人工智能
共 13 篇内容
【经验分享】一步法：组建你的虚拟团队，成为一个真正的”老板“，3.75小时，1.52美金，4.6万行代码+文档的奇迹
这段文字介绍了一种名为“一步法”的自动化软件开发流程，其核心在于利用 BMAD-METHOD 框架和 Cursor 编辑器构建一支虚拟 AI 研发团队。通过将产品经理、架构师及开发人员等角色数字化，用户只需输入“一句话需求”，系统即可在数小时内自主完成从脑暴设计到测试运行的全过程。该方法不仅极大地降低了研发成本与时间投入，更实现了大规模代码与配套文档的同步高产。这种“睡后编程”模式展示了人工智能如何通过协同工作，将复杂的软件工程转化为极度简化的全自动任务执行。
【经验分享】十五步法：如何用spec-kit进行多级结构、多团队协同的“老旧项目”开发
本文介绍了一种名为“十五步法”的策略，旨在利用 spec-kit 框架和 Cursor 的项目规则（Project Rules），高效地对现有的陈旧项目进行迭代开发与多团队协同。该方法的核心在于通过 AI 将既有的技术架构、编码规范和操作手册逆向工程为结构化的规则文件，并将其下发至各子项目以确保全局一致性。文中强调了父子项目分层管理的模式，即由父项目统一制定标准，而子项目在严格遵守规则的基础上独立实现功能，从而避免开发过程中的逻辑偏差。通过将这些约束条件固化在 .mdc 格式的智能规则中，开发者能够确保 AI 辅助工具在处理复杂业务时始终不偏离既定的设计轨道。
【经验分享】十步法：spec-kit沉浸式体验，复杂系统开发仅10步！！
本文介绍了一种名为 spec-kit 的创新开发工具及其配套的十步法流程，旨在大幅提升复杂系统的开发效率。通过结合 Cursor AI 编辑器，站长仅提供了简短的需求描述，即可在短短 4 小时内生成数万行高质量代码及完整配套文档。该流程涵盖了从需求初始化、架构设计到自动化任务分配与 UI 风格定义的全过程，实现了高度自动化的闭环开发。这种被称为 “Vibe Coding” 的新模式打破了传统岗位界限，使单兵作战完成全栈系统构建成为可能。最后，站长强调了在开发迭代中保持文档与代码一致性的重要性，确保了复杂项目的可持续维护。
【经验分享】五步法：从文档到代码，一句话完成革命
这篇文章详细介绍了一种利用 Cursor 编辑器及其自定义指令来高效转化产品需求文档（PRD）的工程化方法。其核心逻辑在于通过模仿 spec-kit 工具构建一套自动化脚本，将复杂的原始需求快速拆解为标准化的系统需求与测试用例。该流程不仅涵盖了环境初始化与规则库的建立，更强调通过模块化的自定义指令来实现文档格式的无缝转换与输出。这种方法显著提升了从产品设计到质量保证阶段的协同效率，使开发者能够以结构化的迭代方式管理软件开发的各种核心文档。
【经验分享】重磅：Cursor新手的“十大”避坑指南
这份名为《Cursor大师手册》的文档是基于站长本人在企业内部AI培训经验提炼而成的实战手册，旨在指导用户高效驾驭AI编程工具。其核心思想认为，“对齐”与“可追溯性”是成功的基石，强调必须将原始文档转换为Markdown格式以作为AI的“长期记忆”。指南通过十大避坑准则提醒用户，应当将复杂的大型任务拆解为千行以内的微观动作，并利用Markdown文档而非临时对话来沉淀需求和架构思维。在操作策略上，它主张“语文题用泛化能力，数学题写脚本”，鼓励用户从“写作业”转向“教孩子写作业”的教练思维，将个人经验转化为结构化的Checklist和Know-how。最终，该文档指出AI时代的胜负手在于数据工程与文档质量，即通过高质量的结构化输入来突破AI的上下文与理解边界。
【个人履历】我的“AI共驾”之路：从混乱代码到企业级实践
本文详细记录了站长从个人探索到企业规模化应用 AI 协同编程的变革历程，展示了如何将最初混乱且难以掌控的代码生成转化为企业级可控的生产力工具。作者通过深入研究上下文工程，成功在半年内消耗 28 亿 tokens 并沉淀出 40 余套垂直领域解决方案，体现了极高的实践深度。文章核心强调了人机关系的重塑，即通过 “共驾”模式 与 Vibe Coding 理念，推动全员全职能的降本增效。这不仅是一份技术演进的实验报告，更是一篇宣告程序员工作范式迈入新时代起点的行动宣言。
