非程序员也能用AI自动干活：5类高危操作避坑指南+保姆级落地攻略_服务软件

1. 蚂蚁灵光，30秒生成专属程序，普通人也能手搓代码 #蚂蚁灵光 #AI #阿里

2. 有网友问 Claude Code 作者 Boris：如何有效审查 AI 生成的代码？Boris 给了 3 条经验技巧：1. 默认使用 Plan 模式。2. 给 Claude 提供一种验证其输出结果的方法，比如单元测试、Claude Chrome 扩展程序，或者 iOS/Android 模拟器。3. 使用 /code-review 来自动化大部分的代码审查工作。对 Claude 生成的代码保持与人类写的代码相同的标准。

3. 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#

4. 再见，程序员！硅谷全员AI Coding，卡帕西宣告9级地震来了

5. 正如L2自动驾驶，司机仍是第一责任人一样，AI编程，程序员仍是第一责任人。不过，AI提供了一个延长程序员编程寿命的机会，熟练掌握需求的专业人士，在AI辅助下，可以很轻松地编出所需的程序来。老程序员明确知道需求，AI就是一个实现的黑匣子，程序员将这些黑匣子串了起来能。

6. 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。

7. 【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

8. 现在AI写程序很强，把一个需求告诉它，它三下五除二，可轻轻松松地弄出上千行代码，往往还真可以跑~~~但怎么用它，还得看具体的应用场景。如果是演示用的程序，用AI生成80%甚至更多的代码，看一看，需要时调一调，能跑就行了，没问题。如果是需要长期维护的程序，或者是代码出了问题，会造成真实的损失，自己要背锅的场景，那就不能这么干了，要限制AI一次生成的代码规模，个人感觉，最好控制在一个类甚至一个函数的级别，并且需要人工地过一眼生成的代码，必要时，还得配上测试代码，对其进行多次的单元测试和集成测试。记住：AI写代码，通常是“管杀不管埋”的，它从不背锅，背锅的只能是人。

9. AI显著地提升了软件的开发效率，原先一些费时费力的开发任务，现在三下五除二，可能只需几分钟就能完成。这种效率上的提升，要求新时期的程序员，能够并且必须相应地提升能开发的程序的规模。这点是很明显的，我Java班上的学生，在AI之前，写的结课设计，很少有超过万行的，而最新这一届，程序达到数万行的就已经好几位同学了。可以想象，由于有AI的加持，一个开发团队，现在能开发的软件系统，其复杂性和规模，比以前是要高和大的。另一方面，AI又显著地拉低了编程的门槛，“自然语言”，成了“编程语言”，其结果是编程成了一种通用的工具和基础性技能。对于仍然想以软件开发为职业的新时代的程序员来说，立足之道，一是继续在技术领域向高精尖方向发力，具备高的生产力，二是要成为一名学习与适应能力超强的人，能很快地了解和把握其它行业或非IT的其他领域知识与需求，主动地将技术“扩散”到其他行业或领域。总体上吧，未来的“专业程序员”，需要是学习与适应能力强的“精兵”与“强将”，一般性的工作，都可以丢给AI去完成，这也就意味着，未来专业程序员的人数，不仅不会再快速增长，甚至有可能会萎缩，专业程序员的入门门槛，会比现在提得更高。

