懒人也能交付出专业级产品？AI零代码交付实战指南，小企业主闭眼入_服务软件

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3. 前阿里P10毕玄的一张聊天截图火了。前阿里 P10 的毕玄说：随着 AI Coding 的发展，公司决定以后不再按技术栈划分技术岗位了，公司所有的技术岗统一称为 Agent 工程师。在工作安排上相应的后续也就不再按照技术栈来安排，而是完全根据产品、项目任务来安排，这意味着以后一项工作里可能涉及各种技术领域，对于不同的领域，需要自己去学习，要么问同事，要么问 AI 。我为什么突然想聊一聊这件事呢？因为我感觉这或许可能就是未来的一种趋势，当我看到这张截图的时候，我应该是在一周前，我朋友圈技术人比较多，认识很多公司，我实在想不起来了，看到一个朋友发了朋友圈说：以后他们公司不再招聘前端工程师或者后端工程师了，只招聘全栈工程师。我当时没在意，当我昨天看到毕玄的截图，这么一交叉，感觉挺有意思的。其实，道理很简单，随着 AI Coding 的发展，未来可能并不需要太多的精通某一个领域的程序员了，因为未来 AI 可能更擅长写代码，这时候，一个全栈工程师主要的任务就是进行软件架构的设计，监督 AI 工作，同时 Review AI 写的代码。一个全栈工程师，手底下干活的都是 AI 。你试想一下，你是前端工程师的话，AI 帮你写完了后端，你看不懂或者无法监督 AI 后端的工作情况，难道再配一个后端工程师呢？同理，一个后端工程师，使用 AI 开发一个项目，前端页面 AI 写的有点问题，你不会修改？再给你配一个前端工程师吗？AI 可能提高了效率，但是，公司并没有降低成本啊，还多聘请了一个员工。未来随着 AI 的发展，AI 的能力越来越强，具有通识能力的人，什么都懂得一点的人可能比在某一个领域精通的人更有价值。通识能力强的人，一般具有跨学科能力，灵活应变的能力，创新的能力，协调的能力比精通某一个领域的人更强。通识更有优势。回想一下软件的发展史，其实一开始，并没有这么多工种，以前也是要给全栈工程师，那时候，计算机刚出来，写一个 GUI 界面，就可以了，后来随着浏览器的发展，软件项目也越来越复杂了，就开始划分了更多的岗位，分工的本质是提高效率。但是，随着 AI 的发展，很多岗位的工作 AI 都会干了，这时候，分工这件事就会发生一次“反向演化”。以前分工是因为复杂度上来了，人脑和人手不够用，所以要把系统拆开，前端负责前端，后端负责后端，数据库有 DBA，运维有 SRE，测试有 QA。拆得越细，单点效率越高，交付越快。但 AI 的出现，相当于给每个工程师发了一支“随叫随到的团队”。它可以同时写前端，写接口，写脚本，补单测，改 CI，查日志，甚至把你的 PR 描述都顺手写了。于是问题来了：当“干活”这件事变得不稀缺的时候，公司最稀缺的到底是什么？我觉得会变成三样东西。第一，定义问题的能力。也就是把一个模糊的需求，拆成能落地的任务，把边界讲清楚，把验收标准讲清楚。AI 很会写代码，但它不会替你决定“我们到底要做什么，为什么做，做到什么程度算完”。这件事如果定义错了，后面写得再快都没用，甚至更糟，错得更快。第二，系统性判断。比如，你要不要引入一个新框架，要不要做微服务，要不要上消息队列，要不要为了性能把某个模块重写。这些东西不是代码能力的问题，而是工程决策的问题。AI 能给你十种方案，但选哪一种，取舍是什么，未来一年会不会被打脸，这更像是工程师的“审美”和“经验”。第三，跨域整合能力。也就是你能不能把产品，业务，设计，数据，安全，成本，合规这些东西揉到一起，做出一个能跑起来的系统。以前一个人很难覆盖这么多，所以只能分工。现在 AI 把很多具体实现抹平了，你反而需要一个人站在更高的视角把活串起来。所以我特别理解毕玄说的“统一叫 Agent 工程师”。它本质上不是换个名字这么简单，而是公司在重新定义“工程师”到底是干嘛的。以前的工程师像一个工种。你是前端，你就把页面写好。你是后端，你就把接口写好。大家像流水线一样拼起来。以后更像什么？更像一个项目负责人带着一堆 AI 助手。你要做的不是亲自把每一颗螺丝拧紧，而是决定怎么设计机器，怎么安排工序，怎么验收结果，怎么保证质量，怎么控制风险。说得直白点，以后很多公司可能不再需要那么多“只会拧某一种螺丝”的人了，它需要的是“能把一台机器造出来并跑起来的人”。那问题又来了。如果未来大家都叫 Agent 工程师，是不是意味着你什么都要会？我觉得不是“什么都要会”，而是你至少要做到两件事。第一，你要能看懂不同领域的基本语言。前端你至少能读懂组件，状态，路由这些概念。后端你至少能读懂接口设计，鉴权，缓存，限流这些概念。数据库你至少知道索引，事务，慢查询怎么回事。运维你至少知道部署，监控，告警，回滚怎么做。你不一定要像专家一样写得很漂亮，但你得能判断 AI 写的东西是不是在坑你。第二，你要能把交付闭环跑通。也就是从需求到上线再到复盘，你能把这条链路完整走一遍。AI 帮你写代码只是中间一环，真正的工作是把它变成一个稳定可维护的产品。你得会测试，会验收，会监控，会定位问题，会迭代。所以所谓“Agent 工程师”，我理解更像是“软件交付工程师”。交付的是结果，而不是某个技术栈里的局部产物。这对个人意味着什么？我觉得有几个很现实的变化。1，你的学习方式会变。以前学技术是先把某个方向学深，才敢去碰项目。以后可能反过来，你先拿项目开干，遇到问题就问同事或者问 AI，然后边干边补知识。学习从“先学后用”变成“以用促学”。2，你的简历打法会变。以前写“精通 Vue，精通 Spring”很吃香。以后可能更值钱的是“我独立交付过什么产品，我怎么做需求拆解，我怎么做架构决策，我怎么保证质量”。也就是说，能力叙事从技术名词变成交付故事。3，你的竞争对手会变。以前你的对手主要是同技术栈的人。以后你会和“更会用 AI 的人”竞争，和“更会把活儿跑通的人”竞争。技术栈的壁垒变薄，方法论的壁垒变厚。那公司层面会怎么变？我大胆猜一下，组织结构会更像“产品小队”，而不是“技术部门”。每个小队围绕一个业务目标，里面的人不再严格区分前后端，而是按任务流动。今天你写页面，明天你写接口，后天你盯上线和监控。你可能会越来越频繁地跟产品经理和运营直接对齐，因为你拿到的是结果指标，而不是一堆技术任务。当然，这里也有一个很大的风险。当公司把岗位合并成“全栈”或者“Agent”，很容易出现一种情况：要求越来越多，给的资源越来越少，最后变成“一个人干三个人的活”。AI 虽然提高效率，但它也可能让管理者产生错觉，以为工程不再需要时间，不再需要质量保障，不再需要复盘，最后把技术债堆得更高。所以我觉得未来真正厉害的工程师，反而要更会说“不”。更会给边界，更会谈成本，更会把风险讲清楚。因为你越能交付，越容易被塞更多需求。你不懂得管理预期，你就会被 AI 带来的“看似无限产能”拖垮。写到这里，我其实想给大家一个很具体的建议。如果你是一个还在纠结“我要不要转全栈”的工程师，你可以先不急着给自己贴标签。你先做一件事：选一个你最熟的业务场景，拿 AI 把整条链路跑一遍。从需求拆解开始，到数据库设计，到接口，到前端，到部署监控，到测试验收。你会在这个过程中非常清楚地看到自己缺什么，也会清楚地看到 AI 的边界在哪。你跑完一次闭环，你就已经在向“Agent 工程师”靠近了。而且你会发现，所谓通识，并不是博而不精，而是你有一个主轴，你围绕交付去扩展你的能力圈。你不是为了全栈而全栈，你是为了把结果做出来而拓宽边界。#HOW I AI##科技先锋官#