【个人履历】2026，开张啦！关于我，一个技术论坛站长，与大家一起见证AI革命！
站长本人，目前担任AI赋能首席传教士，致力于通过Vibe Coding和Cursor等前沿工具推动大型企业的技术转型。他具备极其全面的全栈技术背景，涵盖了从底层嵌入式系统、游戏引擎到前沿大模型预训练的各类硬核技能。在管理层面，他曾主导过数百人规模的团队，并在业务孵化与项目管理规范化方面拥有卓越的战绩。通过多个知名企业的职场历练，他成功实现了从技术专家到复合型高管的身份跨越。以下介绍材料充分展现了他在AI Agent定制与企业级AI落地应用方面的深厚造诣。
【经验分享】用spec-kit“系统化的”做市场分析、写SP/BP
这份文档介绍了一种人机协作的新范式，通过将 AI 工具（如 Cursor 和 spec-kit 框架）引入非研发类场景，实现对复杂业务调研与规划的工程化管理。作者通过电力软件市场的案例，展示了如何利用结构化的指令集来明确定义人和 AI 的工作边界，让 AI 负责公网信息挖掘与方法论应用，而人则专注于深度的行业洞察与私域信息补充。其核心价值在于将原本模糊的文案工作转化为一种严谨、可迭代的系统化流程，不仅涵盖了从需求对齐到计划执行的完整步骤，还总结了针对不同复杂程度任务的标准化方法论体系。
【学习笔记】AI Agent
这份资料深入探讨了现代大语言模型的架构演进，核心围绕AI智能体（AI Agents）与检索增强生成（RAG）两大技术支柱展开。文章详细阐述了智能体如何通过整合记忆系统、规划模块和外部工具调用，从简单的对话模型转型为具备自主决策与反思能力的复杂系统。在提升模型知识储备方面，文中对比了基础RAG及其进阶形态，如利用图数据库增强关联性的GraphRAG，以及引入智能体循环以确保结果鲁棒性的Agentic RAG。总体而言，该文本旨在揭示如何通过结构化的多智能体协作与外部插件支持，克服大模型在逻辑推理、实时信息获取及长期记忆方面的局限性。
【学习笔记】Vibe Coding（氛围编程）
这份文档系统地阐述了 Vibe Coding（氛围编程） 这一新兴的 AI 辅助编程范式，其核心逻辑是让开发者从逐行编写代码转向基于结果反馈驱动 AI 代理进行自主开发。文章首先梳理了该范式的理论基础，即由程序员、软件项目与 AI 代码助手构成的三方协作系统，并详细介绍了支撑这一体系的编码专用大语言模型及其预训练与微调技术。随后，文中深入剖析了编码代理（Coding Agents）的规划、记忆与执行能力，以及为其配套的隔离执行环境与多维度反馈机制。最后，作者归纳了五种主流的人机协作模型，并指出尽管面临技术可靠性与安全合规的挑战，Vibe Coding 仍将推动软件开发向更高层次的人机协同与能力民主化演进。
【学习笔记】上下文工程
这段文字系统地阐述了上下文工程这一新兴学科，将其视为大语言模型从实验室走向实际应用的核心驱动力。作者通过构建一个包含基础组件（检索、处理、管理）与系统实现（RAG、记忆系统、工具整合、多代理协作）的统一框架，旨在解决当前技术领域碎片化的问题。文中强调，上下文工程已从简单的提示词技巧进化为复杂的动态系统优化，其核心价值在于突破模型在长文本处理、知识时效性及复杂推理方面的固有局限。通过建立严谨的评估体系并展望未来自动化与标准化的发展方向，本文为研究者提供了一份实现人工智能规模化落地的技术路线图。
【杂谈】半年AI编程战绩：5,574次请求，28.1亿Token消耗，一周手搓10万行代码
Cursor重度用户的半年消耗
【经验分享】Vibe Coding时代的敏捷开发：增效2-3倍！
本文介绍了一种名为 Vibe Coding 的新型敏捷开发模式，旨在通过 AI 赋能将团队产出效率提升至传统模式的 2 到 3 倍。在项目架构上，该模式提倡通过父子项目隔离的方法来管理通用规则与具体模块，确保开发过程既遵循统一规范又能防止跨项目修改引发的混乱。团队分工也随之发生了结构性转型：产研人员不再沉溺于繁琐的文档与代码编写，而是转变为需求的定义者、规范的制定者以及 AI 生成结果的审核者。通过将前后端工程师配对并建立高效的 AI 流水线，该方法论实现了从“体力驱动”向“逻辑与确认驱动”的生产力跨越。