10. 你认为AI编程未来真的会取代程序员吗？

11. 【你以为AI编程拼的是提示词，其实高手都在“驯化”项目结构】快速导读：别再卷提示词了。想让Claude像个真正的工程师一样干活，关键不是怎么“说”，而是怎么“放”。一个结构清晰的代码仓库，远比一段天花乱坠的提示词更重要。---多数人还在琢磨怎么把提示词写出花来，但真正拉开AI编程效率差距的，根本不是提示词。你以为让Claude写出好代码，靠的是把需求描述得滴水不漏。其实，如果你的代码仓库一团糟，它就只是个聊天机器人；如果结构清晰，它才表现得像个住在你项目里的高级工程师。这中间的差距，比人和狗的差距都大。秘诀在于给AI建立一套“项目解剖学”。这套结构，就是AI的“短期记忆”和“行为准则”。它只需要四个东西：1. CLAUDE.md：项目的北极星文件，简要说明系统目的、仓库地图和交互规则。短小精悍，废话太多AI会抓不住重点。2. .claude/skills/：可复用的专家模式。把代码审查、重构、调试等固定流程变成技能包，随时调用，而不是每次都在提示词里重复念叨。3. .claude/hooks/：自动化护栏。模型会忘事，但钩子不会。比如编辑后自动格式化、核心代码变更后触发测试，把AI工作流变成可靠的工程系统。4. docs/：渐进式上下文。别把几万字的需求文档塞进提示词，让AI自己去查阅架构图、决策记录和操作手册。它不需要记住一切，只需要知道“真理”在哪。有人在一个5万行代码的库上实践这套方法，Claude的错误率直接降低了大约60%。评论区里一片“原来如此”的声音，大家普遍认同：结构大于提示词，仓库本身就是终极提示。提示词是租来的，结构才是你自己的。所以，如果你还在每天花几小时跟AI“念经”，却发现它总是犯些低级错误，问题很可能不在你的提示词写得够不够“魔法”，而在你的项目结构是不是一坨屎。别再抱怨AI笨了，也许它只是在你的烂摊子里迷了路。---简评：这篇文章精准地指出了当前AI辅助编程领域的一个核心误区：过度迷信“提示词工程”，而忽略了更基础也更重要的“上下文工程”。它提出的“项目结构即提示”的观点，对于那些感觉AI“不好用”的开发者来说，无疑是一次认知矫正。从“教AI做事”转向“为AI搭建舞台”，这才是人与AI协作的正确姿势。---ref: x.com/vishisinghal_/status/2032368817981305196#AI创造营##人工智能#

12. Anthropic官方报告：8大趋势说透AI编程未来，60%代码AI写的，老金实测项目带你看！

13. #周鸿祎称AI编程5分钟我要看1小时# 周鸿祎说AI编程快到跟不上，5分钟代码要1小时检查。还预言程序员转型“调虾师”，管理、调教、指挥AI。这不是淘汰，是进化，以后程序员更像AI的搭档，用智慧驾驭技术，未来可期。#周鸿祎称程序员会转型成调虾师#

14. Claude Code开源编译版来了！paoloanzn/free-code 是一款免费的 Claude Code 版本，去除了所有遥测，移除了安全提示限制，开启了全部实验功能，完整解锁开发潜能！它是基于 Anthropic Claude Code CLI 打造的终端AI编码助手，支持多种高级功能：- 完全无遥测，保护隐私不“回传”；- 移除安全提示guardrails，释放模型潜力；- 启用45+实验特性，如远程多代理策划、深度思考模式、语音输入、IDE远程控制、任务验证等；- 支持macOS / Linux（Windows可通过WSL）；- 简单安装，自动检测系统环境，自动安装依赖并构建二进制程序。安装方式也极其友好：```bashcurl -fsSL https:// raw.githubusercontent.com/paoloanzn/free-code/main/install.sh | bashexport ANTHROPIC_API_KEY="sk-ant-..."free-code```这意味着开发者可以在终端直接享受一个强大的AI编程助手，提升写代码效率、自动化任务调度、语音交互编程都不在话下。GitHub：github.com/paoloanzn/free-code#开源工具##人工智能编程助手##终端AI##开发者必备##Claude Code源码意外泄露#

15. 灵光一夜爆火，一句话就能做出小应用，当AI发展得越来越快——你就知道，孩子真正要练的，从来不是技能本身#近6成程序员称不会给孩子报AI编程课 #AI时代教育 #灵光#孩子要学什么

16. 实测用TRAE Skills接管工作流，打工人的自动化神器 #AI #AI编程 #TRAE #SOLO #Skills

17. 轻松学会！高手都在用的AI编程大法！

18. 过去十年，大家一直在说AI会改变编程。但现在看，真正被改变的，可能不是“写代码”，而是“审代码”。如果未来AI写代码、审代码都变成了常态，程序员最核心的能力到底是什么呢？#大有学问 #红衣聊AI #anthropic #人工智能 #程序员

19. 全球每天600+程序员失业，这个锅该AI来背吗？

20. 我用openclaw做了一个自媒体神器！云飞全自动压缩工具发布！

21. GPT-5.3 正式发布！完全免费开放，实测代码能力、推理、文本理解与响应速度 | 零度解说

22. Claude Code官方推出的入门课程，免费！有空补学习一下内容包括：1.使用 Claude Code 的核心工具进行文件操作、命令执行和代码分析。2 通过 /init、Claude.md 文件以及 (at) 引用来高效管理上下文。3. 利用多种快捷键和命令来控制对话流程。4. 在需要更深入分析的复杂任务中启用 Plan Mode 和 Thinking Mode。5. 创建自定义命令，用于自动化重复性的开发工作流。6. 通过 MCP 服务器扩展 Claude Code，引入浏览器自动化等能力。7. 配置 GitHub 集成，实现自动化的 PR 审查和 Issue 处理。8. 编写 hooks，为 Claude Code 添加额外的行为和能力。访问：anthropic.skilljar.com/claude-code-in-action#HOW I AI# #程序员#

