AI 编程指南 on AI 编程实践指南

Agent Skills

Mon, 09 Feb 2026 23:34:00 +0800

Agent Skills#

一、Agent Skills 出现的背景#

一句话理解
大模型智能体向专业化、高效化发展时，Agent Skills 作为一套规范、轻便的能力扩展方案，已成为解决工具调用混乱、上下文冗余等核心问题的关键——让智能体从「泛泛回应」升级为「精准帮忙」。

定义：Agent Skills 是用于扩展智能体能力的规范方案，本质是可复用、可自由组合的最小能力模块。通过统一文件结构，智能体可按需加载、灵活调用，精准适配特定场景。

由来：由开发 Claude 的 Anthropic 率先研发。2025 年 10 月以实验功能上线，同年 12 月成为跨平台开放标准并开源，随后被 Cursor、VS Code Copilot 等平台采用，逐步形成行业生态。

核心痛点（传统工具调用常见问题）：

上下文冗余、判断负担重
工具无法复用、缺乏统一标准

核心特点：

特点	说明
原子化	每个技能是最小能力模块，可单独使用、自由组合
规范化	所有技能遵循统一文件格式，保证兼容复用
按需加载	仅在需要时加载技能完整信息，不浪费上下文——与传统工具调用的核心区别

二、相比传统工具的优势#

与传统方式相比，Agent Skills 有两大优势：节省 token 资源、减轻智能体判断负担。

三层渐进式披露（节省 token）#
Claude Code 官方明确的核心功能：将技能信息分为三层，按需逐步加载，既不遗漏关键步骤，也不浪费上下文。
- 第一层 · 元数据：YAML 前置信息，仅技能名称、用途等摘要；智能体启动时只加载这部分，几乎不占资源。
- 第二层 · 技能主体：完整 SKILL.md，仅在判断与当前任务相关时加载详细步骤和规则。
- 第三层 · 附加文件：如 .py 工具、参考文档，仅在做复杂操作（如执行 SQL、处理数据）时才加载或运行。
减轻判断负担#
传统方式中，智能体要面对功能杂乱、可能重复的工具集合，执行时还要费力筛选。Agent Skills 将能力拆成独立小技能，每个只负责单一功能，无重复冗余；执行时只需精准调用对应技能，上下文更清晰，任务更准、更快。

传统方式 vs Agent Skills：

AI 编程学习路径

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

AI 编程学习路径#

本栏目按从零上手到稳定产出的顺序组织：选模型/工具 → 准备环境 → 建立工作流 → 进阶学习。
如果你是第一次配置，建议按 1 → 4 顺序阅读。

1. 选模型和工具#

AI 编程模型选型 — 🔥能力、价格与适用场景
AI Coding Plan 订阅选型 — 国内/海外 Coding Plan 与中转套餐对照
AI 产品推荐 — 桌面 Agent、API 客户端、翻译等实用产品
AI 编程省钱之道 — 免费模型、Token 优化与多端复用
AI 编程工具：汇总与对比 — IDE/插件/Agent 工具详细对比（Zed、Cursor、Claude Code等）
AI CLI 工具：对比与选型 — OpenCode、Claude Code、Codex CLI、Gemini CLI 等命令行工具对比

2. 准备环境并配置模型#

GitHub 周边工具速查 — GitHub 周边工具、GitHub加速、Github仓库阅读等
开发环境准备 — PowerShell 7、VS Code、Node.js、Python、Git 及可选工具（代理、临时邮箱等）
AI 编程环境配置与增强工具集 — 环境变量、供应商切换与常用增强工具（CCR、CC Switch 等）
ZCF 零配置 Claude Code — 零配置上手 Claude Code / Codex
CC-Switch 可视化配置 — 可视化管理 MCP、Skills、Prompts
CLI 代理 API（CPA） — 订阅即 API，多端复用（Cursor / Cline / OpenCode 等）

3. 工作流与实战（从能用到好用）#

Coding Agent 协作实践 — 多 Agent 分工协作、任务闭环
CCG 多模型协作开发 — Claude + Codex + Gemini 编排

4. 进阶学习与参考资料#

Vibe Coding 指南 — 规划驱动、AI 结对编程方法论
Everything Claude Code — 生产级 Claude Code 配置集合
从需求到设计原型 — 从模糊想法到高保真原型与代码闭环
豆包 AI 绘图闭环小练习 — 练习 AI 绘图与无水印下载流程
AI 编程中文社区与课程 — Claude Code、Cursor、OpenCode 等中文学习资源
上下文设计哲学 — 上下文稀缺性、RAG、Memory、Skills 的设计思路
Awesome OpenClaw 使用案例 — OpenClaw 生态分支速览与资源入口

Cursor 实战上手指南

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

Cursor 实战上手指南（10分钟）#

1. 安装 Cursor 并开通账号#

如果你还在纠结怎么买、怎么省钱，可以先看： AI 编程省钱之道 | AI 订阅套餐。

第三方渠道：可在闲鱼搜索购买月卡/额度卡（自行甄别风险与售后）。月卡 | 额度卡
官方订阅：$20/月（Cursor Pro 的用量通常是“额度池”，大致等价于 $20 的模型调用价值，而不是固定请求次数）。
试用/共享账号：市面上也有“按月售卖的试用账号/共享账号”等形式（同样注意稳定性与合规风险）。

2. 配置 Rules、Skills、Subagents、MCP、Commands#

Rules：规则库，新建User Rule 复制下方的Cursor简洁版保存。

优先级：系统级规则 > 项目级 Cursor rules > CLAUDE.md > 当前对话指令

MCP：请导入到mcp.json

工具	核心职能	使用场景
universal-db-mcp	通用数据库 MCP：多库适配、schema 缓存、默认只读	在 Cursor 内用自然语言查表结构、执行只读 SQL、对接业务库（MySQL/PostgreSQL/达梦等）
Context7	为 LLM/代码编辑器注入「当前版本」的官方文档上下文（Upstash 项目）	查某库最新 API/用法、降低过时示例与幻觉；写集成代码、对照文档改调用签名
mcp-feedback-enhanced	反馈增强工具	本地定制化的反馈增强工具，支持长时间等待反馈、图片上传和断网重连功能。
Sequential Thinking	深度逻辑推理与决策链	I 阶段方案推演、复杂 Bug 根因分析
Time Server	精确时间基准	强制：所有日志必须使用，禁止猜测
DeepWiki	外部知识检索	查询最新文档、补充知识缺口
Browser Control	Web 前端交互与调试	UI 开发、实时调试、E2E 测试、截图录屏
spec-workflow-mcp	规格驱动开发（需求→设计→任务）	与 `.spec-workflow` 等模板衔接；Web 仪表盘、审批流、任务进度与实现日志
Playwright MCP （`@playwright/mcp`）	Playwright 浏览器自动化	E2E、页面操作与结构化抓取、辅助生成/验证测试；与 Browser Control 可按栈二选一或并用
Memory	持久化知识图谱	R1 recall 历史经验，R2 commit 新经验

其他

如需要自定义 Commands、Skills、Subagent 等可以后续再深入；用下方的 CCG/ZCF 一键导入一套通用配置即可。
更完整的概念与用法入口见： AI 智能体

精选 LLM 应用集

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

🌟 精选 LLM 应用集#

精选整理的使用 RAG、AI 智能体、多智能体团队、MCP、语音智能体等技术构建的 Awesome LLM 应用集合。本仓库收录的 LLM 应用使用了来自 OpenAI、Anthropic、Google、xAI 的模型，以及如 Qwen 或 Llama 等可在本地计算机上运行的开源模型。

🤔 为什么选择这个精选集？#

💡 探索 LLM 在代码仓库、电子邮件等不同领域实际应用的创新方式

🔥 研究结合 OpenAI/Anthropic/Gemini 与开源替代方案，集成 AI 智能体、智能体团队、MCP 和 RAG 的混合应用

🎓 通过完整文档的项目学习，并参与不断壮大的 LLM 开源应用生态

📂 特色 AI 项目#

AI 智能体#

🌱 入门级 AI 智能体#

MCP

Mon, 09 Feb 2026 23:34:00 +0800

MCP的工作原理#

在MCP的工作中，有四个核心角色：AI应用，MCP Client（客户端）,MCP Server（服务端），业务系统

AI应用：面向用户的终端产品，如“AI旅行规划”，将用户输入的信息经过处理后，传递给内置“MCP Client”
MCP Client：收到请求后，转换为MCP Server认识的标准请求，处理接口协议等
MCP Server：收到客户端传来的标准请求，转换为调用内部业务系统的“API”或工具
业务系统：收到MCP Server的调用后，处理并返回业务数据

