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引言 在构建基于大模型的 Agent 或 Workflow 系统时，开发者往往会遇到一个共同问题：系统在第一次跑通之后，优化高度依赖人工调 Prompt 和流程。这类系统“能用”，但难以规模化演进。

本文档模拟从创建项目到完成的完整流程，包括火山引擎流程和 Sora 流程。 第一阶段：项目创建与创意阶段 用户输入 pbvc-router 响应 创建的目录结构 metadata.json 初始状态

为什么选择 Obsidian + Claude Code 组合? 当个人知识管理工具遇上 AI 代码助手,会产生怎样的化学反应?

基于 Anthropic 最佳实践的 Agent Skill 开发完整指南。涵盖核心原则、结构设计、开发流程、最佳实践和常见陷阱，帮助开发者构建高质量的 AI Agent Skill。

引言 在 AI Agent 系统开发实践中，开发者常面临一个困境：现有文献多聚焦于成熟系统的最终架构展示，却鲜少论及系统演进过程中的关键决策点与潜在陷阱。本文基于视频 AI Agent 的实际开发经验

最近和一个做了十年开发的朋友聊天，他说了句让我印象深刻的话："现在我99%的代码都是AI写的，我只写那剩下的1%。 当时我没多想，直到最近在考虑跳槽的时候，突然意识到——如果大部分工作都能被AI完成，

增强式代码开发的未来已然到来。独行编码者的时代正让位于一个新的范式——开发者领导由专门化 AI 智能体组成的团队。此模型并未削弱人的角色；它通过自动化常规任务、扩大个人影响力，并实现此前难以想象的开发

对这些知名 LLMs 的分析揭示了一套高度一致的多阶段推理框架。每个模型都会从有条不紊地解构提示开始，以理解其核心任务、意图和约束。

这些强大的 AI 命令行智能体的出现标志着软件开发的根本转变，使终端成为一个动态且协作的环境。正如我们所见，没有单一的“最佳”工具；相反，一个充满活力的生态正在形成，每个智能体都提供其专长。