23. 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。

24. 天津大学牵头「拧干」RLVR「低效海绵」：ICLR 2026新作ReMix 让样本效率暴涨 30–450 倍

25. 当有人说“编程已死” 我更愿意说一句：死的是“打字员式编程”，活下来的是“定义价值的编程”。#大咖观察 #红衣聊AI #openclaw #ChatGPT#编程

26. MiniMax M2.7+OpenClaw实战！AI到底能接管多少工作？

27. AI编程大战正式开打！ Claude vs GPT同一天放大招，不是比谁代码写得好，而是AI开始自己组队当项目经理了。#大咖观察 #红衣聊AI #编程 #ChatGPT

28. AI首胜人类博士，顶会论文秒变代码！港大90后开源刷爆8k星

29. AI革命不是让你去学写代码，而是让你学会指挥AI干活。 #大咖观察 #红衣聊AI #科技改变生活 #人工智能

30. 利用OpenClaw，从零开始搭建属于自己的自动化AI电脑

31. 4个月烧掉30亿Token，这位「菜鸟」程序员做出50多个产品，360万人围观

32. 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

33. OpenAI 如何打造AI原生工程团队的最佳实践《Building an AI-native engineering team》，归纳如下。文档介绍了团队应该如何真正把 AI 智能体嵌入工程体系，从计划、设计、开发、测试到上线运维形成闭环，加速整个 SDLC（软件开发生命周期）。1. 规划（Plan）规划往往需要大量代码语境理解，过去必须依赖资深工程师反复澄清。文档强调可以先让智能体读取需求、遍历代码库、标记模糊点、拆分工作项，把早期对齐成本显著降低。团队应该做的是专注决策、风险判断与优先级。因此，智能体不止是“辅助写代码”，而是可以提前介入需求—代码映射，用它来减少来回沟通。2. 设计（Design)设计通常被大量样板工作拖慢，例如项目结构初始化、组件框架搭建、样式规范套入。文档强调应让代理完成“从设计 → 组件 → 代码”的流水线式生成，再由工程师审阅架构一致性和 UX 合理性。设计阶段不是用 AI 画原型，而是让智能体直接产出“可运行验证的版本”，显著减少返工。3. 构建（Build）这是 AI 代理提升最明显的阶段。文档给出的最佳姿势，是让智能体负责端到端的初稿实现，包括模型、API、UI、测试和文档，工程师则把精力转向性能、架构、长期可维护性。构建阶段应把 AI 视为“第一实施者”。工程师不再负责逐行写，而负责判断生成方案是否符合系统演进方向。4. 测试（Test）随着智能体承担更多实施工作，测试反而成为工程师控制质量的主轴。最佳实践是让智能体生成测试用例、补全边界场景，并在代码变更后更新测试。不要只让智能体写代码，要让它写测试、跑测试、基于失败结果迭代；测试越强，智能体越可靠。5. 代码审查（Review）智能体可以持续、稳定地进行第一遍代码审查，尤其擅长发现逻辑漏洞、竞态、错误的数据库访问方式等。工程师则聚焦架构一致性与复杂变更的判断。AI 审查不是为了“更快合并”，而是为了“减少重大缺陷进入主干分支”。工程师的关注点应从细节检查转为整体正确性。6. 文档与知识沉淀（Document）智能体非常擅长根据代码生成结构化说明、依赖图和变化总结。最佳做法是把文档维护接入流水线，例如在发布流程中让智能体自动产出变更摘要，并由工程师确认关键部分。把文档写作视为“可自动化的持续任务”，而不是阶段性集中补齐。7. 部署与运维（Deploy & Maintain）让智能体读取日志、Trace、部署记录，再结合代码自动定位可能问题，并给出可行修复。工程师负责判断、确认和实施关键决策。在运维中使用智能体的关键不是预测故障，而是让其整合多源上下文，减少人工排查时间。重点：团队角色的重定义文档贯穿始终的主题是三个动词：Delegate、Review、Own。1 工程师应把重复性、结构化的工作交给智能体。2 工程师需要对智能体产出进行审阅，但专注关键决策点。3 工程师必须对系统的长期演进负责，对所有上线内容最终背书。AI-native 团队不是“工程师被取代”，而是“工程师从执行者变成决策者与架构塑造者”。#微博兴趣创作计划##人工智能#