以查询天气为例#

用户-->AI应用：今天北京天气怎么样
AI应用-->MCP Client：查询天气tool，北京，今天
MCP Client-->MCP Server：标准查询请求[北京，今天]
MCP Server-->天气系统：调用天气API查询北京今日
天气系统-->MCP Server：返回天气数据[晴，5℃，北风3级]
MCP Server-->MCP Client：格式化天气数据
MCP Client-->AI应用：北京今日天气信息
AI应用-->用户：北京今天晴天，5度，北风3级

MCP资源#

官方与规范#

https://code.claude.com/docs/zh-CN/mcp - Claude Code官方文档
MCP 官方文档（中文） — 模型上下文协议简介、架构与快速入门
MCP 中文文档 — 什么是 MCP、架构、服务器与客户端开发

客户端与工具#

Claude Code MCP 服务器 — Claude 桌面/编码场景下的 MCP 配置说明
Zapier MCP — 将 Zapier 动作暴露为 MCP 工具
MCP Router · GitHub — 本地 MCP 控制平面：集中管理、工作区隔离、请求可见
mcp2cli （ PyPI ）— 将 MCP / OpenAPI / GraphQL 动态转为命令行；支持「懒发现」与缓存，减少每轮注入完整工具 schema 的 token 开销（官方 README 称约 96–99%）。详见下文专题。

服务器与市场#

Awesome MCP Servers（中文） — 精选 MCP 服务器列表（按类别整理）
GitHub MCP Registry — 官方/社区 MCP 服务器与工具注册
阿里云百炼 MCP 市场 — 阿里云大模型平台 MCP 服务市场
腾讯云 MCP 广场 — 腾讯云 MCP 服务、教程与托管
MCP World — 海量 MCP 服务器导航

开发与集成#

GitMCP — 将任意 GitHub 仓库转为远程 MCP 服务器，便于 AI 理解代码与文档

mcp2cli：把 MCP / OpenAPI / GraphQL 变成 CLI#

mcp2cli 是 GitHub 上较受关注的 Python 项目（MIT）：在运行时把 MCP 服务、OpenAPI 规范或 GraphQL 端点接成统一命令行界面，不做代码生成；子命令与参数随 spec / 工具列表动态生成。安装可用 uvx mcp2cli --help 或 uv tool install mcp2cli。项目还提供可安装的 Agent Skill（npx skills add knowsuchagency/mcp2cli --skill mcp2cli），便于在 Claude Code、Cursor、Codex 等环境里被模型调用。

🎓 系统学习 AI 知识资源指南

Mon, 09 Feb 2026 14:57:00 +0800

🎓 系统学习 AI 知识资源指南#

精选各大 AI 公司和顶尖机构的官方学习资源，帮助你从入门到精通系统掌握 AI 知识。

第一部分：AI 大厂官方课程#

OpenAI 官方资源#

中文名	原名 & 链接	难度	说明
OpenAI 官方文档	OpenAI Docs	⭐⭐	API 使用指南、最佳实践
Prompt 工程指南	Prompt Engineering Guide	⭐⭐	官方 Prompt 技巧
OpenAI Cookbook	OpenAI Cookbook	⭐⭐⭐	实战代码示例集
ChatGPT 使用技巧	ChatGPT Tips	⭐	入门友好

Anthropic 官方资源#

中文名	原名 & 链接	难度	说明
Anthropic 官方文档	Anthropic Docs	⭐⭐	Claude API 完整指南
Prompt 工程交互教程	Prompt Engineering Tutorial	⭐⭐	交互式学习 Prompt 技巧
Claude 提示库	Anthropic Prompt Library	⭐⭐	官方 Prompt 模板
研究论文	Anthropic Research	⭐⭐⭐⭐	Constitutional AI、RLHF 等

微软 AI 学习路径#

中文名	原名 & 链接	难度	说明
生成式 AI 入门	Generative AI for Beginners	⭐⭐	18 课时免费课程，中文友好
AI 基础课程	AI Fundamentals	⭐	Azure AI 入门
ML 入门课程	ML for Beginners	⭐⭐	26 课时经典 ML 课程
数据科学入门	Data Science for Beginners	⭐	10 周数据科学课程
Azure OpenAI 实战	Azure OpenAI Service	⭐⭐⭐	企业级 AI 开发
Copilot 开发指南	GitHub Copilot Docs	⭐⭐	AI 编程助手使用

Google AI 学习资源#

中文名	原名 & 链接	难度	说明
Google AI 课程	Google AI Courses	⭐⭐	官方 AI 教育平台
机器学习速成班	ML Crash Course	⭐⭐	15 小时免费课程
生成式 AI 学习路径	Generative AI Learning Path	⭐⭐⭐	Google Cloud AI 系列
TensorFlow 官方教程	TensorFlow Tutorials	⭐⭐⭐	从基础到高级
Gemini API 指南	Gemini API Docs	⭐⭐	Google 最新多模态模型

AWS AI/ML 资源#

中文名	原名 & 链接	难度	说明
AWS AI/ML 学习路径	AWS ML Learning Path	⭐⭐	云端 ML 开发
Amazon Bedrock 入门	Bedrock Getting Started	⭐⭐	AWS 托管大模型
SageMaker 教程	SageMaker Tutorials	⭐⭐⭐	端到端 ML 平台

Meta AI 资源#

中文名	原名 & 链接	难度	说明
PyTorch 官方教程	PyTorch Tutorials	⭐⭐⭐	深度学习框架入门
Llama 模型文档	Llama Docs	⭐⭐⭐	开源大模型使用
Meta AI 研究	Meta AI Research	⭐⭐⭐⭐	前沿研究论文

第二部分：顶尖大学公开课#

斯坦福大学#

中文名	原名 & 链接	难度	说明
CS229 机器学习	CS229: Machine Learning	⭐⭐⭐	吴恩达经典课程
CS231n 计算机视觉	CS231n: CNN for Visual Recognition	⭐⭐⭐	李飞飞经典课程
CS224n 自然语言处理	CS224n: NLP with Deep Learning	⭐⭐⭐	深度学习 NLP
CS25 Transformers	CS25: Transformers United	⭐⭐⭐⭐	顶尖嘉宾 Transformer 研讨

MIT#

中文名	原名 & 链接	难度	说明
深度学习导论	6.S191: Introduction to Deep Learning	⭐⭐	MIT 官方入门课
机器学习导论	6.036: Introduction to ML	⭐⭐	MIT 机器学习基础

其他名校#

中文名	原名 & 链接	难度	说明
伯克利深度学习	CS 182: Deep Learning	⭐⭐⭐	UC Berkeley
CMU 深度学习	11-785: Deep Learning	⭐⭐⭐⭐	卡内基梅隆大学
fast.ai 实战课程	Practical Deep Learning	⭐⭐	代码优先，入门友好

第三部分：在线学习平台课程#

Coursera 精选#

中文名	原名 & 链接	讲师/机构	说明
机器学习专项	Machine Learning Specialization	吴恩达 / Stanford	入门首选
深度学习专项	Deep Learning Specialization	吴恩达 / DeepLearning.AI	5 门课系统学习
生成式 AI 专项	Generative AI with LLMs	AWS + DeepLearning.AI	LLM 实战
TensorFlow 专项	TensorFlow Developer Certificate	DeepLearning.AI	TensorFlow 认证

DeepLearning.AI 短课程#

中文名	原名 & 链接	说明
ChatGPT Prompt 工程	ChatGPT Prompt Engineering for Developers	1 小时免费
LangChain 开发	LangChain for LLM Application Development	LLM 应用开发
构建 AI Agent	Building Agentic AI Applications	最新 Agent 课程
RAG 检索增强	Building RAG Agents with LLMs	企业级 RAG

第四部分：开源学习资源#

GitHub 精选仓库#

中文名	原名 & 链接	Stars	说明
LLM 课程	LLM Course	40k+	从入门到微调完整路线
AI 专家路线图	AI Expert Roadmap	29k+	可视化学习路径
LLM / RL 原理图解	LLM-RL-Visualized	3.6k+	100+ 原创大模型 / 强化学习原理图与技术图谱
大模型工程化实战	llm-action	23k+	大模型工程化、训练/推理/对齐/压缩等实战笔记与教程
大模型基础教材	Foundations-of-LLMs	16k+	系统讲解 LLM 基础与前沿技术（教材/讲义 + Paper List）
开源大模型食用指南	self-llm	28k+	面向国内学习者：部署、微调与应用的实操教程（含多硬件平台）
动手学深度学习	d2l-ai	55k+	李沐团队，中文友好
机器学习路线图	ML Roadmap	10k+	2024 学习指南
Prompt 工程指南	Prompt Engineering Guide	50k+	最全 Prompt 教程
LangChain 教程	LangChain Tutorials	6k+	视频+代码

