ai coding

用了这么多AI写代码的工具，Cursor真的让我效率翻倍。但！用得好 = 快速、整洁的代码，用得不好 = 一堆AI意大利面代码，下周都在擦屁股。 👇这12条是我亲测有效的用法指南，分享给还在摸索

Context7 是一个基于 Model Context Protocol (MCP) 的服务器工具，旨在为大型语言模型（LLMs）和 AI 代码编辑器提供实时、版本特定的最新文档和代码示例。它通过直

在 Model Context Protocol (MCP) 中，Resources 和 Prompts 是两种核心功能（Primitives），用于增强 AI 模型与外部数据和工具的交互能力。 Re

这是一个四部分教程的第三部分，讲的是如何在 MCP（Model Context Protocol）服务器中添加 Prompt（提示词）功能。 前两部分已经完成了基本的服务器搭建、资源

规则生成、增强的 Agent 终端控制与 MCP 图像支持 自动化与优化的规则功能 你现在可以在对话中直接使用 /Generate Cursor Rules 命令生成规则，无需离开聊天界面就能定义 A

Daniel Kokotajlo, Scott Alexander, Thomas Larsen, Eli Lifland, Romeo Dean 2025年 AI进步的快速步伐继续。市场继续炒作，基

深思熟虑的整合 介绍 Zeta：Zed 的开源编辑预测模型 通过重写进行编辑 评估预测 提示工程 监督

像Claude这样的语言模型并非由人类直接编程——它们是通过大量数据训练而成的。在训练过程中，它们学习了自己的问题解决策略。这些策略被编码在模型为每个词生成时执行的数十亿次

Devin 1.5 现已上线！我们对 Devin 的体验进行了端到端的全面升级，使得与 Devin 的协作变得更加轻松。 Devin IDE Devin 现在在一个交互式的 VSCode 环境中工作，

以下是3.8.0版本的新功能： 简化的工作流：新增“添加到Cline”和“用Cline修复”代码操作，以更快地解决问题 账户视图：直接在

参数规模从初代V3的6710亿增至6850亿，激活参数保持370亿 模型开源版本已上线Hugging Face，并采用更宽松的MIT许可证，允许模型蒸馏、商用及二次开发 编程能力： 在kcores-l

先做充分规划，建立AI知识库，选择合适工具与技术栈，采用逐步构建方法，使用有效调试技巧，组合多个AI模型，利用启动套件，保持耐心坚持。

开发者们喜欢白板是有原因的：有时候，唯一能传达信息的方式就是通过图片，而不是文字。我们很高兴地宣布，Augment 现在支持在聊天中嵌入图片——该功能今天已在 VS Code 中上线，IntelliJ

Zed刚刚引入了**subtle mode**——它使预测文本默认隐藏，只有在按住修饰键时才会显示。这样既不会打扰你，又能在需要时轻松访问。

引言 AI驱动的编码工具同时面临三个难题：AI研究的卓越性、直观的用户体验和产品设计，以及强大的系统工程。当其中任何一个环节出现问题，整个体验就会崩溃。 这正是我们在开发Next Edit时面临的挑战

JetBrains 通过轻量级本地过滤模型优化 AI 代码补全，显著提高建议接受率（+50%）并降低显式取消率（-40%）。

整合功能 将 Autocomplete（自动补全） 、Supercomplete（超级补全） 、Tab to Jump（Tab 跳转） 和 Tab to Import（Tab 导入） 统一整合为 Wi

按照官方说法，一个chat允许调用200次tool（这个模式下不限制25）。也就是一个会话最高可以消耗10美元。

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关于使用Large Language Models帮助编写代码的在线讨论中，总会有一些开发者表达他们的失望经历。他们经常问自己做错了什么——为什么有些人报告了如此好的结果，而他们自己的实验却不尽