4. 转发抽3本 @博文视点Broadview 的新书《架构能力进阶+AI技术落地后端》。@微博抽奖平台 2月2日从转发里抽3人各得一本。本书围绕“架构能力进阶+AI技术落地后端”双核心展开，结构主线体现了“架构能力进阶”的过程，从架构基本认知入手，然后讲解架构分层、微服务架构、分布式事务管理、高可用与异地多活架构、性能优化设计、可扩展性优化设计等等，最后讲解智能客服系统从0到1的实战案例，“AI技术落地后端”的内容贯穿全书，通过在电商系统中集成推荐服务、电商系统架构重构、金融系统架构重构、借助AI实现智能化架构重构、智能客服系统从0到1等实战案例，详解AI技术的落地路径。#HOW I AI#

5. 在团队开发中，面对几十万行代码的新项目，快速理解全貌往往非常困难，光靠阅读文档和代码常常力不从心。Understand Anything 是个超强的Claude Code插件，能自动扫描项目，构建出涵盖每个文件、函数、类和依赖关系的交互式知识图谱，还配备可视化仪表盘，让你像浏览地图一样探索代码结构。GitHub：github.com/Lum1104/Understand-Anything主要亮点：- 利用多智能体流水线解析：项目扫描、文件分析、架构识别、导览生成、图谱验证，一气呵成；- 交互式知识图谱：可视化展示代码间依赖和调用，点击即可查看代码和纯英文简述；- 语义搜索和模糊搜索：支持按功能或名称查询，快速找到架构关键点；- 变更影响分析：提前知道代码变动会波及哪些模块，降低风险；- 分角色定制UI：针对初级开发、产品经理、资深开发者调整展示内容深浅；- 支持多平台：Claude Code、Codex、OpenCode、OpenClaw、Cursor全覆盖，无缝集成现有AI开发流程；- 生成入职导览：帮新人快速理清项目架构和关键代码路径。适合刚入团队的新开发，也适合产品和设计，甚至资深开发者用AI深度剖析项目，提升协作效率和代码理解。#智能开发# #代码知识图谱# #AI开发辅助#

6. 让AI帮你体验不同的人生！我用无代码开发做了个小程序，内置Nano Banana、Gemini等大模型

7. 开发新功能常常需要反复迭代：先写PRD文档，再拆解任务，手动调用AI编码工具，一轮轮调试修改，过程繁琐且容易丢失上下文。Ralph 把AI自主开发的全流程自动化，打造了一套完整的智能编码解决方案。只需创建PRD，它就自动循环运行AI编码工具（Amp或Claude Code），直到所有需求项全部完成。GitHub：github.com/snarktank/ralph主要功能：- 自动生成PRD文档，支持智能任务拆解；- 持续循环执行AI编码，支持Amp和Claude Code双工具；- 每次迭代全新上下文，通过git历史、progress.txt和prd.json保持记忆；- 智能质量检查，自动运行类型检查、测试并提交合格代码；- 自动创建特性分支，按优先级逐个完成用户故事；- 支持浏览器验证、前端UI故事自动测试确认；支持任何git项目，通过复制脚本或插件市场安装即可运行，15.1k星标的神器，适合个人开发者到团队使用。#AI开发##自主代理##智能编码#

8. 快抄作业！我用JoyAgent搞了个AI团队 2025年都快结束了，Agent是不是还没用上？我找到了打工人用上智能体的最简单方法，就是用JoyAgent把每天重复的SOP全做成Agent，不懂代码也能零门槛搭建，而且效果很稳定。看着AI团队全自动打工、出活，非常解压。 #AI #智能体 #JoyAgent #JoyCode #京东云

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12. 【如何构建任何场景的提示词：一套可复用的系统架构】互联网上到处都是“ChatGPT最强提示词合集”，人们收藏、粘贴、得到平庸的结果，然后继续寻找下一个。这就像戴着别人的近视眼镜，技术上能用，实际上没用。问题的根源在于：为别人的场景、别人的上下文、别人的输出需求构建的提示词，永远不会像你自己构建的那样有效。你需要的不是一个很少打开的收藏夹，而是一套系统架构。大多数人用自然段落写提示词。简单问题还行，稍微复杂一点就崩溃。因为模型必须猜测：角色在哪里结束？任务从哪里开始？约束是什么？输出应该长什么样？每一次猜测都是潜在的幻觉。XML标签消除了猜测。它们创建带标签的容器，告诉模型每条信息是什么、如何使用。这不是理论，Anthropic在自己的系统提示词中就使用XML标签，这是模型被设计来解析结构化指令的方式。核心标签有六个，几乎每个提示词都会用到：【角色】定义模型成为谁。不是“你是一个有帮助的助手”这种废话，而是“你是一位拥有15年经验的品牌策略师，专注于定位、信息架构和竞争差异化”。角色越具体，模型猜测越少。【任务】定义模型做什么。不是描述，是指令。“帮用户改进写作”是描述，“分析用户草稿，针对结构、清晰度和说服力提供具体可执行的反馈，找出三个最弱的点并重写作为示例”是指令。没有清晰任务的提示词会随心所欲，而随心所欲通常意味着平庸。【准则】控制模型如何行动。“永远不要假设用户没提供的上下文”“如果信息缺失就提问”“不要给泛泛的建议”。规则是覆盖模型默认行为的方式。【约束】是硬性限制，定义输出本身的边界。“回复必须少于280字符”“不要提及竞争对手名称”“所有建议必须在30天内可执行”。规则管行为，约束管产出，区分很重要。【格式】是最被忽视的标签。大多数人描述想要什么，却从不描述它长什么样。同样的角色和任务，“一句话”给你标题，“三段式摘要”给你简报，“带章节的详细报告”给你文档，“JSON格式”给你结构化数据。模型没变，你对输出格式的控制变了。【示例】是最强大也最少被使用的标签。一个好例子教给模型的东西，比一段指令多得多。它同时展示格式、深度、语气、结构和推理。两个例子通常就够了，目标不是全面覆盖，是校准。进阶标签处理那20%需要更高精度的场景：【上下文】提供背景信息，【个性】定义个性，【语气】定义情感基调，【受众】决定输出面向谁，【知识】注入领域知识，【方法】规定执行步骤，【反模式】展示什么是坏输出，【退路】定义无法完成任务时怎么办，【验证】让模型自检，【发现引擎】让模型先提问再行动，【链】把多个提示词串联起来。不是每个提示词都需要每个标签。简单任务用【角色】加【任务】加【格式】就够了。专业输出加上【准则】、【约束】和【示例】。交互式场景加【发现引擎】和【退路】。复杂工作流才需要全套。六个标签各司其职，比十二个标签一半在划水强得多。调试提示词有规律可循：输出太泛，【角色】不够具体；格式不对，【格式】缺失或太松；指令被忽略，【准则】埋得太深或相互矛盾；输出太保守，加【反模式】展示你不想要的样子；输出跑偏，【任务】有歧义；输出编造事实，加fallback告诉模型不知道时该怎么办；输出不稳定，加【示例】。框架是通用的，无论你构建代码审查、内容写作、数据分析还是任何其他场景的提示词。标签不变，里面的内容变。现在你可以随意构建和混搭提示词了。x.com/kloss_xyz/status/2018951817892442260

13. AI 编程真的有用吗？Cursor｜TRAE 深度实测！

14. 这位用户分享了自己用AI在周末快速打造SaaS产品的完整流程，步骤清晰且极具实操性，值得借鉴：1. 先确定要做什么产品。2. 利用Gemini深度调研市场和竞争对手，了解他们的产品和核心优势。3. 分析竞争对手的功能和亮点，找出自己的切入角度。4. 用Claude把自己的创意和基本思路“提问式”检验，提出20个问题验证想法的可行性。5. 通过“审问”后，Claude帮忙写一个简洁的一页产品规划（PRD）。6. 得到一个清晰简单的产品大纲。7. 再次找Claude，这次聚焦界面设计，把产品拆成多个小模块，详细描述每页内容和用户操作流程，还能画出用户流图，效率惊人。8. 审核调整Claude的设计稿，把每个UI模块转成v0.dev的生成提示语。9. 在v0.dev逐步生成UI，实时调整提示语直到满意。10. UI完成后下载代码。11. 让Claude写README说明项目内容，再用Cursor或VS Code Copilot补充数据库、后台逻辑等关键功能。12. 就这样，从零散想法到（希望能）成型的SaaS产品诞生。总结：AI极大地加快了产品从构想到落地的速度，尤其是在调研、规划、设计和代码生成环节的辅助，让开发效率成倍提升。这套方法体现了AI在产品设计与开发全流程中的深度融合，既能节省时间，也能提升产品质量和创新能力。对于创业者和开发者来说，掌握和善用这些AI工具，将成为未来打造高效SaaS产品的重要利器。