中文学习资源#

中文名	链接	说明
动手学深度学习（中文版）	zh.d2l.ai	李沐团队官方中文版
南瓜书	PumpkinBook	西瓜书公式推导
AI 学习笔记	AI-For-Beginners 中文	微软课程中文版
LLM 应用开发	LLM-Cookbook	Datawhale 社区

学习路径推荐#

🚀 快速入门路径（2-4 周）#

1. [DeepLearning.AI] ChatGPT Prompt Engineering（1小时）
2. [Microsoft] Generative AI for Beginners（选学 5 课）
3. [Anthropic] Prompt Engineering Tutorial（2小时）
4. 实践：调用 OpenAI/Claude API 完成一个小项目

📚 系统学习路径（3-6 个月）#

1. [Coursera] 吴恩达 Machine Learning Specialization
2. [d2l.ai] 动手学深度学习
3. [Stanford] CS224n 自然语言处理
4. [DeepLearning.AI] Deep Learning Specialization
5. [GitHub] LLM Course - 大模型专项

🎯工程实战路径（1-2 个月）#

1. [OpenAI] Cookbook + API 文档
2. [DeepLearning.AI] LangChain 短课程
3. [DeepLearning.AI] RAG 检索增强
4. [GitHub] 选择一个开源项目贡献

按目标速查#

你的目标	推荐路径
AI 入门小白	微软 Generative AI for Beginners → 吴恩达 ML 课程
快速上手 LLM 开发	OpenAI Cookbook → LangChain 短课程
深入理解原理	d2l.ai → CS229 → CS224n
企业级部署	Azure OpenAI → AWS Bedrock
Prompt 高手	Anthropic 教程 → DAIR Prompt 指南
开源玩家	Llama 文档 → r/LocalLLaMA

AI 模型：选型指南

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

编程模型选型#

本栏目按选型决策路径组织：从了解背景 → 认识市场 → 选型对比 → 成本评估。

1. 了解背景#

2025年大模型发展总结 — 推理能力、智能体、开源生态等年度趋势

2. 认识市场#

2026年主流大模型盘点 — 国内外主流模型一览（OpenAI、Google、国产等）

3. 选型对比#

LiveBench AI 排行榜 — 能力排行榜（推理、编程、数学等维度）
LLM 评测基准与榜单汇总 — 评测基准、榜单来源与参考

4. 成本评估#

大模型价格 — 国内外模型 API 价格参考（元/1M Tokens）
AI Coding Plan 订阅选型 — 国内云厂商/原厂 Coding Plan、Claude Code 中转站、国外编程订阅产品价格对照
Roo Code Evals — 通过对最前沿大模型执行数百项多语言任务评测，给出每个模型在性能与成本之间的权衡指标

实践经验参考：有预算可优先考虑 Claude Opus / Codex，预算有限可优先评估国产 Coding Plan，零预算可以从 CPA 方案入手。

Codex 实战上手指南

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

Codex 实战上手指南（10～15 分钟）#

OpenAI Codex 是面向「读仓库、改代码、跑命令」的编码代理：有 CLI（终端）、IDE 扩展（VS Code / Cursor / Windsurf 等）、桌面端 与 网页版（ chatgpt.com/codex ）多种形式，底层能力与开源仓库 openai/codex 一脉相承。

1. 安装：你更适合哪一种形态？#

形态	适合谁	说明
Codex CLI	习惯终端、SSH 远程、要和任意编辑器组合	全局安装后在项目目录执行 `codex`，对仓库的读写与命令执行最直观。
IDE 扩展	日常主要在 VS Code / Cursor 里写代码	侧边栏对话、diff 审阅、与当前工作区绑定；扩展通常围绕 Codex CLI 能力封装。
桌面 / Web	不想配本地环境，或临时处理任务	Web 入口见上；具体权益以当前 OpenAI 产品说明为准。

CLI 常见安装方式（择一即可，以官方文档为准）：

npm install -g @openai/codex

macOS 也可用 Homebrew Cask（若官方仍提供该路径）：

brew install --cask codex

Windows：除上述方式外，也可从 Microsoft Store 的 Codex 应用页安装；部分用户会在 WSL 里跑 CLI 以获得与文档一致的 Linux/macOS 体验（扩展侧也曾提示 Windows 为实验性时优先 WSL，以你当前版本说明为准）。

GitHub 周边工具速查

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

GitHub 周边工具速查#

你想做什么	工具	一句话用途	入口 / 打开方式
在线编辑仓库	GitHub.dev	浏览器里改文件、提交变更、提 PR	仓库页按 `.`（英文句号），或把 `github.com/OWNER/REPO` 改成 `github.dev/OWNER/REPO`
在线阅读代码	GitHub1s	像 VS Code 一样浏览/搜索/跳转	把 `github.com/OWNER/REPO` 改成 `github1s.com/OWNER/REPO`
提升 GitHub 下载速度	Github 增强 - 高速下载	为 Clone / Release / Raw / Code(ZIP) 等入口添加多种加速源按钮	浏览器先安装 Tampermonkey，再打开脚本页面点击“安装脚本”
GitHub / Docker Hub / NPM 加速	Watt Toolkit	一键加速 GitHub 等开发常用站点访问与下载	微软商店搜索安装后，选择 GitHub 加速选项（也支持 Docker Hub、NPM 等）
GitHub 界面中文化	github-chinese	将 GitHub 界面元素中文化（用户脚本）	安装 Tampermonkey/Violentmonkey 后，按仓库 README 的安装指南启用
让 AI “绑定”某个仓库问答	GitMCP	把仓库映射成 MCP Server（更定向、更少跑题）	`https://gitmcp.io/OWNER/REPO`
看 GitHub 今日/本周/本月热门	GitHub Trending	发现当下最火的开源项目与话题	打开页面后用 Language / Date range 筛选
发现精选项目	HelloGitHub	精选项目与趋势	直接浏览分类/期刊
看热门 Star 榜单	GhubStar	快速了解大家都在关注什么	打开榜单筛选语言/时间
快速“读懂/总结”项目（中文）	zread.ai	生成概览、模块说明、术语解释	输入仓库链接/项目名

Kiro 10 分钟项目实战

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

10 分钟跑通一个真实项目#

这篇文档按“开箱即用”的顺序，带你把 Kiro 在一个真实项目里跑通：先让它理解你的项目（Steering）→ 再把能力补齐（MCP / Skills / Hooks）→ 最后按需求复杂度选模式（Vibe / Spec）。

想深入了解 Kiro 的各个功能模块？查看： Kiro 详细使用指南

1. 打开项目#

在 Kiro 中打开你的项目文件夹，或创建新项目。

2. 初始化项目配置#

打开项目后，先生成基础 Steering 文件：点击左侧 Kiro 面板 → Steering 区域 → Generate Steering Docs。如果项目近期有较大调整，建议重新生成一次以同步更新。

Kiro 会自动分析项目并生成三个核心文件：

product.md - 产品定位、目标用户、核心功能
tech.md - 技术栈、框架、工具链
structure.md - 项目结构、命名规范、架构决策

在 Steering 区域选择 Global agent steering，创建 rules.md（全局规则/偏好/红线）来约束后续对话与代码修改风格。（可参考示例： rules.md ）

3. 配置 MCP Servers#

根据项目需要添加额外能力：

Interactive Feedback MCP ：交互式反馈循环 - 弹出版（推荐）
mcp-feedback-enhanced - 交互式反馈 - 网页版
Sequential Thinking - 思维链推理 - 处理复杂问题

output-style

Mon, 09 Feb 2026 23:34:00 +0800

输出样式#

将 Claude Code 适配用于软件工程之外的用途

输出样式允许你将 Claude Code 用作任何类型的代理，同时保留其核心功能，例如运行本地脚本、读取/写入文件和跟踪 TODO。

内置输出样式#

Claude Code 的默认输出样式是现有的系统提示，旨在帮助你高效地完成软件工程任务。

还有两个额外的内置输出样式，专注于教你了解代码库和 Claude 的运作方式：

Explanatory：在帮助你完成软件工程任务的同时提供教育性的"Insights"。帮助你理解实现选择和代码库模式。
Learning：协作式的边学边做模式，Claude 不仅会在编码时分享"Insights"，还会要求你自己贡献小的、战略性的代码片段。Claude Code 将在你的代码中添加 TODO(human) 标记供你实现。

输出样式如何工作#

输出样式直接修改 Claude Code 的系统提示。

所有输出样式都排除了高效输出的说明（例如简洁回复）。
自定义输出样式排除了编码说明（例如用测试验证代码），除非 keep-coding-instructions 为 true。
所有输出样式都在系统提示的末尾添加了自己的自定义说明。
所有输出样式都会在对话期间触发提醒，让 Claude 遵守输出样式说明。

更改你的输出样式#

你可以：

运行 /output-style 来访问菜单并选择你的输出样式（这也可以从 /config 菜单访问）
运行 /output-style [style]，例如 /output-style explanatory，直接切换到某个样式

这些更改应用于本地项目级别，并保存在 .claude/settings.local.json 中。你也可以直接编辑不同级别的设置文件中的 outputStyle 字段。

创建自定义输出样式#

自定义输出样式是包含 frontmatter 和将添加到系统提示的文本的 Markdown 文件：

---
name: My Custom Style
description:
 A brief description of what this style does, to be displayed to the user
---

# Custom Style Instructions

You are an interactive CLI tool that helps users with software engineering
tasks. [Your custom instructions here...]

