本文介绍了 Claude Code 的使用方法，涵盖环境配置、快速入门技巧，以及记忆系统、Skills 技能系统、子代理编排等进阶特性。

写在前面 最近问 RAG 的人越来越多。聊几句下来发现一个共同毛病:他们以为 RAG是个"模型"。 RAG 不是模型。RAG 是一套检索-拼接-生成的工程流水线,LLM 只是这条流水线最末端的一个零件

本文从大模型原理出发，梳理 Token、Context、Prompt、MCP、Agent、Skill 等核心概念，并结合前端开发场景，说明如何将 AI 编程工具纳入工程流程，实现接口开发、UI 改造、

Harness Engineering到底是什么？到底是AGENTS.md? 是记忆管理？是上下文管理？没人说的清楚。

在与 AI 编码助手（如 Cursor、Claude Code、Qoder）协作时，你是否常遇到以下痛点： - 需求漂移 - 遗漏细节 - 不可复现

家人们谁懂啊 最近我发现一个离谱的事儿：自从用上了各种 AI 工具，我感觉自己反而更累了。不是那种加班到深夜的身体累，是脑子嗡嗡响的那种累。 就拿昨天来说吧，我让 AI 帮我写一个组件，它唰唰唰给了我

最近圈子里的一些现象 最近和一些同行交流，听到了一些值得关注的变化： 部分公司在进行组织架构调整，前端团队被合并或重组 有些团队开始要求前端工程师承担更多全栈职责 个别公司的岗位设置出现跨界趋势 这让

最近在测试 DeepSeek V4 的时候，顺带测了 GLM5.1，作为参考项。 但是发现它的结果非常离谱，“若只”般的存在。 数数字都不会了： 比大小也不会了： 是不是很离谱！这种几年前的问题，现在

大家好，我是孟健。 DeepSeek-V4-Pro 发了，官方说代码能力大幅升级。这种话我听得多了，每次新模型发布都这么说。 但我确实好奇：V4 在写代码这件事上，到底有没有追上 GLM-5.1？ G

AI 代码越来越强，但开发效率提升不明显？可能是项目结构的问题。这篇讲清楚两套方案：Monorepo 让 AI 看到完整上下文，Harness Engineering 让 AI 执行更规范。两者结合

先说一个最实用的小机制 在开始之前先记住这个细节：当一个任务正在跑的时候，你可以提前敲一个斜杠命令，按 Tab 把它排进下一轮。Codex 等当前任务跑完之后才会真正解析它，所以菜单和报错都会延后显示

大家好，我是双越。wangEditor 作者，前百度 滴滴 资深前端工程师，慕课网金牌讲师，PMP，前端面试派作者。本文就来了我使用 Claude Code 实践 Harness 工程的详细过程～

一、文件长在哪，谁说了算 先认两个最常用的位置—— 用户级：~/.codex/config.toml。这个目录的根路径由 CODEX_HOME 环境变量决定，默认就是 ~/.codex。同一个目录里你

2024 年底到 2025 年初，一线科技公司集体押注 CLI： GitHub 发布 Copilot CLI Anthropic 发布 Claude Code OpenAI 跟进 ChatGPT CL

面试官是一个看着很资深的技术总监。他喝了口水，突然抛出了一个非常尖锐的问题： “你平时用 AI 写代码吗？现在 AI 敲代码的速度比你快 100 倍，错误率还比你低。在这种背景下，你觉得程序员的核心价

小民最近用TrendRadar搭了个热榜机器人，免费、开源、不用服务器——只推你自己想看的，AI、大模型、工具应用...八卦体育全过滤，怎么做到的？全文手把手教程

🗺️ 完整学习路线图 核心逻辑：前端 → 确认公司后端语言（以Java为例）→ 夯实Java后端基础 → 补Python → 进入AI应用开发 一、你的前端底子，比你想的值钱 很多前端同学一开始会有一

GPT5.4出来后，吸引力很多用户使用Codex，但最近OpenAI对Codex增加了风控，要求验证手机号了。不少用户在使用Codex 时发现： 👉 必须先完成手机号验证，才能正常使用Codex相关功

最近的 AI 浪潮有点有趣了，一边是各种宣发模型有多强，AI 工具有多好用，一边又因为算力不足，各种涨价或者变相涨价，比如钉钉 CEO 的最新发言里就说：「只要被我看到这个文档是人写的，我肯定批评」：