15. 用AI手搓西部世界手机版？能一键生成冒险岛的AI，被我体验到了

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18. #OpenClaw上手教程#OpenClaw的爆火，让AI自动化从专业领域走向大众，本地文件管理、全网信息感知等能力重构了人机协作模式。它的低门槛部署让普通用户也能轻松上手，Sophnet一键创建、中文社区国内镜像，扫清了技术和访问障碍，而分层模型配置、记忆功能优化等技巧，更是让其效能翻倍。这款工具的价值，不仅是提升个人工作效率，更推动了AI应用的平民化。国内Kimi Claw、MaxClaw的跟进，也让AI助手赛道迎来创新热潮。但想要用好它，避坑是关键，拒绝单一顶级模型滥用、做好行为规则设定，才能让AI真正成为高效杠杆，而非成本负担。未来，随着生态完善，OpenClaw或将成为个人数字协作的标配。➡️附保姆级上手教程openclaw上手教程

19. OpenAI 宣布收购 Astral，将后者旗下的开源 Python 工具整合进自家的 Codex 编程智能体生态。 Astral 是 Python 开发者圈子里的明星工具公司，旗下三款开源工具几乎已经成为现代 Python 开发的标配：uv 负责依赖管理和虚拟环境（类似于一个更快更好用的 pip + virtualenv），Ruff 是目前最快的代码检查和格式化工具，ty 则用于类型安全检查。这三样工具覆盖了 Python 开发流程中最高频的痛点，用户数以百万计。 OpenAI 的意图很明确：Codex 不想只做"帮你写代码"的工具，而是要深入到整个软件开发流程：规划变更、修改代码库、运行工具链、验证结果、长期维护。要做到这些，AI 智能体必须能直接操作开发者日常依赖的工具，而不是停留在生成代码片段的层面。收购 Astral 就是把这些工具链直接收入囊中。 Codex 目前的势头也不错：周活跃用户超过 200 万，年初至今用户量增长 3 倍，使用量增长 5 倍。交易尚需监管审批，完成后 Astral 团队将并入 Codex 团队。Astral 创始人 Charlie Marsh 表示将继续推进开源工具的演进。OpenAI 也承诺交易完成后会继续支持 Astral 的开源项目。值得留意的是，OpenAI 近期收购动作频繁，同期还官宣了收购 Promptfoo（一个 LLM 评测工具）。再加上之前收购 Windsurf（未遂），OpenAI 正在通过密集收购快速补齐 Codex 在开发者工具链上的拼图，把编程智能体从"能写代码"推向"能参与整个开发流程"。

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24. 《My LLM coding workflow going into 2026》进入2026年，AI编程已不再是简单的对话，而是一场深度的工程协作。在Anthropic，Claude Code的代码有九成是由它自己编写的。但这并非按下一个按钮就能完成的魔法，而是一套严谨的AI辅助工程方法论。开发者需要从单纯的代码编写者，转型为具备全局视野的导演，将AI视为一名极度高产但需要明确指令的结对编程伙伴。高效的工作流始于规划而非输入。与其直接让AI写代码，不如先花十五分钟进行一场快速的瀑布式设计。通过与AI反复迭代，将需求、架构和数据模型沉淀为一份详尽的说明文档。这种前置的思考能确保人类与AI在同一频道，避免后续因逻辑模糊导致的无效反复。范围管理是成败的关键。将宏大的项目拆解成微小的、可执行的任务清单，每次只让AI处理一个函数或修复一个漏洞。这种小步快跑的模式不仅能降低AI出错的概率，也让代码审查变得轻松可控。如果一次性要求过多，AI产出的代码往往会像十个互不沟通的程序员凑出来的乱麻。AI的产出质量取决于上下文的深度。优秀的开发者会像打包行李一样精心准备上下文，包括核心库文档、项目约束以及避坑指南。利用各类自动化工具将相关代码库喂给模型，确保它不是在信息真空中盲目猜测。当模型掌握了真实的运行环境和API文档，幻觉的概率将大幅降低。在2026年的工具箱里，模型不再是唯一的。开发者应根据任务特性在不同模型间灵活切换，甚至让它们针对同一个问题给出不同方案。利用命令行代理工具自动运行测试和修复逻辑，将机械性的劳动交给AI。这种多智能体协作的模式正成为常态，人类则在其中扮演指挥官的角色。即便AI写得再自信，开发者也要保持怀疑。必须将AI视为一名偶尔会犯错的初级程序员，坚持对每一行生成的代码进行人工审查。建立严密的测试驱动流程，利用自动化工具实时监控运行表现。代码的最终质量和维护责任始终由人类承担，这种责任感是软件工程的底线。版本控制是AI时代的救命存档点。养成极高频率的提交习惯，把每一次微小的成功都记录下来。这不仅是为了方便在AI逻辑跑偏时随时回滚，更是为了给AI提供一份清晰的开发日志。通过这种方式，复杂的重构和并行开发也能在AI的辅助下变得井然有序。不要被动接受AI的默认风格。通过编写项目专属的规则文件，将团队的编码规范、设计偏好和禁忌事项显性化。这就像为AI新同事准备的入职手册，能显著减少风格冲突。AI极擅长模仿，只要给出几个高质量的代码范例，它就能产出符合项目调性的高质量代码。将AI嵌入现有的自动化流水线中，让代码检查工具和持续集成系统充当AI的严师。当AI提交的代码触发报错时，直接将日志反馈给它进行自我修正。这种闭环反馈能让开发效率呈指数级增长，形成一个编写、测试、修复的自动化循环。AI不会让开发者变弱，反而会放大专业基本功的价值。系统设计、复杂度管理和架构思维在AI时代变得愈发珍贵。开发者应保持在场，通过审查AI的代码来学习新范式，实现人机共同进化。这不仅是生产力的飞跃，更是工程文化的重塑。总结来看，2026年的编程之道是人类智慧与机器算力的深度交织。人类负责定义方向和把控质量，AI负责加速落地。这种协作模式让开发者从繁琐的语法中解脱，回归到解决问题的本质。anthropic.com/news/llm-coding-workflow-2026

25. 用过 AI 编程的朋友应该都有一个感受，AI 写代码这件事，一开始挺爽，但项目一复杂就开始拉胯。前面定好的接口后面对不上了，改了前端后端又乱了，你得一直盯着它，稍微没看住就跑偏。说白了就像带一个实习生，能力有，但你不能撒手。这个问题的根源在于，单个 AI Agent 处理长任务的时候，上下文越撑越大，早期的信息会被压缩甚至丢掉，步骤遗漏、前后矛盾就来了。需求越复杂，崩得越快。Qoder 最近上线了一个叫专家团模式的功能，思路很不一样。你给一个需求，AI 自动组建一支团队帮你干活。有一个 Leader Agent 负责拆任务、组团队、盯进度，下面有前端开发、后端开发、测试工程师、代码审查员，各管一摊，同时开工。关键是这些专家不是同一个模型换个名字在演戏。每个专家是经过专项调优的，而且会自动路由到最适合的模型，规划任务用 Opus，写代码用 GLM5，浏览器测试用 Kimi K2.5，是真的术业有专攻。我实测了一下，给了一个英语单词听写应用的需求，专家团模式自动拆分任务，前后端同步开发，开发完了还自动引入测试工程师和代码审查员。审查员发现前后端接口不一致，Leader Agent 立刻召唤后端工程师来修，修完又安排新一轮测试。最后交付的项目，没有 Bug，颜值在线，前后端接口对得上，测试覆盖到位。这里有一个很关键的体感变化：以前用单 Agent，你是带实习生的 mentor，得一直盯着。用了专家团模式之后，你变成了项目经理，工作变成了审计划、验收结果。从执行者变成决策者，这个转变听起来只是流程上的区别，但实际体验完全是两回事。AI 编程这几年的进化路径其实很清晰，从代码补全，到问答，到单 Agent 执行，再到现在的多 Agent 团队协作。每一步都在改变你和 AI 之间的关系，从 AI 辅助你，到 AI 替你执行，再到 AI 团队替你交付。详细的实测，请看这篇文章。地址：网页链接#How I AI##科技先锋官#

26. 把C++写的老项目重构成现代框架?给AI吧我不干了!