## Specific Behaviors

[Define how the assistant should behave in this style...]

你可以在用户级别（~/.claude/output-styles）或项目级别（.claude/output-styles）保存这些文件。

Hooks

Mon, 09 Feb 2026 23:34:00 +0800

Claude Code 钩子入门#

什么是 Hook#

hooks 的定位是"必须发生什么"：在关键节点自动执行守卫与校验，让系统更稳定、更可控，而不是让 Agent 做更多"聪明但不可控"的事。

Hooks 的价值在于：把你曾经踩过的坑（忘跑测试、dev server 没日志、误 push、console.log 遗留、文档碎片化）变成自动化护栏。下面挑选最通用的几类配方，并说明适用边界。
Claude Code 钩子是用户定义的 shell 命令，在 Claude Code 生命周期的各个点执行。钩子提供对 Claude Code 行为的确定性控制，确保某些操作总是发生，而不是依赖 LLM 选择运行它们。

注意：Hooks 会直接影响你的工作流。建议先用"提醒型"，再逐步上"阻断型"。

一句话定位#

hooks 负责回答：在什么关键节点，要自动做哪些守卫/校验/记录？

适用场景#

强制校验：在交付前必须完成验证（检查/测试/构建等）。
风险闸门：高风险动作前必须二次确认，并明确影响范围。
一致性守卫：关键输出必须包含某些字段（验收项、回滚方案、验证步骤）。
审计与记录：对关键动作做可追溯记录。

配置#

https://code.claude.com/docs/zh-CN/hooks#hooks

Claude Code hooks 在您的设置文件中配置：
~/.claude/settings.json - 用户设置
.claude/settings.json - 项目设置

{
 "hooks": {
 "UserPromptSubmit": [
 {
 "hooks": [
 {
 "type": "command",
 "command": "/path/to/prompt-validator.py"
 }
 ]
 }
 ]
 }
}

Skills、Agents 和 Slash Commands 中的 Hooks#

除了设置文件和插件外，hooks 还可以直接在 Skills、subagents 和 slash commands 中使用 frontmatter 定义。这些 hooks 的作用域限于组件的生命周期，仅在该组件处于活动状态时运行。支持的事件：PreToolUse、PostToolUse 和 Stop

Rules

Mon, 09 Feb 2026 23:34:00 +0800

Rules（系统级指令 / 全局约束层）#

Rules 是写给 Agent 的“系统级指令”。它们会在提示词层面提供持久、可复用的上下文，并在每次对话/任务中被注入到模型上下文的前部，从而让 AI 在生成代码、理解编辑、执行工作流时保持一致的行为边界与偏好。

在代理式 IDE（如 Cursor、Windsurf、Claude Code）中，AI 的行为通常由三层信息共同决定：

分工关系：Rules 定义边界与默认偏好，项目说明文件（如 AGENTS.md、CLAUDE.md）提供语境，Prompt/任务描述触发具体执行。

官方说明见： Cursor Rules 文档。

Cursor 里有哪些“规则”#

Cursor 支持多种规则来源（概念上优先级从高到低）：

Team Rules（团队规则）：在管理后台集中配置，适用于 Team/Enterprise；可强制所有成员启用。
Project Rules（项目规则）：存放在仓库内 .cursor/rules/，会进入版本控制；可按文件范围或智能相关性应用。
User Rules（用户规则）：在本机 Cursor 设置中全局生效，适用于你所有项目。
AGENTS.md：纯 Markdown 指令文件（无元数据），作为 .cursor/rules 的简洁替代方案；支持在子目录放置嵌套 AGENTS.md，就近覆盖/补充父级指令。

备注：旧版 .cursorrules 仍受支持，但官方已明确即将废弃，建议迁移到 .cursor/rules/ 或 AGENTS.md。

另：User Rules 仅对 Agent（Chat）生效，不会应用到 Inline Edit（Ctrl/Cmd+K）。

Project Rules（`.cursor/rules/`）怎么组织#

项目规则以 Markdown 文件形式存在于 .cursor/rules/ 中（支持 .md / .mdc）。当你希望对规则的触发条件做精细控制时，推荐用带 frontmatter 的 .mdc：

Workflow

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

一句话定位#

workflow 负责回答：如何把一次需求，从“对话”变成“可交付”，并且可控、可复查、可复用？

ClaudeCode workflow 可以理解为一种 可组合、可复用、带流程控制的提示编排机制：

不是单条 prompt 的“一锤子”调用
而是把任务拆成阶段、固化阶段产物、设置门禁点（gates）、并把状态落到文件里

为什么“单条 Prompt”不够#

当你把一次工程任务压缩成一段 prompt，常见会发生：

需求/约束缺失：模型会补全细节，容易“自由发挥”，结果不可预期。
修改不可控：一次性改太多文件，缺乏边界与回滚路径。
缺少验收标准：没有明确的 Done 定义，输出很难被验证。
缺少验证：没跑测试、没自检、没评审，容易把 bug 带进主分支。
上下文会爆：长对话里状态漂移，关键约束被遗忘。

工作流的价值，就是把这些失败模式系统性“堵住”。

Workflow 的基本构件#

构件	目的	典型形式
Stages / Phases（阶段）	把任务拆成可管理的步骤，降低一次性决策压力	Research / Plan / Execute / Review
Artifacts（阶段产物）	让每阶段都有“可验收输出”，减少空谈	计划、变更清单、测试证据、风险点
Gates（门禁点）	在关键节点强制停下来检查/确认，避免一路跑偏	人工确认、测试必须通过、独立审查
State（状态）	让状态可跨会话、可追溯、可并行，避免全靠对话记忆	文件化状态：issues/plan/spec 等

这四个元素组合起来，才是“编排”，而不仅是“提示”。

与 rules / skills / commands 的分工#

workflow 不是要取代 rules/skills/commands，而是把它们编排成闭环：

组件	解决的问题	作用方式	入口
`rules`	底线与边界：安全、变更控制、工程验证	永远生效的约束	平台/仓库级
`skills`	某类任务 SOP：怎么做、做到什么程度算完成	按需加载的流程说明	模型自动/用户触发
`commands`	显式入口：你希望“这次就是按这个流程走”	用户触发、确定性启动	/command
`workflow`	端到端交付闭环：把阶段、产物、门禁、状态串起来	编排与流程控制	方法论/体系

一个实用的默认原则是：

commands

Mon, 09 Feb 2026 23:34:00 +0800

Claude Commands（斜杠命令）#

Claude Commands（斜杠命令）是 Claude（尤其 Claude Code）的快捷指令，以 / 开头，输入对话框即可触发特定操作；自定义命令可通过在项目 .claude/commands/ 目录下创建 .md 文件实现，能接管交互意图并强制执行固定流程。

自定义命令允许你创建可复用的工作流，并在聊天输入框中通过简单的 / 前缀来触发。这些命令有助于在团队内标准化流程，并让常见任务执行得更加高效。

commands 负责回答：我想显式接管这次的意图，并强制走一个固定流程。

命令的工作方式#

命令以普通 Markdown 文件的形式定义，可以存放在三个位置：

项目命令：存放在你项目的 .cursor/commands(.claude/commands/) 目录中
全局命令：存放在你主目录下的 ~/.cursor/commands 目录中
团队命令：由团队管理员在 Cursor Dashboard 中创建，并会自动对所有团队成员可用
当你在聊天输入框中键入 / 时，Cursor 会自动检测并显示来自所有位置的可用命令，让你在整个工作流中都能即时调用它们。

详细文档请查看

何时用 commands#

重复率高：例如生成变更说明、准备 PR、做代码审查、跑一套检查。
需要你显式接管意图：你希望这次就是按某个固定流程走。
需要降低沟通成本：把"怎么做"固化到命令里，把对话只保留"做什么".

commands vs skills#

commands：你触发，确定性执行，强调"入口手感".
skills：Agent 选择性加载，强调"按需 SOP".