34. 在线开发中常常需要切换多种工具，写代码、查上下文、review PR、跑测试，繁琐又低效。一个超实用的开源项目「Claude Code Tips」，集合了45条非常干货的使用技巧，从入门到进阶，帮你用好Claude Code这款AI开发助理。不仅有定制的状态栏脚本实时显示模型状态、git分支、token使用，还教你如何把系统提示词瘦身减负，利用 Gemini CLI 当辅助爬取受限网页（比如 Reddit），甚至能让Claude Code自我运行在容器中，实现完全自动化任务。主要功能和技巧包括：- 语音输入加速交流，告别繁琐打字- 巧用 /usage、/clear、/chrome 等内置快捷命令- 自动化Git/GitHub操作，生成PR草稿，智能代码审核- 上下文主动压缩，半克隆对话保持效率- 多任务多标签页、Git worktrees支持并行开发- 利用容器安全开展高风险长时任务- Markdown写作助手，配合Notion完美格式转换- 借助Playwright MCP自动化浏览器操作- 针对复杂问题分解成小块逐步攻克- 装备定制快捷别名，提升日常使用体验- 安装配套dx插件，整合多条技能一键掌控GitHub地址：github.com/ykdojo/claude-code-tips适合程序员、DevOps和AI开发爱好者深度使用。想让Claude Code成为你专属的智能开发助理，强烈推荐看看这套技巧合集！#AI创造营##人工智能#

35. AI编程代理经常缺乏生产级工程技能，容易跳过规格编写、测试验证、代码审查等关键步骤，导致代码质量低下、后期维护成本高。agent-skills 为AI编码代理提供生产级工程技能包，覆盖从需求定义到部署上线全开发生命周期的最佳实践。包含19个结构化技能工作流和7个斜杠命令，支持Claude、Cursor、Gemini CLI等多平台AI工具，让代理像资深工程师一样规范开发。GitHub：github.com/addyosmani/agent-skills主要功能：- 7个开发生命周期命令：`/spec`（规格先行）、`/plan`（任务分解）、`/build`（增量实现）、`/test`（测试验证）、`/review`（代码审查）、`/code-simplify`（代码简化）、`/ship`（安全部署）；- 19个核心技能：从`idea-refine`（想法提炼）到`shipping-and-launch`（上线发布），每个技能包含步骤、工作流验证和反合理化表；- 专业代理角色：`code-reviewer`（资深工程师视角）、`test-engineer`（测试专家）、`security-auditor`（安全审计）；- 参考清单：测试模式、安全检查、性能优化、无障碍标准等快速参考；- Google工程实践：集成Hyrum's Law、测试金字塔、Chesterton's Fence、Trunk-based Development等实战经验；- 多平台集成：Claude Code一键安装，Cursor规则文件，Gemini原生技能，支持任何Markdown提示的AI代理。通过`git clone`本地运行或Marketplace安装，适合开发团队、AI代理爱好者和工程实践训练。#AI编程# #工程技能# #AgentSkills#

36. 今年的培训计划。零基础编程入门：3月15日开班零基础AI编程班，主要内容是AI编程的底层能力python编程和脚本能力工具链。 AI编程进阶提升：计划7月底开一个进阶班，面向稍微有一点基础，或IT相关行业的非编程人员或是需要高强度使用IT技能的人群。主要解决软件工程能力，AI开发与应用工具链的掌握。非技术类培训：计划开一次非IT培训的短培训，主要面向AI时代管理能力和职场能力提升。零基础入门：年末计划一次面向AI编程的零基础入门班。

37. 最近我几乎每天都在跟AI一起编程，有时一天都不睡觉。不咋看微信、十几个小时连轴转，对着手机给AI下指令，让它做智能体、改Skill……#大有学问 #人工智能 #红衣聊AI #openclaw

