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先说一个真实场景。 你让 AI 改个功能，本来想要“10 分钟提效”，结果最后变成“2 小时排雷”： 一会儿改了不该改的文件； 一会儿说“已完成”但没有验证证据； 你回头想复盘，发现没有计划、没有过程

不知道你有没有这种感觉：让 AI 写功能，10 分钟出了 500 行代码。一跑，全是报错。再让它修，修着修着，最初要做什么都忘了。 我以前也这样。后来换了个思路——不是让 AI 直接当码农，而是先让它

翻译自：Claude Code vs. Codex: The Definitive Guide 我用了几个月 Claude Code，后来转投 Codex，最近又换回了 Claude。选它的原因跟 b

前言 作为一名程序员，你是否经历过这样的场景： 同时开着多个项目，每个项目都要开一个终端窗口 切换分支的时候手忙脚乱，鼠标在终端和 Git GUI 之间来回穿梭 想看日志又不想关掉当前的开发环境，只能

写在前面 前端开发中常见这些问题： 每次写代码都要翻一遍同样的规范 踩过的坑，过段时间又忘了 项目规范写在文档里，但开发时根本想不起来 想沉淀经验，但不知道从哪下手 Claude Code 有时候不按

Claude Code (CC) 是 Anthropic 官方推出的 CLI 工具。用了大半个月，它确实能提升效率，但默认配置比较繁琐。这里总结一些让它更顺手的配置和工作流建议。 基础环境配置 /in

背景：MCP 是什么？ MCP（Model Context Protocol）是 Anthropic 推出的开放协议，让 AI 助手能连接外部工具和服务。简单说，它是 AI 和你的开发工具之间的"翻译

起因：每天在 Figma 和 COS 控制台之间反复横跳 我做小程序开发，日常跟设计师对接。每次拿到 Figma 设计稿，写代码之前得先处理图片： Figma 里一张张切图导出 打开 TinyPNG

一句话生成整套 API：我用 Claude Code 自定义 Skill + MCP 搞了个接口代码生成器 前言 做前端的应该都经历过这种事： 后端丢来一个 Swagger 链接，然后你得： 打开文档