官方更新#

官方文档已更新： Extend Claude with skills - Claude Code Docs

Prompt

Mon, 09 Feb 2026 23:34:00 +0800

一、通过烹饪类比快速掌握五大概念#

一句话理解#

你点菜（Prompt）→ 按菜谱做（Skills）→ 开冰箱取料（MCP）→ 查食材说明（Knowledge）→ 遵守厨房规矩（Rules）→ 上菜（成品）

概念速查表#

概念	做饭场景	写代码场景	一句话解释
Prompt	今晚吃红烧肉	帮我做个列表页	你说的那句话
Skills	焯水→煸炒→焖煮	hooks→组件→检查	执行指南
MCP	冰箱、调料柜、厨具架	数据库/代码库	连接外部资源的通道
Knowledge	五花肉切2cm	ProTable API	参考资料
Rules	少油少盐	先hooks后组件	必须遵守的规范

二、概念详解#

1. Prompt（用户提示词）#

定义#

您输入给 AI 的提示词，是整个交互的起点。

Prompt 通常只描述本次对话要达成的目标与约束，不适合承载长期稳定的项目背景或流程规范。

写好 Prompt 的技巧#

类型	示例
❌ 模糊	“做一个列表页”
✅ 清晰	“基于 @types/employee.ts，使用 ProTable 组件，做一个员工管理列表页，支持增删改查”

Prompt 优化要点#

明确任务类型（列表页/表单页/详情页）
指定使用的组件库
附带相关文件上下文（@file）
描述具体功能需求

三、相关链接#

以下是学习和使用 Prompt 的相关资源链接：

描述	链接
Prompts.chat - 新建提示词	https://prompts.chat/prompts/new
AI Gist - 本地提示词管理工具软件	https://getaigist.com/
提示词优化器（评估与优化）	https://n8n.keyi.ma/webhook/better-prompt
GPTS 提示词集合	https://github.com/B3o/GPTS-Prompt-Collection
精选提示词库	https://prmbr.com/
LangGPT - 提示词专家框架	https://github.com/langgptai/LangGPT
Awesome ChatGPT Prompts 中文版	https://github.com/PlexPt/awesome-chatgpt-prompts-zh/
ChatGPT 引导语	https://prompts.fresns.cn/
AI 绘图提示词模板大全	https://ai.codefather.cn/painting

UI Prompt 灵感库（复制即用）#

描述	链接
UI Prompt Explorer：生成UI主题与提示词	https://uiprompt.art/
UI Style Prompt：70+现代UI风格，输出AI提示词	https://www.uiprompt.site/zh/home
HuggingPT：UI 风格提示词（230+）	https://huggingpt.com/ui-prompts
Design Prompts：31+设计风格渲染与AI可用提示词	https://www.designprompts.dev/
StyleKit：120+视觉样式 + 设计令牌/组件配方 + AI提示词	https://www.stylekit.top/zh
MotionSites：Hero动效/灵感提示词集合	https://motionsites.ai/
Lexica：UI风格搜索结果（用于找参考）	https://lexica.art/?q=UI
Aura：AI着陆页生成器，可导出HTML与Figma	https://www.aura.build/
UI UX Pro Max Skill：57种UI风格/配色与UX指南（面向AI助手）	https://ui-ux-pro-max-skill.com/#styles / https://github.com/nextlevelbuilder/ui-ux-pro-max-skill
UI Inspiration（Notion）：UI灵感集合/工作区	https://uxchi.notion.site/UI-Inspiration-881b4c0179a74935a3f607ad3521cdb5

2025年大模型发展总结

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

大模型#

引言#

2025年是大型语言模型（LLM）领域发展的重要转折点。从推理能力的突破到编程智能体的普及，从中国开源模型的崛起到AI工具链的完善，这一年的技术创新和行业变革超过了以往任何时期。本文将从技术趋势、产品演进、行业格局等多个维度，全面梳理2025年LLM领域的关键进展。

一、推理能力成为主流#

1.1 技术突破与普及#

2025年被称为"推理之年"，这一年的核心标志是推理（Reasoning）能力成为所有主流LLM的标配功能。

2024年9月，OpenAI通过o1和o1-mini模型开启了推理革命，采用"可验证奖励强化学习"（RLVR）技术。到了2025年初，o3、o3-mini和o4-mini的发布，进一步巩固了这一技术路线。正如研究者安德烈·卡帕西所解读的：“通过在可自动验证的环境中训练模型，它们自发发展出人类所称的’推理’策略——学会将问题分解为中间计算步骤，并掌握多种来回推敲的解题策略。”

这项技术的关键在于，它以较高的成本效益提升了模型能力，吞噬了原本用于预训练的计算资源。因此，2025年的能力提升主要体现在强化学习的时间投入上，而非模型规模的盲目增长。

1.2 应用场景拓展#

推理技术的真正价值在于驱动工具使用。能够调用工具的推理模型可以规划多步骤任务、执行并持续"对结果进行推理"，从而更新计划以更好地实现目标。

AI辅助搜索的突破：将搜索引擎与LLM连接的效果在2025年真正得到改善。即使是复杂的调研问题，也能通过ChatGPT中的GPT-5 Thinking得到解答。

代码生成与调试：推理模型在代码领域表现尤为出色。它们能够从一个错误开始，逐步深入代码库的多个层面，找出根本原因。即使是最棘手的bug，优秀的推理模型也能通过读取并针对大型复杂代码库执行来诊断问题。

二、智能体与编程工具的爆发#

2.1 智能体定义的明确化#

2025年初，“智能体”（Agent）概念经历了从模糊到清晰的演变过程。年初时，几乎每个使用这个词的人都有略微不同的定义，导致交流困难。

到9月份，一个共识性的定义形成：“一个通过循环运行工具以实现目标的大型语言系统”。这一定义为后续的技术发展奠定了基础。

2.2 编程智能体的崛起#

2025年最具影响力的事件发生在2月——Claude Code的悄然发布。这个发布甚至没有单独的博客文章，被作为Claude 3.7 Sonnet消息的第二项内容。

Claude Code被称为"编程智能体"最突出的例子——能够编写代码、执行代码、检查结果并进一步迭代的LLM系统。

主要厂商的布局：

Anthropic: Claude Code
OpenAI: Codex CLI
Google: Gemini CLI
阿里云: Qwen Code
Mistral: Mistral Vibe

此外，GitHub Copilot CLI、Amp、OpenCode、OpenHands CLI和Pi等跨平台工具也迅速发展。Zed、VS Code和Cursor等IDE也投入大量精力进行编程智能体集成。

2.3 异步编程智能体#

2025年还见证了"异步编程智能体"的成熟——这类系统在接收指令后无需用户干预，能够自主解决问题并完成任务。

Claude Code for web: 10月发布，成为几乎每天使用的工具
OpenAI Codex web: 5月发布（原名Codex cloud）
Google Jules: 5月发布，属于Gemini产品生态

这类工具的优势在于解决了个人笔记本电脑上运行任意代码执行的安全挑战，同时支持同时启动多个任务，几分钟后获得结果。

2.4 命令行LLM的普及#

Claude Code的出现及其商业成功（截至12月2年收入达到10亿美元）证明了开发者对命令行访问LLM的强烈需求。命令行访问与Unix管道等机制天然契合，LLM能够提供正确的命令时，像sed、ffmpeg和bash等晦涩命令不再是障碍。

AI Coding Plan

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

AI Coding Plan 怎么选#

这页只回答一个问题：如果你准备长期使用 AI 编程工具，应该买哪一类订阅。内容按「先判断路径，再查具体套餐」组织，适合已经有基础、只想快速完成选型的人。

先看结论#

想优先解决可用性和接入问题：先看国内云厂商聚合型 Coding Plan。
已经确定要深度使用某一家模型：优先看原厂 Coding Plan。
主要在 IDE 内工作，且更关注开箱即用：直接看工具型订阅，例如 Cursor、GitHub Copilot、Trae、CodeBuddy。