38. 英伟达“护城河”要塌了？但这次是老黄自己动的手【X.PIN】

39. 「Github一周热点107期」OpenAI收购的AI安全工具、AI代理事务所、OpenClaw技能库、claude code插件和上下文数据库

40. 从自动写代码到智能影音刮削：实测 OpenCode，这台“赛博管家”真的能干苦力活

41. 回应网友质疑：为啥说传统程序员必将被取代？#跟傅盛学AI##程序员##码农##AIGC##大有学问# 傅盛的微博视频

42. 【发挥Claude潜力的十个提示词】最近，一位 Anthropic 前研究员披露了内部提示词手册。这份并非基于猜测、而是源自模型建造者的指南揭示了一个核心事实：大多数人之所以觉得 AI 输出平庸，是因为他们没有触达 Claude 的内部推理层。以下是这份手册中至关重要的 10 个高级提示词策略，它们将彻底改变你与 AI 的协作深度。1、情境简报：拒绝直接提问永远不要在没有背景的情况下抛出问题。Claude 需要地图才能导航。提示词模板：我的背景是 [角色/公司/问题]；已尝试过 [A/B]；目前卡在 [Z]；请帮我理清思路。深度思考：内部测试显示，这种背景铺垫能提升 41% 的输出质量。优质的答案不取决于 AI 的智商，而取决于你提供的信息熵。2、推理要求：让思考过程浮现不要直接索要答案，要索要思考。提示词模板：在给出方案前，请逐步展示你的推理过程，指出不确定之处，并标记所有假设。深度思考：这会强制模型激活 Chain of Thought（思维链），让你得到的不仅是结果，还有可质证的逻辑路径。3、诚实约束：打破“讨好型人格”Claude 天性乐于助人，这往往意味着它会说你想听的话。提示词模板：即使难受也要保持诚实。如果我的计划有致命缺陷请直说，不要软化措辞。我宁愿现在听硬话，也不想以后失败。深度思考：这是在解锁 Claude 的宪法 AI 基础，让它从“助手”转变为“顾问”。4、精准角色：越具体，越深刻“充当专家”是最无用的指令。提示词模板：你是有 [具体经验] 的 [特定角色]，见过 [具体失败模式]。请用 [特定框架] 思考，跳过常规建议。深度思考：身份越具体，推理的颗粒度就越细。模糊的角色设定必然导致平庸的输出。5、魔鬼代言人：摧毁你的想法利用 Claude 的批判性思维来检验决策。提示词模板：我要分享一个计划，你的工作是摧毁它。找出所有错误假设、忽视的风险和失败原因。别手软。深度思考：挑战你的模型，其价值远超让它顺从你。这是 Anthropic 团队内部检验想法的标准流程。6、范围锁定：从源头杀死幻觉Claude 容易过度发散，用可信的虚构填补空白。提示词模板：严格限于 [X 背景]。超出范围请直接告知而非推测。我要的是差距，而不是自信的错误。深度思考：拒绝“自信的错误”，是通往高阶 AI 应用的必经之路。7、格式命令：利用极致的精确性Claude 对格式指令的遵循度极高。提示词模板：结构要求：1）一句总结；2）三个要点；3）一个下一步建议。除非我问，否则不要提供其他内容。深度思考：有意识地控制输出结构，能极大降低信息处理的认知负荷。8、假设审计：揭示隐藏的基础任何复杂答案后，都应运行此项。提示词模板：你做了哪些我应该验证的假设？如果这些假设错了，答案会如何改变？深度思考：大多数计划都崩溃在未经察觉的基础假设上。审计假设，就是审计风险。9、压缩循环：清理上下文债务在长对话中，模型会积累“上下文债务”，导致焦点模糊。每 5-6 次交互运行一次：总结目前的进展。解决了什么、决定了什么、最重要的未决问题是什么？深度思考：保持对话的熵减，防止 AI 自信地解决错误的问题。10、前期验尸：预见失败在项目上线前，进行压力测试。提示词模板：假设 6 个月后这个项目失败了。请列出 3 个最可能的原因。具体一点，失败的实际样子是怎样的？深度思考：这能抓住其他审查流程遗漏的盲点。总结：提示词工程的下半场，不再是背诵模板，而是理解模型的设计意图。正如 Anthropic 内部所强调的：AI 不是一个搜索引擎，而是一个需要被正确引导的推理引擎。

43. 编程外挂天花板，这才是我想要的！

44. AI 编程又进化了！TRAE SOLO中国版上线且免费 #AI编程 #TRAE #TRAE SOLO #玩一个很新的东西

45. 本地AI哪家强？统一内存大横评！

46. TRAE中国版白送SOLO，一人指挥一支AI大军重磅消息！SOLO终于上线TRAE中国版了，Waitlist免费开放中本期视频实测TRAE的新版本，亮点很多 1、先规划再动手的 Plan 模式 2、带专家团一起干活的 Subagent 子智能体 3、DiffView 差异视图 4、多任务并行 5、上下文智能压缩长时运行不掉链子 SOLO终于把AI从“瞎干活的外包”变成了“懂协作的队友” #AI #人工智能 #TRAE #AI编程 #vibecoding

