多模态生图：从 Vite 工程化到前端调用 Qwen Image 本篇文章我第一次把“多模态”从一个听起来很大的 AI 概念，具体放到了一个前端项目里。这次同样也是调用 api 进行 llm 使用，但

她试过把 schema 贴进 Claude Code 让 AI 写 SQL，结果一次生成了带 DELETE 的语句，还好她先 EXPLAIN 没真跑。 Lab-2 要做的是：中文问题 → 生成 SEL

Ctrl + S 新思路 最近正在追剧 Matt Pocock 的《Claude Code for Real Engineers》视频教程。就是那个曾经的 TS 大神，以及现在已是 117k star

Loop Engineering（循环工程）不是「把提示词写得更长」，而是设计一套能自己发现工作、分配任务、验证结果、记录状态的系统——让你从「每一轮都亲手打字」变成「设计好循环后走开」。

schema 查询 — 样例库表结构 Wiki 读 — 业务枚举与流程说明 报告片段 — 按模板追加章节（仍人审后合并） 能力一：describe_schema 用途： 写报告「数据模型」章时，不必

系列第一篇，全面解读Vibe Coding、Spec Coding与Harness Engineering三大AI编程范式的起源、定位与抉择框架，为后续深入各范式的实战文章奠定理论基础。

通俗易懂的 Loop Engineering 保姆级教程，用 Claude Code、Codex、Cursor 三款主流 AI 编程工具实战体验 Loop 的效果，详解方法论框架和踩坑经验

你会学到什么 很多人开始使用 AI 工具时，会很快遇到几个问题： 明明模型很强，结果做出来的东西却不稳定。 同一个任务，换一种说法以后效果差很多。 对话越长，AI 越容易跑偏。 工具功能很多，却不知道

1. 为什么 AI Agent 的上下文问题不是“换一个长上下文模型”就能解决? 2. Headroom 的核心架构和底层原理是什么? 3. 在生产环境中，哪些场景适合使用 Headroom?

你不需要 OpenAI 的条件 读到这里，你可能在想：这些道理我都懂了，但 OpenAI 有 3-7 个专职工程师、无限的 API 额度、从零开始的绿地项目。我只是一个人，手里有个现有项目。 好消息：

这是一个系列 Blog，作者将以一个 PHP 全栈工程师的身份，利用 AI 工具（claude code、codex、deepseek、豆包等）：从零开始学习 golang 语言，并最终完成实站项目

别再裸用 Claude Code 了！32 个亲测技能 + 8 个 MCP 服务器，开发效率直接拉满！ 先晒一下我装完的效果（见下图），所有技能均实测可用。

先放个结论：按星哥的步骤配置完，你就能在本地工具里直接调用 DeepSeek V4 Pro 的免费额度，不用充值，不用复杂操作，5 步就能搞定！ 免费的模型： 一、准备工作 想薅这个羊毛，提前准备好这

前言：显卡不能只用来跑图，它还得会配音 上回说到，我用 RTX 5060Ti 16G 跑起了 FLUX.2 Klein，让产品经理对着生成图连连点头。 但这块显卡的潜力远不止于此——它不光能看，还能听

穷则思变，富则...算了，富哥就不用看这篇文章了！ 为了守护我们钱包，这套穷鬼工作流横空出世！ 欢迎来到 AI 黑心包工队！

前言 你是个程序员，产品经理第 108 次让你“画个图”，但你的手比你的代码还抖。 这时候，AI 图片生成模型就是你的救命稻草。 今天我们要聊的是 FLUX.2 Klein——Black Forest

最近这段时间，我后台被同一个问题问麻了。 Codex 到底怎么用？ CLI、App、VS Code 插件，三个入口摆在那儿，看起来都能用。 plugins、skills、

一个令人不安的发现 OpenAI 的驭缰工程团队在实验初期遇到了一个意想不到的问题： 智能体会复现代码库里已有的模式——包括坏模式。 如果仓库里有一个手写的辅助函数，AI 会模仿着再写一个。如果错误处

我看后台有人催更，确实很久没写复盘了，年后一直在折腾，今天有时间，来复盘下4月份做的事情吧，最近真的是疯狂在通宵编程哈哈，今天我开发的软件发布了新版本，稍微可以清闲一下。