27. 2分钟南极AI短片卖100万？怎么做的? 硬核拆解最强AI视频工作流

28. #天禧个人超级智能体# 大会梳理的 AI 发展三阶段 —— 从 “判别式 AI（判断）” 到 “生成式 AI（创造）” 再到 “智能体 AI（行动）”，其意义在于为行业提供了清晰的发展路径图。这一梳理让从业者看清 AI 的进化逻辑，避免陷入 “概念炒作” 的误区，引导行业脚踏实地地朝着 “让 AI 具备行动能力” 的目标迈进。#2025 联想天禧生态伙伴大会##天禧个人超级智能体##酷睿Ultra##酷睿UltraAI更强谁不爱#

29. 难用//@程序员邹欣:#微信公众号编辑器# 太难用，很少改进，一直是难解之谜//@宝玉xp:不要拿这种简单网页、游戏来证明前端已死，简单的应用确实不需要专业前端，但稍微复杂一点的生产级别的就必须要架构设计，模块拆分，还要考虑后期的维护性，比如你可以试着写一个生产级别的好用一点的chatbot、coding agent、视频编辑器、文本编辑器看看，就算是简单的CMS，内容一多用户量一大前端也不好做，不然为啥微信公众号还是做不好编辑器？//@牛炖V:而一年前，一个简单的web小功能，我都得去闲鱼花几百块找人实现。//@牛炖V:前端确实在某种程度上已死。我是算法工程师，没有做过前端和后端。前段时间用gemini2.5开发了一个AI游戏，从服务器框架搭建到部署到阿里云，从前端各种web功能实现到游戏特效编写，全部都能实现。后端或许还需要自身开发来承载大流量，但是前端只要懂一点其他编程知识就足以胜任了

30. n8n工作流外接：零代码封装成应用，突破使用限制，自由分享！

31. 分享一点 AI Coding/Codex 实践技巧：告诉 AI 如何验证这个方法其实我提到多次，只不过再随手贡献一个案例罢了。Coding Agent 能力挺强的，能自己写代码自己调用工具，但是它有时候并不知道该如何验证数据。如果说你只是告诉它哪里错了，它并不一定能通过阅读代码找出问题所在，但如果你告诉它如何验证，那么它就能在修改完后自行验证，验证时如果发现问题就会继续修复，直到完全修复为止。比如我在调试一个 API 发现返回结果不对，那么我就告诉它输入是什么，实际输出是什么，期望结果是什么（甚至于我没说它也猜得到），然后让它自行写测试代码验证。那么它就不仅阅读代码修改问题，还会写测试程序去验证，直到解决问题。

32. AI工作流已死？Agentic 时代，n8n这类工具还有学的必要吗？

33. 想要复刻一个网站的界面，通常需要手动分析 HTML 结构、抠 CSS 样式、下载素材，然后再用代码一个一个组件地还原，过程极其耗时且繁琐。 `ai-website-cloner-template` 利用 AI 编码智能体（AI Coding Agents）实现了“一键克隆”网站，能将任何目标网页反向工程为一套干净、现代的 Next.js 代码库。只需运行 `/clone-website` 命令，AI 就会自动执行从侦察、提取设计令牌到并行构建组件的全流程，直接把对方的视觉方案转化为可维护的源代码。 GitHub：github.com/JCodesMore/ai-website-cloner-template 主要功能： - 一键反向工程：输入 URL 即可自动分析并生成完整的 Next.js 项目代码； - 自动化 Pipeline：涵盖页面侦察、素材下载、组件规格定义、并行构建及视觉 QA 组装； - 现代技术栈：基于 Next.js 16, React 19, Tailwind CSS v4 和 shadcn/ui 构建； - 广泛的 Agent 支持：适配 Claude Code (推荐)、Cursor、Windsurf、GitHub Copilot 等主流 AI 编程工具； - 精准样式还原：通过提取 `getComputedStyle()` 的精确值，避免 AI 盲目猜测，确保视觉高度一致； - 多场景适用：支持平台迁移（如 WordPress 转 Next.js）、丢失源码恢复以及学习大厂页面布局。项目要求 Node.js 24+，推荐配合 Claude Code (Opus 4.6) 使用以获得最佳效果，非常适合需要快速搭建原型或进行界面迁移的前端开发者。 #AI编程##前端开发##开源项目##Nextjs##人工智能#

34. 【让Claude自己抓自己的Bug，才是AI编程的正确姿势】Claude写代码快，写Bug也快。安全漏洞、类型错误、藏在随机文件里的API密钥，每次会话生成500行代码，靠人工审查根本不现实。解决方案很简单：让Claude自己测试自己。第一步，在项目根目录创建CLAUDE.md文件，写入强制检查清单：完成任何任务前必须扫描硬编码密钥、检查SQL注入和路径遍历漏洞、验证用户输入、运行测试套件、检查类型错误。Claude每次会话都会自动读取这个文件，相当于内置了一道安全门。第二步是关键的提示词技巧。让Claude“写20个专门用来破坏这个函数的单元测试”，它自己清楚哪里偷了懒，让它亲自举报自己。让它“像渗透测试员一样找出文件中所有安全漏洞”，SQL注入、认证绕过、权限提升都会被揪出来。让它“生成50个边缘用例：null、空字符串、负数、Unicode、十万项数组”，然后用hypothesis做自动化模糊测试。有评论提出一个更狠的思路：在写代码之前先让Claude写安全测试。先问它这个功能可能引入哪些危险漏洞，再让它写能捕获这些漏洞的测试，最后才写实现代码。这样Claude就被自己设的规则约束住了。第三步是工具链集成。claude-code-action可以在GitHub上自动审查每个PR，claude-agent-sdk能批量扫描整个目录，factory.ai的droid命令能扫描全仓库并直接提交修复PR。第四步是堆叠自动化扫描器：semgrep扫OWASP十大漏洞，bandit检查Python安全问题，ruff做代码规范自动修复，mypy做严格类型检查，snyk检测依赖项漏洞，gitleaks检测泄露的密钥。第五步是设置pre-commit钩子。把上面所有工具都加进配置文件，物理上阻止你提交有问题的代码。最终形成完整闭环：Claude写代码，CLAUDE.md强制自审，自动扫描器兜底，pre-commit阻止垃圾提交，GitHub Action审查PR。你只需要关注什么地方出了问题。有人说CLAUDE.md在长会话中会被忽略，可以用单独的SECURITY_CHECKLIST.md文件，每次提示词都明确引用它。说到底，核心思路是把CLAUDE.md当作安全契约来用，而不只是风格偏好说明。假设模型又快又马虎，然后围绕这个事实设计整套系统。#How I AI#x.com/pipelineabuser/status/2015531634255098266

35. 在线搞数据和AI开发，想让AI助理更聪明地帮你写代码？试试Databricks开源的AI Dev Kit吧！它专为Databricks平台打造，能让你的AI编程助手（Claude Code、Cursor、Windsurf等）更聪明高效，支持：- 构建Spark声明式流水线（流式表、CDC、SCD Type 2、Auto Loader）- 定时调度Databricks作业，多任务DAG工作流- AI/BI仪表盘，实时数据可视化和指标分析- Unity Catalog数据治理管理- 自然语言探索数据的Genie Spaces- 基于RAG的知识问答助理- MLflow实验管理和模型服务部署- 以及全栈Databricks应用开发安装简单，支持Mac/Linux/Windows多平台，内置Python库和完整的Web UI，配合LangChain、OpenAI等框架轻松集成。GitHub地址：github.com/databricks-solutions/ai-dev-kit主要模块：- databricks-tools-core：高阶Databricks Python接口- databricks-mcp-server：50+AI助理调用工具集- databricks-skills：丰富的Markdown格式教学技能- databricks-builder-app：集成Claude Code的全栈Web开发界面无论是数据工程师、数据科学家还是AI开发者，这个工具包都能帮你玩转Databricks AI编程，写代码更快更准！#AI创造营##人工智能#

36. 差点被订阅搞崩溃，全量开放的TRAE SOLO模式帮我手搓了个管理神器#AI编程 #科技改变生活 #玩儿个很新的东西 #TRAE #AI新星计划

37. 用了这5大技巧后，原来AI人物还可以这么真？

38. 【鸿蒙AI】3句话让鸿蒙电脑写了20000字研究报告？

39. 每次新模型一发布，都说前端已死，其实前端没死，只是工作模式发生了变化不光是前端，所有的技术领域都是类似的，随着 AI 的发展，原有的职责范围、能力要求都会发生变化。死的不是前端，也不是前端的技术，死的是旧的工作模式。以前业务有个想法，需要去描述给前端，前端去实现，业务再验证。现在业务直接用AI搭一个原型出来，不满意自己修改调整，不靠谱直接抛弃。但业务验证了的需求，还是需要专业的前端/技术去落地，去解决部署的问题、安全问题、性能问题前端可以让 AI 去做很多枯燥的事前端可能不再需要自己从头去花很多时间搭脚手架，去到处找 npm 包选技术框架，去自己造轮子，很多体力活可以让 AI 去做，精力花在更有价值的事情上前端可以借助 AI 去拓展自己的能力边界前端也不用再局限自己只是前端，后端、运维的也可以做。不用每次 AI 一升级就喊前端已死、设计已死树挪死人挪活前端不死，只是工作模式升级配图提示词：网页链接