推荐先按「使用场景」做第一层筛选，再比较价格。同价位产品的真实差异，通常不在模型名字，而在稳定性、额度策略、上下文长度、工具兼容性和封控风险。

第三方中转站套餐#

这类服务的核心价值不是“更强”，而是降低接入门槛。

适用场景：

官方账号购买和支付不方便。
需要用 API 方式接入 Claude Code、Cursor、OpenCode、Cline 一类工具。
预算有限，只想做轻量试用或临时项目。

主要风险：

稳定性、额度口径、风控策略都由第三方决定。
某些服务的上游来源并不透明，套餐规则也可能频繁调整。
电商平台购买尤其要核实售后、退款、封号与更换策略。

常见来源方式：1. 官方 API 账号直接接入。2. 购买订阅后由服务方聚合分发。3. 非官方接口或兼容层转发。

中转站服务参考#

服务 / 渠道	简述	链接
foxcode	低门槛套餐，适合先试用	https://foxcode.rjj.cc/
XCode	套餐较多，适合按预算选择	https://xcode.best/
88code	套餐较多，适合对比价格	https://www.88code.ai/
YesCode	常规月付型中转服务	https://co.yes.vg/
IKunCode	偏按量使用	https://api.ikuncode.cc/
rightCodes	常规套餐型服务	https://www.right.codes/
packyapi	偏向个人开发者 API 使用	https://www.packyapi.com/
AICodeMirror	月付型套餐	https://www.aicodemirror.com/
AIGetCode	周期订阅型套餐	https://www.aigocode.com/
UniAPI	多模型聚合，按量付费	https://uniapi.ai/
APIs.you	API 目录聚合入口	https://apis.you/catalog
淘宝	可搜索不同卖家套餐	淘宝搜索
闲鱼	常见于拼车、代购、转售	闲鱼搜索 / team 拼车

中转服务更适合“补接入能力”，不适合承载高敏感、强稳定性或长期不可中断的生产流程。

AI 编程工具：汇总与对比

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

1. Aider#

基本信息:
- 类型: CLI
- LLM API 支持: 支持
- 开源许可证: Apache-2.0
- GitHub 星标: 39,200+（截至 2025-12-28）
- 用户 / 安装量: 4,100,000+（截至 2025-12-28）
工具描述: Aider 是 “把 ChatGPT/Claude 带进 git 终端” 的开源项目。它会扫描并映射整个代码库，与 LLM 对话后生成补丁，再自动 git commit。与 IDE 无耦合，适合在大型仓库、容器或远程 SSH 环境中工作，也能通过 VS Code 插件获取图形界面。
定价详情 :
- 完全免费: BYOK

2. Amazon Q Developer#

基本信息:
- 类型: IDE 扩展 / CLI
- LLM API 支持: 不支持
- 开源许可证: Apache-2.0
- GitHub 星标: 1,900+（截至 2025-12-28）
- 用户 / 安装量: 1,401,146（截至 2025-12-28）
工具描述: Amazon Q Developer 是 AWS 面向开发者的 “代理式” 编码助手，可在 VS Code 等 IDE 中提供内联补全、Chat、Agentic coding，并支持通过 MCP 连接外部工具 / 上下文；同时也可在命令行（CLI）中使用，将 IDE 与 CLI 的交互统一计入同一套 “agentic requests” 用量体系。
定价详情 :
- Free Tier: $0；包含 IDE 插件与 CLI；每月 50 次 agentic requests；Java 升级转换能力每月 1,000 LOC / 用户
- Pro Tier: $ 19 / 用户・月；包含 Free Tier 全部能力并提升各项限额；Java 升级转换能力为 4,000 LOC / 月 / 用户（按账号汇总池化），超额 $0.003/LOC；支持 Identity Center 管理与控制台、IP indemnity 等

3. Augment#

基本信息:
- 类型: IDE 扩展
- LLM API 支持: 不支持
- 开源许可证: Proprietary
- GitHub 星标: N/A
- 用户 / 安装量: 668,057（截至 2025-12-28）
工具描述: Augment Code 是面向大型生产级代码库的 AI 编程平台，内置 Context Engine 可实时索引 20 万 token 级项目；在 VS Code / JetBrains / Vim 中提供补全、Chat、Agent、Next Edit 等多模态能力，强调团队协作与 SOC 2 合规安全。
定价详情 （2025-10-20 起启用新的信用额度模式）:
- Trial: 免费，注册后一次性 30,000 Credits（需绑定信用卡）
- Indie: $20 / 月，含 40,000 Credits
- Standard: $60 / 月，含 130,000 Credits
- Max: $200 / 月，含 450,000 Credits
- Enterprise: 自定义额度与价格，并提供过渡赠送 Credits

4. auto-coder#

基本信息:
- 类型: CLI
- LLM API 支持: 支持
- 开源许可证: Apache-2.0
- GitHub 星标: 1,200+（截至 2025-12-28）
- 用户 / 安装量: N/A
工具描述: auto-coder 是面向真实工程代码库的终端式 AI 编程工具 / 框架，支持在本地工作流中组织多步任务，并将能力沉淀到可复用的命令与规则体系中。提供交互式聊天模式、命令行单次运行模式、会话模式以及 RAG 增强检索生成模式。
定价详情 :
- 完全免费: BYOK

5. 百度文心快码 (Baidu Comate)#

基本信息:
- 类型: IDE 扩展
- LLM API 支持: 有限支持 (仅 Baidu ERNIE / 文心)
- 开源许可证: Proprietary
- GitHub 星标: N/A
- 用户 / 安装量: 324,548（截至 2025-12-28）
工具描述: 基于文心大模型的编码助手，提供补全、对话与 “Zulu 智能体” 的端到端需求‑到‑代码生成，可在 IDE 内执行命令、预览页面并对多文件进行改写与采纳。面向个人与企业提供不同版本，并支持企业私有化。
定价详情 :
- 个人标准版 / 基础功能: 免费
- 其它版本: 人民币计费（个人专业版 ¥59 / 月起、¥168 / 季、¥669 / 年；企业版按人数与周期计费，详见定价页）

6. Claude Code#

基本信息:
- 类型: CLI
- LLM API 支持: 有限支持 (仅 Anthropic)
- 开源许可证: Proprietary
- GitHub 星标: N/A
- 用户 / 安装量: 2,507,107（截至 2025-12-28）
工具描述: Claude Code 建构在 Claude 4 系列模型之上，运行于本地终端，可对整座代码库进行索引理解，并通过自然语言指令执行 “生成 - 调试 - 重构 - 发布” 全链路任务；借助 MCP 工具协议，还能远程调用 CI/CD、Issue Tracker 等外部系统，充当真正的 “Agentic Coder”。
定价详情 :
- Free: $0 / 月
- Pro: $ 20 / 月（年付约 $17 / 月，按 token 用量计费）
- Max 5×: $100 / 月（约 Pro 5 倍用量配额）
- Max 20×: $200 / 月（约 Pro 20 倍用量配额）
- API 按量计费:
  - Sonnet 4.5: 输入 $ 3/MTok，输出 $15/MTok
  - Opus 4.5: 输入 $ 5/MTok，输出 $25/MTok

7. Cline#

基本信息:
- 类型: IDE 扩展
- LLM API 支持: 支持
- 开源许可证: Apache-2.0
- GitHub 星标: 56,400+（截至 2025-12-28）
- 用户 / 安装量: 2,806,425（截至 2025-12-28）
工具描述: Cline 是一款本地运行的 “代理式” 编程助手，能先扫描整座代码库、生成执行计划，再在 IDE 与终端中自动完成多步修改、运行测试、修复报错，并通过 MCP 协议接入外部系统。其所有决策、文件变更与终端命令均需人工确认，可满足企业级安全合规需求。
定价详情 :
- 完全免费: BYOK

8. CodeBuddy#

基本信息:
- 类型: IDE 扩展
- LLM API 支持: 有限支持 (仅腾讯混元 / DeepSeek)
- 开源许可证: Proprietary
- GitHub 星标: N/A
- 用户 / 安装量: 343,985（截至 2025-12-28）
工具描述: 腾讯云 CodeBuddy 提供技术对话、智能补全、单元测试、代码评审等功能，并兼容 MCP 生态，覆盖 VS Code、JetBrains、Visual Studio 等主流 IDE。官方扩展页显示其可按需在腾讯混元与第三方 DeepSeek 等模型之间切换，以适配不同场景。
定价详情 :
- Free: 注册即自动开启 2 周 Pro 试用；一次性 500 credits；每日 50 credits（每日重置）
- Pro（个人订阅）: $9.95 / 月，含 1,000 credits / 月，另赠 100 credits / 天（每日重置）

