AI 熟练度（裸用AI工具）---模型决定上限、工具决定效率一、AI Coding 模型第一梯队：Claude-Cod

一、AI Coding 模型

第一梯队：Claude-Code、ChatGPT、Gemini3、Grok、OpenClaw

第二梯队：DeepSeek、Kimi k2、MiniMax、GLM

二、IDE编辑器

CodeBuddy插件、通义灵码、Trae、Cursor

三、如何使用AI模型

浏览器选手：直接打开网站ChatGpt、DeepSeek等

简单查询、单独文件，实时预览

编辑器选手（Trae、Cursor、CodeBuddy等）

0｜1编码辅助、轻量级任务，私有化部署

命令行选手

通过终端指令调用AI，支持脚本化、批量处理、CI/CD自动化、远程服务器、Docker容器部署

进阶选手

养龙虾OpenClaw 即时通讯（对话、邮件回复）内容创作(热点追踪->文章生成->多平台发布->数据监控)、开发（代码管理+CI/CD监控+系统安全+技能扩展）

四、使用AI方式

1:问答性：智能问答，智能修复，提出问题等待被解决
2:文档性：整理文字、数据形成一个文档

五、开发人员使用AI的问题：

1:用AI agent写代码，总觉得它不够懂需求，生成的内容还要反复修改
2:想让它读写本地文件、操作浏览器、联动设计工具，却完全不知道怎么配置
3:会话一清空，之前的调试经验、项目细节全忘了，每次都要重新铺垫上下文

解决问题

扩展一：Skills技能---Skills:封装好的提示词、标准化工作流，让AI更懂怎么干。

前提：LLM大语言模型本身仅具备理解、推理和生成能力，无法直接执行真实的操作。Skill作为可调用的执行单元，讲模型的决策结果转化为可验证、可复用的实际行为，使Ai从“回答问题”升级为“完成任务“。将执行能力模块化为Skill。

Skills方式

一：个人Skills

存储在用户目录（～/.claude/skills/）,所有项目可用，适合放置通用工具(文件处理、数据转换、格式化等)

二：项目Skills

存储在项目中(.claude/skills/),通过Git与团队共享，项目特定的工具(脚本部署、测试数据生成、项目文档生成)

三：插件Skills

官方技能市场：skills.sh/

find-skills IDE编辑器的【应用商店】

架构设计与代码质量类：

1:问题：任务拆解不清晰，会话中断后进度丢失

planning-with-files 任务规划工具，核心：自动拆解开发任务，生成task_plan.md\progress.md进度追踪文件，支持会话中断后恢复执行。

2:开发人员直接写代码，需求没想清楚，后期反复返工

project-planner项目规划专家：生成标准化需求文档，输出系统架构设计方案，制定分阶段实现计划，评估技术风险。

3:architecture-patterns架构模式推荐（后端）
4:代码审查：requesting-code-review，便于代码code-review tectnical-writer技术文档：

记忆与上下文管理类：

memory-intake记忆录入：解决会话清空，之前的调试经验、项目细节、踩坑记录全丢失存入Claude记录库，支持分类标签管理，跨会话调用
git-commit skill 自动拆commit

进阶玩法

skill-creator创建自定义技能: npx skills add skill-creator -y -g

MCP： Model Context Protocol 模型上下文协议

MCP服务器：能让AI访问本地文件、浏览器、外部API、第三方工具。（让AI真的能去干）

claude code底层的扩展机制，可以让claude突破大模型的限制，真正访问本地文件系统、浏览器、数据库、第三方工具，实现真正的自动化操纵。

MCP服务器通过JSON配置文件管理、全局配置、项目级配置～/.claude/mcp.json 项目级配置：项目根目录/.mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "服务器名称": {
      "command": "执行命令",
      "args": ["命令参数"],
      "env": {
        "环境变量名": "环境变量值"
      }
    }
  }
}

filesystem文件系统访问 claude只能读取当前打开的文件，想要访问整个工作区的文件、批量修改、目录管理

figma-developer-mcp Figma数据读取问题：还原设计稿时，反复切换Figma，编辑器，手动复制尺寸、颜色、样式

{ 
  "mcpServers": { 
      "figma-developer-mcp": { 
         "command": "npx", 
         "args": ["-y", "figma-developer-mcp", "--stdio"], 
         "env": { "FIGMA_API_KEY": "你的 Figma Personal Access Token" } 
         } 
  }
}

核心能力：

读取 Figma 文件的完整结构，获取组件、图层、样式信息
自动提取设计稿中的颜色、字体、尺寸、间距等设计规范
导出设计稿中的图片、图标资源
根据设计稿自动生成对应的 HTML/CSS 代码
对比设计稿与实现代码的差异，给出还原优化建议
Token 获取方式：Figma → Settings → Personal Access Tokens → Generate new token
注意事项：需要 Figma API Key，仅能访问你账号有权限的 Figma 文件。

supercharged-figma Figma 实时编辑


{
"mcpServers": {
  "supercharged-figma": {
    "command": "npx",
    "args": ["-y", "supercharged-figma-mcp", "--local", "--relay-host", "127.0.0.1", "--relay-port", "8888"]
  }
}
}