40. 24 小时不到，3K+ GitHub Star。gstack 是 Garry Tan 做的一套 Claude Code 工作流技能集合。Garry Tan 是谁？Y Combinator 的总裁兼 CEO。这套工具只有 6 个斜杠命令，但风格很 opinionated，也就是说，它有自己明确的主张和打法。它要做的事其实很直白：别把 Claude Code 当成一个什么都能问的通用助手。你应该把它拆成一支随叫随到的专业队，需要哪个角色、哪种打法，就切到对应的命令。这个思路听起来简单，但背后的逻辑很清晰。传统的 AI 助手往往把所有模式混在一起，结果就是输出平庸。你问它写代码，它可能给你讲一堆原理。你让它优化性能，它可能又开始教你基础知识。这种万金油式的回答，看起来什么都懂，实际上什么都不够深入。gstack 的解决方案是显式的认知模式切换。每个命令对应一个明确的工作模式，比如架构设计、代码审查、性能优化等等。你切换到哪个模式，AI 就专注做那件事，不会东拉西扯。这样做的好处是什么？首先，输出质量更高。因为每个模式都有明确的目标和约束，AI 不会在不同任务之间摇摆，能更专注地给出深度建议。其次，工作流更清晰。你不需要在一个对话里反复解释你想要什么，直接切换命令就行。这对重度用户来说，效率提升是显而易见的。最后，它强制你思考当前到底需要什么。是需要架构建议，还是需要代码审查，还是需要性能优化？这种显式的思考本身就是一种工作方法的训练。需要注意的是，gstack 不是给初学者用的提示词包。它是为认真交付软件的人设计的高严谨度工作流系统。如果你只是偶尔用 Claude Code 写点小脚本，可能感觉不到它的价值。但如果你是重度用户，每天都在用 AI 辅助开发，那这套工具能显著提升你的工作效率。从技术生态的角度看，gstack 处于 AI 辅助编程工具链的增强层。它不是替代 Claude Code，而是在 Claude Code 的基础上，提供了一套更结构化、更专业化的使用方式。可以把它理解成一个面向 Claude Code 重度用户的 AI 工作流操作系统。它定义了一套标准化的工作模式，让你和 AI 的协作更加高效和可预测。24 小时 3K+ Star，说明这个需求确实存在。很多人已经意识到，AI 助手不应该是一个什么都能干的通才，而应该是一个可以快速切换角色的专家团队。gstack 把这个理念落地了，而且做得很简洁。6 个命令，每个都有明确的职责，学习成本不高，但用起来很顺手。如果你也是 Claude Code 的重度用户，值得试试。GitHub 地址：github.com/garrytan/gstack#科技先锋官##How I AI#

41. 【Claude Code中文教程：10万字免费指南助你掌握AI编程新范式】一份专为开发者打造的Claude Code完整学习资源正式上线，从零基础到构建自定义AI智能体，全部免费开放。 + 这份教程解决什么问题？当AI编程助手成为开发者标配，真正的挑战不是“会不会用”，而是“能不能用好”。这份教程正是为此而生——帮助开发者系统掌握Claude Code，实现开发效率的质变。 + 九大核心模块，循序渐进 1. 基础入门：概述、安装配置、基础使用 2. 命令体系：CLI命令、标志说明、斜杠命令、自动化集成 3. 交互与工具：交互模式详解、工具调用集成 4. MCP协议：模型上下文协议的配置、管理与高级应用 5. 技能系统：从原理到实践，手把手教你开发自定义技能 6. 插件开发：从基础到高级的完整插件开发指南 7. 编程实战：代码生成、智能工作流、高级Agent功能 8. 技术原理：Agentic AI核心技术、架构解析、构建编程Agent 9. 企业部署：云集成、网络安全、LLM网关等企业级方案 + 三个值得关注的亮点 - 上下文感知编程：让AI理解整个代码库架构，提供深层建议而非简单补全 - 本地优先隐私保护：代码仅在授权上下文中运行，不用于公共模型训练 - 无缝CLI集成：在终端中实现AI结对编程，不离开熟悉的开发环境对于想深入理解AI编程工具工作原理、或计划构建自己编程Agent的开发者，这份教程提供了难得的系统性学习路径。 claudecode.tangshuang.net

42. “龙虾”狂热：ChatGPT们只是AI的后端，OpenClaw让AI真正有了前端

43. 研究Text-to-SQL的可以看看VannaVanna 是一个开源的 Python 框架，通过自然语言向 SQL 数据库提问，自动生成 SQL 查询并执行，从而让“和数据库聊天”变得像聊天一样简单。其目标是“让每个人都能用问话而不是写 SQL 来获取洞察”。1. 训练阶段（“把知识放进模型”）（1）首先，Vanna 读取数据库的元数据，比如表结构 (DDL)、列描述、关系等。（2）也可以加入业务术语、定义、自身已有的 SQL 查询示例，这些都作为训练 “提示 / 记忆” 来增强模型对你具体数据环境的理解。（3）Vanna 使用的是 RAG （检索增强生成）方法：它先检索与你训练数据相关的内容（如表结构、文档、往期 SQL ），然后在此基础上调用 LLM 生成新的 SQL 。（4）所有过程在你控制之下，数据内容本身不会直接被发送给 LLM （更安全）2. 提问阶段（用户交互）（1）当用户以自然语言输入一个问题，例如 “过去一个月，按地区列出销售额最多的前10 客户” 之类，Vanna 会将这个问句转化为一个 SQL 语句。（2）如果你配置好了数据库连接，Vanna 可以直接执行这个 SQL ，并把结果以表格或可视化图表（如 Plotly）返回。（3）你也可以在底层拿到 SQL 文本、审查（审核／修改）后再执行，适合对 SQL 有要求的场合。访问：github.com/vanna-ai/vanna#ai创造营##程序员# 黄建同学的微博视频

44. 开源 AI 应用开发平台 Dify 完成 3000 万美元 Pre-A 轮融资，由红杉资本（HSG）领投，GL Ventures、Alt-Alpha Capital（Bessemer Venture Partners 旗下新分拆基金）、五源资本、瑞穗利合投资和 NYX Ventures 跟投。其中五源资本是老股东追加投资。Dify 成立于 2023 年 3 月，做的事情简单说就是：让不会写代码的人也能搭建 AI 工作流。它提供一个可视化的搭建界面和生产级基础设施，帮团队把大模型接入实际业务系统，比如文档审核流水线、企业内部知识助手、客服自动化等等。两年多下来，Dify 在 GitHub 上的星标数排到全球开源项目第 51 位，全球超过 140 万台机器在跑它的服务，覆盖 175 个国家和地区，有 280 家企业客户。这笔钱主要花在四个方向：让 Agent 工作流更稳更可靠、补齐企业级功能（权限、合规、审计等）、继续降低使用门槛让非开发者也能上手、以及壮大开源生态。Dify 目前在旧金山湾区、东京、上海和苏州设有办公室。创始人的核心判断是：未来每个团队都会自己搭建 AI Agent 和工作流，而 Dify 要做的就是这个"操作系统"的逻辑层。