47. UniPat AI开源SWE-Vision：五百行代码打造SOTA视觉智能体！

48. 【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

49. themodernsoftware.dev/斯坦福大学的公开课CS146S: The Modern Software Developer 这是一门教导学生如何利用最前沿的 AI 工具来将生产力提升 10 倍的课程。不仅教授理论，更强调掌握实际的 AI 辅助开发、自动化测试、智能文档编写和安全漏洞检测等技能。课程涵盖了从基础的 Prompt 工程到复杂的 AI Agent 开发的全流程：第 1 周：LLM 编程入门 - 学习如何高效编写提示词（Prompt Engineering），理解 LLM 原理。第 2 周：代码智能体 (Coding Agents) 解构 - 学习 Agent 架构、工具调用以及 MCP (Model Context Protocol)。第 3-4 周：AI 集成开发环境 (AI IDE) 与模式 - 学习上下文管理、与 Claude Code 等工具的协作模式。第 5 周：现代终端 (Modern Terminal) - 如使用 Warp 等工具进行终端自动化。第 6-7 周：测试、安全与维护 - 利用 AI 进行代码审查 (Code Review)、漏洞检测 (SAST/DAST) 以及自动化测试。第 8 周：自动化 UI 构建 - 使用 AI 快速构建前端和原型。第 9-10 周：部署后运维与未来展望 - 涉及 AI 在 SRE中的应用以及软件开发的未来趋势。#科技先锋官#

50. Skills没搞明白，又搞出来一个Harness，AI编程这些人一直在造词。这些套娃是在做自然语言编程驱动的规范化，但问题是这么搞下去用自然语言编程的复杂度直逼古法编程。这些工具模式方法论是本来就是编程高手的人，在自然语言驱动时默认建立的良好编程习惯和提示词系统化的结果。如果你是外行，你用自然语言驱动不了的东西，套上这些会让你的项目更复杂，tokens交互的成本更高，且项目依然一塌糊涂。AI编程的第一性原理就是你懂编程，而不是一直在远离编程的末端模式上努力。新出的这些概念都是给既有程序员控制超大项目提供的探索和经验总结，不懂编程的人妄图用这些套娃增强能力，那是想多了。大模型编程最好的模式就是自然语言短提示词，严谨的语言表达逻辑性，轻上下文，这时产生的编程质量才高，迭代和敏捷思维才是AI编程质量的核心。至于skill harness这些套包，只是对自然语言驱驱动的项目过大以后的整理，总结，归纳，拿出一些进行利用复用，以及review时保持一致性产生的现象。如果你不会编程，也不学习自然语言逻辑，而专注于自然语言之上的编程方法，那么你在ai编程领域将一事无成。因为编程语言的本质是自然语言的严谨逻辑化。一、AI 从来没有消灭编程门槛，只是把语法门槛平移成了“逻辑严谨 + 需求拆解 + 工程思维”二、Skill/Harness 是资深开发者的经验固化、协作规范、质量围栏，是程序员的效率和系统性思维的延伸。三、纯外行逃避编程本质、沉迷新概念玄学，只会徒增成本、一事无成。四、AI 编程的关键是结构化逻辑 + 基础编程认知 + 小步迭代的系统思维。

51. Lark CLI：飞书官方的AI Agent工具，把企业SaaS变成可编程。如果你用过Claude Code、OpenClaw、或其他AI编程工具，你可能想让AI代理操作飞书： - 查日历、创建日程 - 发送消息、创建群组 - 创建文档、编辑表格 - 创建任务、更新任务状态但问题是，飞书的Open API 文档繁琐，参数复杂，API响应也不友好。AI Agent 经常出错，或者需要你花大量token来重复确认参数。 Lark CLI 就是来解决这个问题的。 1. 三层架构 • Shortcuts（快捷命令）：lark-cli calendar +agenda 简洁友好，既适合人工，也适合AI。有智能默认值，输出有表格格式。 • API Commands（标准命令）：lark-cli calendar events instance_view --params '{...}' 从飞书Open API直接映射，参数和响应精确映射。 • Raw API（原始API）：lark-cli api GET /open-apis/calendar/v4/calendars 覆盖所有2500+ APIs，完全不受限。 AI Agent 可以根据任务复杂度选择合适的层级。简单的用快捷命令（token少、成功率高），复杂的可以降级到标准命令或原始API。 2. Agent-Native Design CLI本身是用AI测试过的。每个命令都优化过： • 参数尽可能简洁 • 输出格式结构清晰（JSON、table、CSV都支持） • 有 --dry-run 让AI先看执行计划再提交 • 有 --page-all 自动分页处理（AI不用费力手动翻页） 3. 认证和权限管理关键是AI Agent的身份管理， 1（支持用户身份执行 lark-cli calendar +agenda --as user 2）Bot身份执行（自动化场景） lark-cli im +messages-send --as bot --chat-id "oc_xxx" --text "Hello" 这很重要。AI代理可以在不同身份间切换，既能代表用户操作，也能用专门的Bot身份批量处理。支持日历、消息、文档、表格、任务、知识库、联系人、邮件、会议纪要等功能。 http://t.cn/AXI2Zimt #HOW I AI# #程序员#