9. Codebuff#

基本信息:
- 类型: CLI
- LLM API 支持: 支持
- 开源许可证: Apache-2.0
- GitHub 星标: 2,700+（截至 2025-12-28）
- 用户 / 安装量: N/A
工具描述: Codebuff 是开源终端 AI 编程助手，按自然语言指令对代码库进行理解与编辑，并通过多智能体协作（File Explorer、Planner、Editor、Reviewer 等专业 Agent）来完成更精确的变更。支持自定义 Agent 和 SDK 集成。
定价详情 :
- 起步价: $49 / 月起

10. CodeGPT#

基本信息:
- 类型: IDE 扩展
- LLM API 支持: 支持
- 开源许可证: Proprietary
- GitHub 星标: N/A
- 用户 / 安装量: 2,208,564（截至 2025-12-28）
工具描述: VS Code/JetBrains 内的多模型 AI 助手，支持对话、自动补全、基于代码图谱的全仓库理解，以及 “Agent 市场”。可直接使用各家官方 API Key（BYOK），也可订阅其 Plus/Teams 套餐。
定价详情 :
- Free: $0 / 用户・月；含 30 次聊天 / Agent 交互与 200 次补全；支持 BYOK
- BYOK: $ 8 / 用户・月（ $7.2 / 用户・月，按年付）
- Teams: $ 40 / 用户・月（ $30 / 用户・月，按年付）；含每用户每月最多 500 次聊天 / Agent 交互与最高 $30 代币成本额度

11. Codex#

基本信息:
- 类型: IDE 扩展
- LLM API 支持: 有限支持 (仅 OpenAI)
- 开源许可证: Apache-2.0
- GitHub 星标: 54,800+（截至 2025-12-28）
- 用户 / 安装量: 50,010（截至 2025-12-28）
工具描述: OpenAI 推出的 Codex IDE 扩展把 “编码代理” 嵌入 VS Code（以及 Cursor、Windsurf 等 VS Code 分支），支持侧边栏对话、在本地读取 / 修改 / 运行代码，或把大任务委派到云端再回收结果。官方文档注明 macOS、Linux 支持稳定，Windows 处于实验阶段，建议在 WSL 下使用；该扩展 “围绕开源的 Codex CLI 构建”。
定价详情 :
- 完全免费: BYOK
- Codex IDE 扩展 / Web 版: $20 / 月起 (随 ChatGPT Plus / Pro / Business / Edu / Enterprise 订阅提供)

12. Continue#

基本信息:
- 类型: IDE 扩展
- LLM API 支持: 支持
- 开源许可证: Apache-2.0
- GitHub 星标: 30,500+（截至 2025-12-28）
- 用户 / 安装量: 1,906,265（截至 2025-12-28）
工具描述: Continue 是一款可自定义的 AI 代码助手框架，开发者可以在其开源扩展上组合模型、规则与 Prompt Block，构建适合团队技术栈的专属 Agent。它支持行内补全、侧栏聊天、批量编辑以及 “Agent” 全仓库改动流程，对每一步生成的补丁都要求人工确认，从而兼顾效率与合规。
定价详情 :
- Solo: $0 / 月（BYOK）
- Team: $10 / 用户・月
- Models Add-on: +$20 / 用户・月（一键接入 GPT-4o、Claude 4 等）
- Enterprise: 定制报价（SSO、私有部署）

13. Crush#

基本信息:
- 类型: CLI
- LLM API 支持: 支持
- 开源许可证: FSL-1.1-MIT
- GitHub 星标: 16,400+（截至 2025-12-28）
- 用户 / 安装量: N/A
工具描述: Crush 是 Charmbracelet 推出的终端 AI 编程助手，强调多模型与会话管理，并通过 LSP 获取项目上下文；也可通过 MCP 扩展外部能力。支持 Anthropic、OpenAI、Groq、OpenRouter、Google Gemini、Amazon Bedrock 等多家模型提供方，跨平台支持 macOS、Linux、Windows、FreeBSD 等。
定价详情 :
- 完全免费: BYOK

14. Cursor#

基本信息:
- 类型: 独立 IDE
- LLM API 支持: 支持
- 开源许可证: Proprietary (VS Code fork)
- GitHub 星标: N/A
- 用户 / 安装量: 1,000,000+（截至 2025-04，TapTwice Digital）
工具描述: Cursor 由 Anysphere 打造，主张 “Chat-Driven Development”。编辑器会索引整个代码库，允许用户在 Chat、Agent、Composer 等模式下生成或修改多文件补丁，并自动运行测试、提交 git。其 Bugbot 还能持续扫描 PR 及 CI 日志，提前捕获逻辑或安全缺陷。
定价详情 :
- 免费版: $0 / 月（有限使用量）
- Pro: $20 / 月（按 credits 用量计费，具体额度以官网为准）
- Pro+: $60 / 月（更高使用限额，部分地区 / 新用户可能不再提供）
- Ultra: $200 / 月（最高使用限额）
- Teams: $40 / 活跃用户・月（含约 500 条 / 月代理请求）
- Enterprise: 定制报价（SAML/OIDC 认证、SCIM 用户管理）

15. Gemini CLI#

基本信息:
- 类型: CLI
- LLM API 支持: 有限支持 (仅 Google)
- 开源许可证: Apache-2.0
- GitHub 星标: 88,800+（截至 2025-12-28）
- 用户 / 安装量: N/A
工具描述: Gemini CLI 是 Google 面向开发者的 AI 终端代理，可在 shell 中理解与编辑百万 token 级代码库、生成应用、自动重构，并通过 Model Context Protocol 连接 Imagen、Veo 等外部工具；支持使用 Google 账号登录、Gemini API Key 或 Vertex AI 等多种鉴权方式，并可与 IDE 侧的 Gemini Code Assist 共用项目与配额。
定价详情 :
- 完全免费: 个人账号登录 60 次 / 分钟、1,000 次 / 天；API Key 另有 100 次 / 天免费额度，更多用量按 Gemini/Vertex AI 计费

16. Gemini Code Assist#

基本信息:
- 类型: IDE 扩展
- LLM API 支持: 有限支持 (仅 Google)
- 开源许可证: Proprietary
- GitHub 星标: N/A
- 用户 / 安装量: 2,535,898（截至 2025-12-28）
工具描述: Gemini Code Assist 基于 Gemini 2.5，为 IDE 提供行内补全、对话式重构与 Agent 多步执行，支持 1M token 本地上下文，并能在 GitHub PR 中自动审阅代码；亦可与 Firebase、BigQuery、Cloud Run 等 Google Cloud 服务协同，通过与 Gemini CLI 共享项目和权限实现统一的开发工作流。
定价详情 :
- 个人版: 免费（约 6,000 次 / 天代码请求额度与数百次聊天 / 分析请求 / 天，具体配额以官方文档为准）
- Standard: $19 / 用户・月（年付折扣价）
- Enterprise: $45 / 用户・月（年付折扣价，私有代码定制）

17. Google Antigravity#

基本信息:
- 类型: 独立 IDE
- LLM API 支持: 不支持
- 开源许可证: Proprietary
- GitHub 星标: N/A
- 用户 / 安装量: N/A
工具描述: Google Antigravity 是 Google 推出的 “Agent-First” 开发平台 / IDE，提供 Mission Control/Agent Manager 来并行管理自主智能体；智能体可在编辑器、终端与受控浏览器中执行任务，并通过 Artifacts（任务清单、实现计划、截图、浏览器录屏等）把过程与结果可审计化，降低 “信任缺口”。内置 Gemini 3 Pro、Claude Sonnet 4.5、GPT-OSS 120B 等模型可供切换。
定价详情 :
- 公测期: 免费（所有功能对开发者免费开放）
- Developer（Google One）: 随 Google AI Pro/Ultra 订阅提供更高限额
- Google AI Pro: $19.99 / 月
- Google AI Ultra: $249.99 / 月
- Team/Enterprise: Coming soon

18. GitHub Copilot#

基本信息:
- 类型: IDE 扩展
- LLM API 支持: 支持
- 开源许可证: Proprietary
- GitHub 星标: N/A
- 用户 / 安装量: 65,373,018（截至 2025-12-28）
工具描述: Copilot 嵌入 IDE 后可在光标位置生成整行或整段代码，并以 Chat / Agent 模式完成多文件重构、测试修复、PR 描述撰写等任务。MCP 让 Copilot 能触达 Issue、CI、数据库等上下文，逐步朝 “自治代码代理” 演进；新版本区分标准请求与 “高级请求”（如更大模型、Agent 模式），并提供统一的用量管理。
定价详情 :
- Copilot Free: 免费（每月 50 条聊天 / Agent 等高级请求 + 若干千行级代码补全配额）
- Copilot Pro: $ 10 / 月（或 $100 / 年），无限制补全与更多高级请求配额
- Copilot Pro+: $ 39 / 月（或 $390 / 年），显著更多的高级请求额度
- Business: $19 / 用户・月
- Enterprise: $39 / 用户・月
- 超额费用: 高级请求超额统一 $0.04 / 次