45. OpenClaw1184个恶意插件Claude找出500个零日漏洞，老金开源个安全Skill你直接拿去用

46. 【最新玩法】n8n工作流秒变MCP工具，直连各种MCP客户端，零代码实操！

47. 想深入掌握n8n自动化？《The Ultimate n8n Starter Kit（2025）》全方位解读n8n工作流自动化，从基础到AI集成，带你快速上手并提升效率。1. 工作流自动化基础- 工作流自动化利用技术自动执行重复任务，节省时间、减少错误、助力业务扩展。- 关键组成：触发器（如新邮件）、动作（如发送通知）、条件（如VIP判定）。2. n8n简介与优势- n8n是低代码、节点式自动化工具，支持自定义代码和API集成。- 相比Zapier、Make.com，n8n更灵活、成本更优且数据掌控更强。- 提供300+预置集成，社区节点丰富，支持自托管和云服务。3. 核心节点与数据转换- 触发节点启动流程，核心节点处理数据，动作节点执行任务。- Set节点调整数据，Code节点支持自定义JavaScript，HTTP请求节点调用API，Merge节点合并数据。- 深入理解JSON数据结构与表达式（如{{$json["field"]}}），灵活操作工作流数据。4. 工作流设计与调试- 明确目标、合理规划流程、选择合适节点、设置条件逻辑。- 支持手动测试和生产自动执行，实时监控执行记录，追踪错误。- 利用错误触发节点自动处理异常，Debug Helper节点帮助数据检查，提高可靠性。5. AI智能代理与集成- AI代理具备自主决策能力，广泛应用客服、内容生成、数据分析、代码辅助。- n8n内建多样AI节点，支持OpenAI、Google AI等平台，轻松构建AI驱动的自动化流程。- 精准提示设计（prompting）提升AI响应质量，结合多种策略保障任务准确执行。6. 进阶AI集成与实战案例- 获取API凭证，安全配置，监控调用限制，优雅处理错误。- 实例：自动生成社媒内容、AI客服、儿童故事机器人等，展示n8n与AI结合的强大潜力。- 分享SanctifAI、Telegram故事机器人等真实案例，启发创新应用。总之，n8n不仅是高效自动化的利器，更是AI智能集成的开放平台。掌握本套教程，你将具备设计复杂自动化流程和智能代理的能力，推动业务智能化升级！原文：drive.google.com/file/d/1aiqWO5NueoX6YUcTN8-GzxPgh2ZCpeFh/view

48. 我成功让AI为我自动剪辑视频，Skill开源分享

49. Vibe Coding 是一个基于 AI 结对编程理念打造的终极开发工作站，旨在帮助开发者高效、系统地将创意转化为可维护代码。它融合了作者多年开发经验与丰富的提示词库，形成一套严谨且灵活的流程体系，强调规划驱动与模块化设计，避免 AI 失控造成项目混乱。核心理念在于“规划就是一切”，通过定义生成器（α-提示词）与优化器（Ω-提示词）两大母体提示词，构建递归自我优化的 AI 系统，使提示词及技能持续进化，最终实现无限逼近预期目标的自我超越。Vibe Coding 提供完整的开发流程指南：从网络环境配置、开发环境搭建、IDE 设置，到项目设计文档撰写、技术栈推荐、实施计划生成，再到代码实现、测试与迭代，每一步均配合 AI 进行，确保开发高效且可控。特别强调先结构后代码，避免技术债务积累。工具链方面，推荐使用 Visual Studio Code、Neovim 等强大编辑器，配合 Claude Opus 4.5、gpt-5.1-codex 等顶级 AI 模型，实现代码生成、测试、调试、文档管理等一体化工作流。还集成了丰富的辅助工具如 Augment (上下文引擎)、Zread (代码阅读)、tmux（终端复用）、DBeaver（数据库管理）等，极大提升开发体验。项目配套了详尽的提示词库，涵盖系统提示词、编程提示词、用户提示词及辅助提示词，支持快速构建高质量的 AI 交互策略。通过严格的规则和上下文管理，确保 AI 生成代码的质量与一致性。此外，Vibe Coding 还提供丰富的实用技巧和常见问题解答，帮助开发者快速上手并解决开发中遇到的各种挑战。其开源 MIT 许可让社区能自由贡献与扩展。Vibe Coding 通过“规划驱动 + 上下文固定 + AI 结对执行”，让「从想法到可维护代码」成为一条清晰且可审计的流水线，极大提升了开发效率与代码质量。项目开源地址：github.com/tukuaiai/vibe-coding-cn无论是新手入门还是资深开发者，Vibe Coding 都能帮助你驾驭 AI 助力的开发新时代。

50. 构建多模态AI应用通常需要整合数据库、文件存储、向量检索和各种模型服务，流程复杂且难以维护。Pixeltable 是一个开源的Python库，提供声明式的数据基础设施，统一管理图像、视频、音频、文档等多模态数据，支持增量存储、转换、索引和检索，简化了AI应用的数据管道搭建。它通过“表+计算列”的方式，让你用Python代码定义数据处理和AI推理流程，自动增量计算，支持内置的模型集成（如OpenAI、Hugging Face、YOLOX等），还具备内置向量搜索和版本控制功能。主要特点：- 统一多模态数据接口，轻松管理图片、视频、音频、文档等多种类型；- 声明式计算列，数据更新时自动增量执行，节省计算成本；- 内置多种AI模型推理接口，支持对象检测、文本生成、图像分类等；- 支持向量索引和语义搜索，结合结构化查询强大灵活；- 完整的数据版本管理，支持时间旅行查询；- 集成多种格式导出和机器学习工具链对接。适合需要快速搭建多模态AI数据处理和推理流水线的开发者和团队，安装简单，只需`pip install pixeltable`即可开始使用。GitHub仓库：github.com/pixeltable/pixeltable 官方文档：docs.pixeltable.com用Pixeltable，专注AI模型和业务逻辑，告别复杂繁琐的数据架构。

51. OpenClaw 你装错了！9个必备Skills + 正确模型搭配，一次搞定浏览器自动化！ | 零度解说

52. 全网最细的零门槛OpenClaw教程！云端部署，无缝体验【以及聊聊AI落后焦虑】

53. #鸿蒙给开发者铺好了高速路#刚看完鲁豫对话四位“尝鲜”鸿蒙的开发者的视频，从我自身的感受来说，确实能感受到鸿蒙的“态度”。鸿蒙生态为不同规模、类型的开发者提供平等机会，尤其重视“小而美”应用与独立开发者，提供技术、资源、情感等多维度支持。首先就是开发效率倍增，一次开发多端部署，开发者仅需一套代码即可适配手机、平板、车机等全场景设备，省去90%重复适配工作。同时AI工具链降门槛，鸿蒙提供零代码智能体开发平台，搭积木式创建应用。商业转化路径清晰，流量精准扶持，应用市场智能推荐算法为优质应用导流，小众团队可获得专属曝光资源。这完全就是鸿蒙与开发者的双向奔赴啊

54. 高效提示词（prompt）工程指南

55. Vibe Coding 终极指南 V1.2开发者在与 AI 搭档编程时，经常面临规划混乱、代码难维护的问题。Vibe Coding 是一个以规划为核心，结合系统提示词和模块化设计的终极 AI 编程工作流程，帮助你从想法到可维护代码，形成一条清晰可控的流水线。它提供了丰富的提示词库，涵盖需求澄清、开发计划、代码实现、测试验收等全流程，确保 AI 不会失控，项目结构清晰且易于扩展。无论是 CLI 还是 VSCode 扩展，都能顺畅体验。主要特点包括：- 以规划驱动开发，避免 AI 自主引发混乱；- 完善的系统级提示词集合，规范 AI 行为边界；- 闭环交付流程，从需求到测试全覆盖；- 共享记忆库，实现人机同步的项目上下文；- 支持多种 AI 模型和环境，灵活高效。项目地址：github.com/tukuaiai/vibe-coding-cn/tree/main适合开发者、团队和 AI 协同工作场景，助你打造可审计、可复盘、可持续的 AI 编程新体验。

56. 这个地方学习 Claude Code 不错～讲解如何从零开始构建一个极简的 Claude 代码代理，逐步解释每个机制。你会看到大多数编码代理共有的核心循环：调用模型，执行工具，反馈结果，然后迭代。一种简洁的方式来理解这些系统的实际构建方式。访问：learn-claude-agents.vercel.app#HOW I AI# #程序员#

57. Vibe Vibe专题站Vibe Coding 是2025年最火的编程新方式，核心理念是用自然语言描述需求，让AI生成代码，开发者负责想法，AI负责实现。这样既零门槛又高效，适合设计师、产品经理、文科生等零基础人群，也适合有一定基础的开发者系统提升全栈能力。Vibe Coding 全栈实战教程分为基础篇和进阶篇。基础篇从“什么是代码”开始，教你如何用AI做出第一个作品，掌握最小可行产品（MVP）思维，避免功能膨胀，快速验证想法。进阶篇则深入Next.js、TypeScript、Prisma等现代技术栈，涵盖企业级开发流程、安全意识、测试部署，让你具备独立开发完整产品的能力。项目强调安全意识，从第一天起教你保护用户数据，避免常见漏洞。未来还将推出交互式教学，包括动画演示前后端交互、数据库沙盒操作、架构图解和核心概念对比，帮助理解复杂技术细节，提升学习体验。Vibe Coding 不仅是技术训练，更是一种思维转变——从写代码的码农，到指挥AI的产品设计者。它让开发变得更智能、更高效，也更适合创业者快速搭建MVP，避免资源浪费。该项目由多位高校优秀学子联合打造，欢迎社区贡献和反馈，持续优化内容和互动体验。🔗 vibevibe.cn