52. 真正的核心竞争力，来自于驾驭工具。 #大咖观察 #红衣聊AI #编程 #人工智能技术

53. 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

54. 想要张艺谋式色彩、诺兰式调度？如何靠智能体实现？ #大咖观察 #红衣客厅 #红衣聊AI #智能体

55. 一位中国AI创业者，一行代码都没写，却靠着AI智能体，冲进了OpenClaw全球贡献者前30，而且排在他前后的，是一批干了十几年的硅谷顶级工程师。#大有学问 #红衣聊AI #创业 #智能体

56. 真正的无需部署！我做了个下载即用的OpenClaw，不用配环境调代码，开箱即用

57. 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。

58. 谷歌68页提示词圣经+老金原创元提示词，直接复制就能用

59. 从780行代码到13600行的飞跃，这不仅是数量的扩张，更是开发范式的演变。David Bau近期分享了他通过Claude进行Vibe Coding的深度实践，揭示了在人工智能驱动开发的时代，人类开发者应当如何重新定位。当代码生成的成本趋近于零，代码库的膨胀速度将远超人类的阅读速度。David Bau指出，这种增长如果缺乏控制，本质上是一种技术负债。为了在AI狂飙突进的生成能力面前保持掌控，开发者必须遵循两条核心准则。第一，始终掌握架构的所有权。AI可以填充细节，但人类必须定义结构。如果开发者失去了对整体架构的直觉，代码库就会变成一个不可知的黑盒。第二，建立元认知基础设施，即测试你的测试。在Vibe Coding的流程中，验证比编写更重要。如果不能确保测试本身的有效性，那么AI生成的成千上万行代码不过是建立在沙滩上的城堡。在这种模式下，开发者的注意力分配发生了根本性转移。我们需要寻找那1%最值得关注的代码。这些关键点通常隐藏在测试覆盖率最低的地方：它们要么是AI无法理解的逻辑边缘，代表了AI能力的极限；要么是废弃思路留下的残骸，需要人类进行断舍离。一个深刻的洞察是：当代码变得廉价，判断力就变得昂贵。未来的编程将不再是关于语法的苦修，而是关于意图的表达与边界的界定。开发者正在从码农转型为架构师与审计员，编写代码的行为正在被编写测试用例和构思创意所取代。代码量的增加并不等同于价值的提升，除非你投入了等量的思考去约束它。在AI时代，少即是多，受控的增长才是真正的进化。x.com/davidbau/status/2001744610859897095

60. 浏览器自动化工具 Selenium，Playwright，Puppeteer 做爬虫有哪些弊病？

61. Seedance2.0只是前菜，未来的AI编程会更加疯狂。

62. 抖音前沿科技30X30｜采访AI超级个体 Gemini 3发布后，这5个开发者给自己的人生装上了外挂。 27年程序员老兵：用AI写出多部长篇小说，一边敲代码一边圆武侠梦；硬核奶爸：手搓本地AI操作系统，把私教装进孩子口袋； AI安全研究员：把AI变成科研副驾，打破思维墙；有效加速主义者：打造AI全自动分身，让AI替自己看新闻处理琐事；全栈讲师：降低新手学习门槛，把技术文档自动变成PPT；本期视频，产品君连线5位GDE谷歌开发者专家，带你拆解AI时代的超级个体，听听他们给普通人的真诚建议。 #前沿科技趋势发布月 #抖音知识年终大赏 #AI新星计划 #AI #Google

63. Vibe Vibe —— 人人都能学会的 AI 编程（Vibe Coding）指南在线阅读： www.vibevibe.cn/Datawhale的教学项目，这是一份面向零编程基础学习者的 AI 辅助编程系统化教程，从「我有一个想法」到「我做出了一个产品」，让人人都能成为 Builder。本教程分为四大板块，采用渐进式学习路径设计。基础篇:Vibe Coding 启示录(写给所有人的 AI编程入门) （目前完成的基本上是这部分）进阶篇:Vibe Coding 全栈实战教程（坑）实践篇:分人群项目实战（坑）优质文章篇:精选学习资源（坑）#科技先锋官#

