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开源项目 #GitHub#AI Coding#LLM#Agent#3DGS#ComfyUI#Rust

7 个 AI 开发工作流 GitHub 项目：模型路由、Agent 记忆与自动内容生成

围绕 AI Coding 和生成式内容工作流，梳理 9router、jcode、agentmemory、SuperSplat 等 7 个 GitHub 项目的定位、核心机制、适用场景和上手方式，帮助快速判断哪个工具能解决当前问题。

发布于 2026-05-10
人工智能 #RAG#Agent#Embedding#Prompt Engineering#AI Coding#向量检索#权限控制#断点续传

淘宝闪购 AI 工程终面：RAG、Agent、AI Coding 与工程化答题框架

围绕淘宝闪购 AI 工程岗终面常见问题，系统拆解 RAG、Embedding、相似度计算、Prompt 注入防护、Agent 演进、文件上传、权限过滤和 AI Coding 等核心知识点，帮助把 AI 项目讲得完整、可信、可落地。

发布于 2026-05-03
人工智能 #AI Agent#Harness Engineering#自动化评测#UI测试#MCP#Rubrics#AI Coding

Harness Engineering 实践：用 AI Agent 自动评测并迭代优化系统

围绕 Harness Engineering 的落地方式，讲清楚如何把评测任务、评测集、评测报告抽象成 AI Agent 可操作的平台能力，让智能体自动生成用例、执行无 UI 与 UI 评测，并基于报告进行多轮系统优化。

发布于 2026-04-29
人工智能 #code-review-graph#Claude Code#MCP#Tree-sitter#SQLite#代码图谱#AI Coding

code-review-graph：用代码图谱降低 AI 读代码的 Token 成本

code-review-graph 会把代码库预解析为函数、类、调用、依赖组成的结构化图谱，并通过 MCP 提供给 Claude Code 等 AI 编程工具查询。借助影响半径分析和增量索引，它能减少大项目中反复全文读代码带来的 token 浪费。

发布于 2026-04-28
前端 #AI Coding#Claude Skills#前端设计#UI 生成#Tailwind CSS#可维护性

7 个前端设计 Skill 横评：视觉效果、代码质量与适用场景

使用同一个产品介绍页需求对原生生成、UI Aesthetics、UI UX Pro Max、Frontend-Design、Taste Skill 以及 impeccable 二次优化进行横向对比，重点分析视觉表现、页面结构、代码质量、响应式和维护成本，帮助选择适合的前端设计 Skill。

发布于 2026-04-21
软件工程 #OpenSpec#CodeBuddy#AI Coding#MCP#Skills#Code Review#研发流程

用 OpenSpec 和 CodeBuddy 搭建 AI Native 研发流程

AI 辅助编码容易卡在上下文缺失、流程断点和文档失同步。围绕 OpenSpec、CodeBuddy、MCP、知识库和 Skills，可以把需求分析、设计、编码、验证、归档串成一条可审查的工程流水线，让 AI 负责执行，人负责决策、审批和质量门禁。

发布于 2026-04-03
软件工程 #AI Coding#Agent#Harness Engineering#上下文工程#KV Cache#Prompt Cache#MCP#LSP

从上下文工程到 Harness Engineering：让 AI Agent 稳定完成长任务

AI Coding 真正的瓶颈不只是生成代码，而是测试、验证、排障、交付等非编码流程。围绕 Harness Engineering，系统讲清大模型推理限制、上下文治理、工具设计、多智能体协作和端到端闭环交付的方法。

发布于 2026-03-23
前端 #Claude Code#Spec Coding#OpenSpec#MCP#SDD#AI Coding#前端工程化

用 Claude Code 做 Spec Coding：从规范工作流到 AI 编程边界

Spec Coding 通过先写规格、再写代码，把 AI 编程从即时问答变成可审计、可约束的工程流程。围绕 Claude Code 的真实前端项目实践，拆解规格工作流、规范体系、MCP 接入方式，以及 AI 编程的能力边界。

发布于 2026-03-11
人工智能 #AI Coding#LLM#Agent#Function Calling#Context Engineering#MCP#Python

用 200 行 Python 实现迷你 Claude Code 的核心循环

AI Coding Agent 的控制流并不神秘，核心是大语言模型根据上下文决定下一步动作，程序执行工具并把结果放回上下文。通过一个可运行的 Python 示例，可以看清 while 循环、工具调用、规则文件和上下文工程之间的关系。

发布于 2026-03-03
后端 #AI Coding#后端开发#上下文管理#提示词工程#代码审查#Agent#Python

AI Coding 在后端开发中的上下文管理与质量把关实践

面向后端开发场景，系统拆解 AI Coding 的协作方式：如何用 Markdown 管理外部上下文，如何判断 AI 生成代码是否可靠，以及如何把它用于需求分析、代码开发、数据脚本、Agent 设计和技术文档输出。

发布于 2026-01-07