58. OpenClaw的取巧之处在于提示词中直接把OpenClaw的存在赋予了人类的身份，这样它搭配Claude和蒸馏Claude数据的开源模型使用就天然获得了很强的主观能动性，但是这种捷径很难处理不确定性的边缘Case，也有更深层次的安全隐患。

59. Kali Linux通过MCP集成Claude AI实现渗透测试自动化

60. 终于，我用AI治好了"只收藏不学习"的坏毛病（附全自动工作流）

61. 有网友认为：业务逻辑解释给 AI 的成本 > 编码成本，所以我在后端不使用 Vibe Coding。在我看来，后端不使用 AI 写代码这还是因为路径依赖，太熟悉了，更想呆在自己的舒适区，而还不愿意去使用提示词生成代码。前端是因为不熟悉反而豁得出去。另外问题自己也已经很清楚：是因为很难用提示词描述清楚自己需求。能通俗易懂的用自然语言去表达、去沟通本身就是对资深程序员的要求，因为现实中你要去带人，要去说服其他人使用你的设计，都离不开要去自然表达沟通。后端代码，可以尝试用伪代码去提示词，试试TDD，先写测试代码，再去实现，但还是建议多用 AI。当然我也不建议什么都交给 AI，一些重复的活一定要想办法让 AI 去做，但是一些设计的事情最多用 AI 辅助，并且经常性的要刻意去手动写一些代码让自己的技能不至于退化。就像现在人们不需要干体力活了，还要去健身房一样！

62. Vibe Coding 指南：终极 AI 结对编程流程，帮开发者规划驱动开发，模块化拆解任务，一步步把想法变成可维护代码流水线。它强调以“规划就是一切”为核心理念，采用递归自我优化的元方法论，规范 AI 生成的提示词和技能，防止项目陷入混乱。配合 VSCode 插件和终端 CLI，支持 Claude Opus 4.5 与 gpt-5.1-codex 等顶级模型，能实现从需求设计、技术选型、开发规划到代码实现的完整闭环。主要功能： - 详细的实施计划生成，分步指导开发与测试，保证质量； - 系统提示词库和编码提示词库，约束 AI 行为边界； - 模块化项目结构管理，防止代码膨胀和混乱； - 支持多模型和工具集成，如 Codex CLI、Claude Code、LazyVim、Warp 终端等； - 结合记忆库和上下文，提升 AI 代码生成准确度和连续性。项目已开源，拥有丰富文档和实用工具，适合软件开发者想用 AI 高效编码、持续迭代和复盘。 GitHub：github.com/2025Emma/vibe-coding-cn #AI创造营##人工智能#

63. AI 操作多台 3D 打印机制作模型｜方法分享智谱GLM5.1测试

64. 目前已逐步开始使用AI来干活：架构：Codex前端：Gemini 后端：Claude Code原型：Lovable 设计：v0.dev (草图转 UI) 基建：Supabase 财务：Lemon Squeezy (全球合规) 营销：Screen Studio (大片级演示) 各类AI智能体正在从"辅助工具"变成"协作对象"，以后的核心竞争力可能不是写方案，写代码，而是会规划、会拆解、会审核，会指挥AI的能力。

65. n8n上线Chat Hub！工作流秒变GPTs、仅使用权分享终于实现了

66. 在线开发经常需要不同领域技能之间切换，选错工具导致效率大打折扣。Claude Skills 整合了 66 项专为全栈开发者设计的专业技能，涵盖前端、后端、测试、DevOps、安全、数据等多个领域。用它配合 Claude 代码助手，可以让 AI 变成你的全能资深编程搭档。不仅支持自动根据需求激活对应技能，还能组合多技能完成复杂任务，比如从需求到测试上线整个开发流程辅助；还有丰富参考资料和项目工作流命令，支持与 Jira、Confluence 等工具集成。GitHub：github.com/Jeffallan/claude-skills 主要优势：- 66 个细分技能，覆盖 12 大技术类别，资深专家级能力；- 自动根据上下文激活对应技能，极大提高代码生成精准度；- 多技能联动支持复杂业务开发、调试、测试和安全加固；- 丰富的参考文档和决策树，便于快速理解和应用；- 工作流集成 Atlassian 工具，支持项目从需求到回顾全链路管理；- 跨语言支持，涵盖 Python、JavaScript、DevOps 脚本等多种技术栈。适合全栈开发人员、技术负责人和敏捷团队打造高效协作开发环境。#AI创造营##人工智能#

67. 删掉 OpenClaw！Hermes Agent 才是真王炸，一键本地部署 +模型接入全教程（避坑指南） | 零度解说

68. 不用折腾部署 OpenClaw，我用 MiniMax Agent 一键养「龙虾」，还拍了个短剧

69. 我让一个没写过代码的人，24小时造出机器小马

70. OK Computer 非常强大，我试完第一反应是可以快速生成产品可视+可交互原型，立马推荐产品朋友试用去了。最近我的工作状态，都是我跟 AI 协同工作，AI 可以跟我一起脑暴、一起用最轻量+快速的方式验证想法，效率很高。AI 已经在改变我的工作流了查看图片

71. Wegent1.4.1版本发布，带来以下功能：- 支持AI设备，可以把自己的电脑或者远程计算机当作AI执行器，运行AI任务- 支持钉钉机器人，可以通过钉钉机器人与wegent聊天- 新增订阅器功能，可以让AI定时执行任务- 支持从git仓库批量导入skillsWegent是一个开源的AI平台，内置AI聊天、编码、知识库等功能，可对接任意模型，并通过skills、mcp或自定义智能体扩展AI能力。github.com/wecode-ai/wegent

72. 前面我说：AI 会变成未来的编译器或者说更高层次的编译器网页链接有网友说因为我做前端，所以这么认为，而后端是不行的> 宝玉老师是前端吧。后端或者服务型是要跑很多年的，不是什么月抛年抛的，这么玩会死人的其实我后端也做，并不见得后端就有护城河然后又有网友说>对于老司机当然都可以。> 对于复杂业务的后端，我认为现在的上下文不够长，想搞定还是非常难的。从api到数据存储，这个还是非常复杂的。> 相较而言，前端不需要那么大上下文。我觉得不要用人类维护项目的方式看AI，AI不需要理解整个架构，它只需要关心某个功能相关的，这部分上下文不多。越是好验证的事 Agent 就越擅长，这也是为啥 AI 擅长数学、编程后端项目用好 Coding Agent 的关键在测试验收。你确定好验收的标准，其他交给 Agent 自主去做，人只要稍加引导监督就好。你们觉得后端有护城河的多半是没有用过最新的 GPT-5.3-codex + codex 或者 Opus 4.6 + claude code。不要用了 Copilot 或者 CC 接个普通模型试了个任务就觉得它不行。去试试用 codex cli 或者 claude code 配合它们最强的模型，改改屎山代码，看看它能力如何。只要你测试覆盖够，基本上绝大部分问题都能解决。再强调，测试验收标准很重要，没有测试要先补测试。全新新项目还有不足，但微服务化，把项目拆小一点，Agent 可以轻松搞定。后端项目的护城河以后就是差个背锅的，需要人工审查。

73. Skill Creator：构建 AI 智能体的skill技能。很多人在用 Claude Code 或 OpenClaw 时，慢慢就自己摸出了一套工作流——比如"我每次都先这样，然后那样，再加一个脚本"。Skill Creator 提供了一套结构化的框架，让你把这种高频工作模式固化成一个 Skill，然后：1. 保存下来，永久复用2. 根据测试反馈迭代改进3. 通过量化评估来验证有没有真的变好4. 最后打包分享给团队核心机制：Draft → Test → Review → Improve → RepeatSkill Creator 的设计逻辑很工程化：1. Draft定义 Skill 要做什么、什么时候触发、输出格式写成 SKILL.md —— 这是核心，包含人类可读的指令 + 元数据目标：200-500 行清晰的文档，不堆砌2. Test写 2-3 个现实场景的测试用例关键：不只跑一遍，要同时跑"用这个 Skill"和"不用 Skill"两个版本（baseline）捕获：时间、token 消耗、输出质量3. Review启动一个交互式评审界面（浏览器），可视化对比两个版本用户逐个看，打反馈，可以看定性输出（文件内容）和定量数据（性能指标）关键：提前草稿量化评估（assertions），而不是等结果出来再想4. Improve根据反馈改 Skill重新测试到新的 iteration和上一版本对比，看有没有真的变好5. 反复直到满意项目：github.com/anthropics/skills/tree/main/skills/skill-creator#HOW I AI# #程序员#

