AI 工具

Skills是工具箱，MCP是USB接口——两种技术路线让刚接触AI编程的开发者眼花缭乱。选错了路线不仅浪费学习时间，还可能限制项目发展空间。

产品经理反复分析用户反馈、开发工程师每次代码审查都要跑相同流程、测试工程师设计测试用例总是千篇一律？简单的工作重复做，原来Claude Code不仅能"听指挥"，更能"自己学会干活。

每个开发者都经历过：一个人面对复杂项目时的无助感，前端后端测试都要自己搞定，效率低下还容易出错。最近一次Claude Code 的体验让我看到转机，原来AI也能组建专业团队，实现真正地协作开发。

每个开发者都经历过：每天重复着类似的需求对齐、代码开发、bug修复、测试流程，手动处理琐碎的任务。这些重复性工作不仅浪费时间，还容易出错。难道我们注定要被困在重复劳动中吗？

风很大的Claude Code：AI编程自动驾驶？ - 五分钟快速安装指南 🤔相信有很多同学跟我一样在安装的过程中就遇到了账号登陆的问题，希望这份安装指南对新手入门有一些帮助

参考官方的Quickstart，初学者往往无法感受到Claude Code的强大魅力。这里希望通过从0到1的实战，构建一个完整的Todo网页应用，带领大家快速体验AI编程从想法到实现的完整流程。

基于490万行Kubernetes代码库的真实测试，全面对比Augment与Cursor两大AI代码编辑器。为个人开发者以及不同规模团队提供基于数据的技术选型指南。

基于claude-config项目，深度解析Agents专业化系统、Hooks自动化工作流、Commands自定义命令，让你从单人编程秒变拥有专属AI团队，实现开发效率质的飞跃。

Claude Code越用后劲越大，但是有时候账号一早起来发现被禁，真的很头疼。于是痛定思痛对接国产模型，发现编码能力GLM出乎意外地能抗打，有时候竟然比Sonnet还好用。

曾经花了两天时间手动配置Claude Code，经历了提示词收集地狱、配置文件迷宫、版本管理噩梦。claude-config项目让这一切成为历史，1分钟完成所有配置，还支持国产模型一键切换。

通过claude-config 项目开启自动通知，Claude Code 真正实现了"无人值守"的工作模式，让开发者从"数字奴役"中解放出来，成为真正的"指挥者"。

为什么我放弃了传统RAG 去年开始在公司研究了半年的RAG 知识库系统，最后因为效果不理想搁置离场，直到claude code出来，我又看到了新的希望:)

传统RAG系统组件众多、向量检索效果不可控，在企业落地时往往快速进场火速离场。最近使用Claude code对接本地知识库的成功经验让我看到了希望，效果出色。如何将这种成功经验延伸到企业级知识库建设？