很多项目写着写着就会出现一个问题： 常见原因是文档太少，或者文档只写了“功能描述”，却没有告诉别人怎么跑、怎么接、怎么改。 这时，AI 很适合帮我们补文档。 但文档不是给 AI 看的，而是给下一位接手

这是掘金为 AI 时代的开发者们打造的一个专属作品展示空间。为了庆祝新板块上线，我们准备了一场 「Vibe作品广场首发挑战」 活动，发布作品就有机会赢取丰厚实物奖品

携程员工爆料4年月薪3万没涨薪但满足，14道Coding Agent面试题全解：Prompt组装、上下文三层压缩、Tool与Skill区别、多Agent编排、Plan设计，附源码级回答。

AI 写完代码后，很多人会继续问： 但“优化”是一个很宽泛的词。 AI 可能会： 修改变量名。 拆分函数。 引入新的语法。 减少循环次数。 增加缓存。 替换第三方库。 重新设计整个模块。 这些建议不一

不用 OPENAI_API_KEY，用 Codex 订阅驱动它内置的 image_gen 生图。真正有意思的不是怎么驱动，而是怎么用文件系统物证防住 agent 走捷径交差。

最近，GLM 5.2 接连刷屏，国产模型又热闹起来了。 加上 DeepSeek V4、MiniMax M3，还有阶跃星辰的 Step-3.7-Flash，国产大模型这一波可以说是你追我赶，热度一下子又

9. AI编写的SKILL，坑我一一试过，这次我自己改写：逐行Code Review登录代码：username改名account、伪删除双键唯一，4个设计坑一次扒光并写进SKILL 前言 用 AI 写

国产最贵、速度还慢，凭什么还是国产之光？Kimi K3 前端能力全球第一梯队，长任务处理稳，还是开源模型，这次是真敢跟顶尖闭源模型掰手腕了。

编程、生图、视频，每个赛道只推荐两个选择：一个顶配，一个平价。结合一线开发和长期付费实测，给出 2026 年 8 月值得直接抄作业的 AI 工具清单。

目标其实很朴素：一个能检索、能问答、且只对星球粉丝开放的知识库。这就是 WorkBuddy + ima 能给你的东西。

一、结论先行（快速修复） 如果 Codex Desktop 第一次发送请求，或者重新开启一个新对话时，连续出现约 5 次 reconnecting，但重连后又能正常输出回答，大概率不是模型不可用，而是

第7章：能力 Seam——三段式架构与 Provider 替换 换一个 Provider，整个产品就从本地工具变成了远程沙箱。 前几章我们看了 agent 循环、工具流水线、会话日志。这些都是 dsh

你好，我是 Guide。先算一笔账：**ChatGPT Plus 套餐 $20/月，现在可以直接用 GPT-5.5**。Claude Opus 4.6/4.7 呢？Pro 套餐同样是$20/月。 相同

前一篇文章中，我们学习了一个很重要的开发习惯： 方案确定之后，还有一个问题不能忽略： 很多初学者会通过手动点击页面来检查功能。 手动测试当然有用，但它也有一些不足： 每次修改代码后，都需要重新操作一遍

最近这段时间，国内外模型更新得很快。 如果只看发布会和榜单，大家都会觉得每个模型都很强。参数更大、上下文更长、推理更强、价格更低，听起来都挺猛。 但真正用到工作流里，会发现另一件事：模型强不强，不只看

龙虾漏洞太多...我准备换成企业级、更安全、自由度超高、含阿里生态的悟空,因为悟空有OpenClaw几乎所有的能力，自由度也非常高（可以自定义模型，自定义Skills、MCP）而且更安全，更易用。

第6章：工具执行流水线——pre-execute 到 post-execute 模型说「帮我读文件」，但读之前要查权限，读之后要检查结果，中间还要处理超时和重试。 上一章我们看了 agent-loop

前一篇文章中，我们学习了如何让 AI 帮助拆分一个功能需求。 我们把“商品列表增加搜索和分类筛选”拆成了： 页面任务。 接口任务。 数据任务。 测试任务。 拆分需求之后，还有一个很容易被忽略的步骤：

最近这段时间，国内外模型更新得很快。 如果只看发布会和榜单，大家都会觉得每个模型都很强。参数更大、上下文更长、推理更强、价格更低，听起来都挺猛。 但真正用到工作流里，会发现另一件事：模型强不强，不只看