74. Obsidian AI插件 Claudian 基础配置使用教程能和笔记直接对话啦

75. 感觉秒哒成了百度的一款明星AI产品，还挺多人用的，零代码搭建一个产品，不需要会代码、美工等等技术活，一句话搭建前后端，甚至不需要注册域名，域名备份也算挺麻烦的一件小事嘛。上线一年整，很多用户拿到了黑客松的奖金，有搭好几十个应用的，赚到实实在在的钱。秒哒真实口碑挺好，百度已经采用大会+各地小会的方式来做地推了，包揽各地创作者。前几年大家还在讲低代码，今后讲零代码，这就是AI的变革速度啊…

76. 在线开发者和 AI 爱好者注意了！OpenAI 发布了超实用的开源项目「Skills Catalog for Codex」，它收集了大量可被 AI 代码代理（Codex）调用的技能包，帮助实现各种编程任务的自动化和智能化。这些「技能」本质上是任务指令、脚本和资源的合集，Codex 可以用它们来完成特定工作，实现写一次、处处用的高效复用。亮点功能：- 包含丰富的开发者工作流技能，支持自动化代码、测试、部署；- 覆盖多种语言及场景，比如 Python、JavaScript 甚至 Shell 脚本；- 支持官网推荐的“curated”和“experimental”技能安装，灵活拓展能力；- 易于创建和分享自定义技能，让你的 AI 助手更贴合实际需求。GitHub：github.com/openai/skills适合对 AI 代码自动化感兴趣的开发者和团队，提升工作效率的利器！#AI创造营##人工智能#

77. 开发AI编程助手时，技能（Skills）管理往往分散且不统一，安装和同步技能繁琐，难以高效复用。OpenSkills 是一个开源的通用技能加载器，兼容Claude Code等多款AI编码代理，实现Anthropic技能系统的完全复刻，支持从任何GitHub仓库安装技能，管理技能版本，支持本地开发和跨代理共享。核心功能包括：- 与Claude Code技能系统100%格式兼容，使用相同的XML技能描述和SKILL.md说明；- 通过CLI工具安装、同步、管理技能，操作简单直观；- 支持安装公共市场技能、私有仓库技能及本地路径技能；- 支持多代理统一技能目录，避免重复定义冲突；- 渐进式加载技能内容，保持代理上下文整洁；- 适配Node.js环境，跨平台使用。适合AI开发者和研究者，方便扩展和定制AI助手的能力。项目地址：github.com/numman-ali/openskills快速开始：```bashnpm i -g openskillsopenskills install anthropics/skillsopenskills sync```让AI编码助手技能管理更开放、更灵活、更高效。

78. 知乎上看到一国企文员，自述“一行代码都不懂”，然后用AI，“一个人不到半年上线了个微信小程序， 23 万行代码，30多个微服务后端和一个小程序前端，已上线运行（是一个 AI 历史社区，我个人对历史挺感兴趣，目前用户刚刚破千）。”现在的文员，都这么牛逼plus了吗？

79. 【2026年AI工程师学习路线：从调用模型到构建系统的九个关键能力】AI工程和传统机器学习工程正在分道扬镳。机器学习工程师从零训练模型，AI工程师则在基础模型之上构建应用。这个转变意味着你需要学习的东西完全不同了。一、理解基础模型GPT、Claude、Gemini、Llama这些基础模型是现代AI应用的基石。你不需要从头训练，但必须深入理解它们的能力边界、分词机制、上下文窗口和定价策略。成本控制能力往往决定了一个AI应用能否活下去。入门项目：做一个模型对比笔记本，用同样的10个提示词测试不同模型，记录质量、速度和风格差异。二、提示词工程在AI工程领域，提示词就是你的代码。一个平庸的AI应用和一个优秀的AI应用，差距往往就在提示词设计上。少样本学习、思维链、结构化输出这些技术能大幅提升效果，而且不需要任何模型训练。入门项目：选一个任务，写五种不同风格的提示词，在电子表格里打分对比。三、检索增强生成大模型有知识截止日期，还会产生幻觉。RAG让它们扎根于你的数据。从客服机器人到内部知识助手，这是生产环境中最常见的AI应用模式。分块策略、嵌入模型、向量数据库、检索指标，这些都是必修课。入门项目：用你自己的笔记文件搭建一个简单的RAG应用，50行代码就能跑起来。四、评估与测试凭感觉评估无法规模化。你需要系统性的方法来衡量AI应用是否在进步：构建评估数据集、选择指标、跑AB测试、检测性能退化。没有好的评估体系，你就是在盲飞。入门项目：准备20个问答对，写个脚本自动评分，每次改提示词都跑一遍。五、智能体与工具调用智能体把大模型从文本生成器变成行动执行者。它们能浏览网页、执行代码、查询数据库、调用API。理解智能体架构、工具设计和失败模式，是构建自主AI系统的关键。入门项目：做一个计算器智能体，让它通过调用工具来回答数学问题。六、结构化输出与数据提取真实应用需要结构化数据，JSON、SQL、API调用，而非自由文本。JSON模式、函数调用、约束生成这些技术确保大模型输出能与下游系统对接。这是对话式AI和软件工程之间的桥梁。入门项目：做一个食谱提取器，把网页上的乱七八糟的文本变成干净的JSON结构。七、护栏与安全AI应用可能被越狱、产生有害内容、泄露敏感信息。输入输出护栏、隐私检测、内容过滤、对抗测试，这些在生产部署中不可或缺。入门项目：给你的聊天机器人加上简单的输入输出过滤，用关键词匹配检测提示词注入。八、可观测性与监控无法衡量就无法改进。生产级AI系统需要日志、追踪、成本跟踪、质量监控和告警。入门项目：给你的应用加上调用日志，记录时间戳、提示词、响应、延迟、token数量和估算成本。一周后分析数据，你会发现很多优化空间。九、AI系统架构真实的AI应用是多个组件的组合：检索器、模型、护栏、缓存、数据库。理解复合AI系统的设计模式，才能构建可维护、可测试、可扩展的架构。综合项目：做一个个人助手机器人，整合RAG、结构化输出、输入验证和日志记录，部署到免费平台上。这就是一个能展示真实能力的作品集项目。有评论提出了一个值得深思的观点：2026年AI工程师真正的核心能力，是知道哪些层该自己掌控，哪些层该交给框架处理。这个答案每个季度都在变。智能体正在以超出学习速度的节奏压缩技术栈，RAG、结构化输出、护栏越来越多地被内置到平台中。学会构建固然重要，学会判断何时不必亲自构建，可能更重要。x.com/manthanguptaa/status/2018297734995075200

80. 在线协作要同时调动多个角色，沟通、执行、验收，协调复杂且费时。开源项目 Agency Agents（github.com/msitarzewski/agency-agents），堪称 AI 人才集成平台。它打造了一整套专门领域的 AI 代理团队，从前端开发高手、后端架构师，到营销达人、测试专家，甚至还有品牌守护者和项目经理。每个代理不仅专精一门技能，还带有独特个性和工作流程，能输出真实代码、策略和成果，支持一线生产环境。你就像拥有一支永不疲惫、随时待命、专业且高效的 AI 团队。主要特点：- 55+ 专业 AI 角色，涵盖工程、设计、产品、营销、测试等多领域- 明确的工作流程和交付标准，成果可衡量- 人格化设计，沟通自然不呆板- 支持 Claude Code 集成，激活角色一键切换- MIT 开源许可，灵活自定义扩展适合创业团队快速原型、产品开发迭代、市场推广执行、质量保障全过程，提升协作效率和成果质量。GitHub：github.com/msitarzewski/agency-agents#AI创造营##人工智能#

81. 探访云栖（二）：AI Agent元年，谁在打造“数字员工”？【101 Weekly】

82. 一键部署Openclaw还能白嫖算力？绿联NAS送你“小龙虾”！

83. 不懂代码想靠 AI 做产品赚钱？教你稳稳把想法变成能赚钱的好生意

84. 真正能把 AI 项目做上线的，不是工具，而是工具链

85. Superpowers

86. AI编程工具游戏开发实战：提升10倍效率的完整工作流

87. 零代码AI平台Top10：不懂编程也能玩转AI从数据分析到模型部署的全流程指南

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90. AI助手自动化工作流搭建：从定时任务到事件触发

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