64. 大神 Miles 分享了他的 Vibe Coding 提示词，并称这是“迄今为止他用的最有感染力的编程提示”。认真读完一遍，确实非常值得借鉴： 1. 角色定位升维：技术合伙人不是我们习惯说的“技术专家”，而是“技术联合创始人”。这个身份站位更高，意味着要和我一起想产品、做决策，而不只是写代码。 2. 执行流程清晰：Discovery → Planning → Building → … 整个过程被拆解成标准阶段，潜台词就是：别瞎折腾，按规范的产品/工程流程一步步来。 3. 沟通方式明确：我做决策，你来实现把我当成产品负责人，AI/开发是技术合伙人：用通俗语言解释技术方案、在关键节点同步、提供选项而不是替我拍板。外加一套清晰的 Rules：要做是真正可用、拿得出手的产品，并且始终让我在知情和掌控之中。这种提示词设计的核心，就是让 AI 不再只是“写代码的工具”，而是一个靠谱、专业的技术合伙人。

65. 朋友问我，有没有一种感觉：越用 AI 工具，越觉得作为程序员，自己要被替代。老实说，这种感觉或多或少是存在的。在过去，编程是一种很稀缺的技能。通常资历越老的程序员，能够解决的问题会越复杂，解决问题的速度也越快。但是今天，AI Coding 让程序员之间变得更加平权，大家都可以解决复杂问题，只要舍得花钱，速度也会非常快。那程序员是不是接下来要迎接一波下岗潮？我的判断是，这是必然的。对于那些没办法使用 AI Coding 来提升效能的程序员，肯定是要被淘汰的。但换个视角来看，对企业来说，企业的目标是交付价值。无论是古法编程的程序员，还是 AI Coding 的程序员，都是生产资料，在生产关系中是不可或缺的元素。程序员不会被全部干掉，他们一定会以一种更强、性价比更高的形式继续存在。 “程序员”的画像和技能结构会发生变化，岗位也会被重新定义。

66. 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！

67. vibe coding 至尊超级终极无敌指南 V114514 [汗] github.com/tukuaiai/vibe-coding-cn 本项目是一个与 AI 结对编程的终极工作流程，旨在帮助开发者丝滑地将想法变为现实。本指南详细介绍了从项目构思、技术选型、实施规划到具体开发、调试和扩展的全过程，强调以规划驱动和模块化为核心，避免让 AI 失控导致项目混乱。核心理念: 规划就是一切。谨慎让 AI 自主规划，否则你的代码库会变成一团无法管理的乱麻。这个思想的核心是构建一个能够自我完善的 AI 系统。我们可以将其分解为以下步骤，以突出其递归的本质： 1. 定义核心角色： α-提示词 (生成器): 一个“母体”提示词，其唯一职责是生成其他提示词或技能。 Ω-提示词 (优化器): 另一个“母体”提示词，其唯一职责是优化其他提示词或技能。 2. 描述递归的生命周期： ·创生 (Bootstrap):用 AI 生成 α-提示词和 Ω-提示词的初始版本 (v1)。 ·自省与进化 (Self-Correction & Evolution):用 Ω-提示词 (v1) 去优化 α-提示词 (v1)，得到一个更强大的 α-提示词 (v2)。 ·创造 (Generation):用进化后的 α-提示词 (v2) 去生成我们需要的所有目标提示词和技能。 ·循环与飞跃 (Recursive Loop):最关键的一步：将新生成的、更强大的产物（甚至包括新版本的 Ω-提示词）反馈给系统，再次用于优化 α-提示词，从而启动下一轮进化。 3. 终极目标：通过这个永不停止的递归优化循环，系统在每一次迭代中都进行自我超越，无限逼近我们设定的理想状态。 #科技先锋官#

68. AI编程能力越强，越利好非程序员？

69. AI提示词万能用法：图像/写作/编程/视频/音乐/PPT全通用

70. 从nof1.ai读懂提示词工程

71. AI提示词进阶教程 3 - 结构化提示词的工程模型

72. 【每日AI干货】2026年4月必学：提示词工程+AI Agent实战技巧

非程序员也能用AI自动干活：5类高危操作避坑指南+保姆级落地攻略

精选参考来源