19. Graphite#

基本信息:
- 类型: CLI
- LLM API 支持: 不支持
- 开源许可证: Proprietary
- GitHub 星标: N/A
- 用户 / 安装量: N/A
工具描述: 以 “堆叠 PR / 评审自动化” 为核心的代码评审与发布平台，配套 CLI 与 Web 界面，与 GitHub 深度集成。企业版提供 AI 评审、自动修复建议、队列合并与团队洞察等能力；并通过 Graphite Agent 与 MCP 支持，将 AI 助手嵌入到评审和合并流程中。
定价详情 :
- Hobby: 免费（面向个人与爱好项目，含 CLI、VS Code 插件与有限 AI 评审 / Agent 配额）
- Starter: $20 / 用户・月（按年付）
- Team: $40 / 用户・月（按年付），含 “无限 AI 评审”、Graphite Agent 等高级功能
- Enterprise: 自定义价格（联系销售，提供 SAML、审计日志、GHES 支持等）

20. Junie#

基本信息:
- 类型: IDE 扩展
- LLM API 支持: 支持
- 开源许可证: Proprietary
- GitHub 星标: N/A
- 用户 / 安装量: N/A
工具描述: Junie 是 JetBrains 推出的 “代理式” 编码助手，可在 IntelliJ IDEA、PyCharm、WebStorm 等 IDE 内接收自然语言任务，自动分析代码库、生成修改计划、执行测试并提交补丁；也能在 GitHub Pull Request 上离 IDE 工作，实现异步协作。JetBrains 已将 Junie 与 AI Assistant 统一到 JetBrains AI 订阅下。
定价详情 :
- AI Free: 随 IDE 附赠（不限本地补全，含少量云端 AI Credits；首启一般附带 30 天 AI Pro 试用）
- AI Pro: $10 / 用户・月（亦可随 All Products Pack /dotUltimate 打包提供）
- AI Ultimate: $30 / 用户・月（面向重度使用者，额度与价格 1:1 对应）

21. Kilo Code#

基本信息:
- 类型: IDE 扩展
- LLM API 支持: 支持
- 开源许可证: Apache-2.0
- GitHub 星标: 13,500+（截至 2025-12-28）
- 用户 / 安装量: 587,278（截至 2025-12-28）
工具描述: Kilo Code 由社区驱动，整合了 Cline 与 Roo 的特性，定位为 “多模式 AI 代理”。插件会索引整个代码库，支持 Architect（规划）、Coder（实现）、Debugger（调试）等模式；所有补丁、终端命令和浏览器自动化步骤都需开发者确认，以保持透明与可控，同时通过开源后端支持自托管与多模型配置。
定价详情 :
- 完全免费: BYOK / 首次充值赠送约 $20 的模型额度
- Teams: $29 / 用户・月（集中管理、仪表板等高级功能）
- Enterprise: $299 / 用户・月（SSO、审计日志等企业特性）

22. Kiro#

基本信息:
- 类型: 独立 IDE
- LLM API 支持: 有限支持 (仅 Anthropic)
- 开源许可证: Proprietary
- GitHub 星标: N/A
- 用户 / 安装量: N/A
工具描述: Kiro 是一款 “代理式（agentic）“AI IDE，提供 Specs（规格驱动开发）、Hooks（事件触发自动化）、Steering（行为约束）与对话式编码等能力，面向 “从原型到生产” 的完整开发流程。官方文档与仓库指出其可连接 MCP 服务器，并在模型侧提供 Auto 与 Claude Sonnet 4.x 的选择，当前不支持自带模型密钥（BYOK）。
定价详情 :
- Kiro Free: $0 / 月，含 50 credits / 月；新用户一次性赠送 500 credits（30 天有效）
- Kiro Pro: $20 / 月，含 1,000 credits / 月
- Kiro Pro+: $40 / 月，含 2,000 credits / 月
- Kiro Power: $200 / 月，含 10,000 credits / 月
- 按量计费: $0.04/credit（所有套餐超额均按此价）

23. OpenCode#

基本信息:
- 类型: CLI
- LLM API 支持: 支持
- 开源许可证: MIT
- GitHub 星标: 43,000+（截至 2025-12-28）
- 用户 / 安装量: 400,000+（月活开发者，官网披露）
工具描述: OpenCode 是开源 AI coding agent，可在终端 / 桌面应用 / IDE 扩展中使用；支持连接多家模型提供方（Claude、OpenAI、Google 或本地模型），也支持登录复用 Claude Pro/Max 账号；强调隐私（不存储代码与上下文数据）。内置 build（全权限开发）与 plan（只读分析）两种代理模式。
定价详情 :
- OpenCode: 免费（可连接任意模型 / 提供方）
- Zen: 充值制（Pay as you go，页面示例 $20 起充）
- Enterprise: N/A（联系官方）

24. PearAI#

基本信息:
- 类型: 独立 IDE
- LLM API 支持: 支持
- 开源许可证: Apache-2.0
- GitHub 星标: 704（截至 2025-12-28）
- 用户 / 安装量: N/A
工具描述: PearAI 是开源 AI 代码编辑器，主打 “开箱即用 + 可自带 Key（BYOK）"，并提供 PearAI Router/Hosted Servers 等托管能力来简化多模型接入与用量管理。基于 VS Code fork，整合 Continue fork 的 AI 聊天功能。
定价详情 :
- 免费: 可下载使用（支持 BYOK）
- 订阅: $15 / 月

25. Qoder#

基本信息:
- 类型: 独立 IDE
- LLM API 支持: 不支持
- 开源许可证: Proprietary
- GitHub 星标: N/A
- 用户 / 安装量: N/A
工具描述: 自称 “Agentic Coding Platform” 的桌面式 IDE / 平台，聚合多家模型并提供从需求到多文件改写与运行验证的代理式开发流程，面向个人与团队使用场景。官方强调以 “Credits” 计量用量。
定价详情 :
- Free: 免费（含 14 天 Pro 试用；赠送 300 Credits）
- Pro: $ 10 / 月（限时优惠；原价 $20 / 月），2,000 Credits / 月
- Pro+: $ 30 / 月（限时优惠；原价 $60 / 月），6,000 Credits / 月
- Ultra: $ 100 / 月（限时优惠；原价 $200 / 月），20,000 Credits / 月
- Teams: Coming soon

26. Replit#

基本信息:
- 类型: 独立 IDE
- LLM API 支持: 不支持
- 开源许可证: Proprietary
- GitHub 星标: N/A
- 用户 / 安装量: N/A
工具描述: 基于云端的浏览器 IDE，集成项目托管、包管理、运行 / 部署与 “Agents” 等 AI 能力，支持多人协作与一键托管。适合入门学习、黑客松与轻量后端原型搭建，也提供团队空间与配额管理。其 AI 侧以平台内置模型与 “集成” 能力为主。
定价详情 :
- Starter: $0 / 月（含基础功能）
- Core: $ 20 / 月（按年付），含每月 $25 平台 Credits
- Teams: $ 35 / 用户・月（按年付），含每用户每月 $40 平台 Credits

27. Roo Code#

基本信息:
- 类型: IDE 扩展
- LLM API 支持: 支持
- 开源许可证: Apache-2.0
- GitHub 星标: 21,500+（截至 2025-12-28）
- 用户 / 安装量: 1,108,232（截至 2025-12-28）
工具描述: Roo Code（前 Roo Cline）主张 “整支 AI 开发团队住进编辑器”。插件会索引整仓代码，生成差异补丁并在执行每一步前询问确认；借 MCP 协议可自动运行终端命令、调用浏览器或外部 API，实现从规划、编码到发布的多角色代理协作。
定价详情 :
- 完全免费: BYOK

28. RovoDev#

基本信息:
- 类型: CLI
- LLM API 支持: 不支持
- 开源许可证: Proprietary
- GitHub 星标: N/A
- 用户 / 安装量: N/A
工具描述: Rovo Dev 是 Atlassian “Rovo Software Agents” 套件中的编码代理。它在终端分析大型仓库、生成技术方案、自动编写与提交补丁，并与 Jira、Confluence、Bitbucket 等云服务无缝联动，为企业提供可审计、可控的端到端 AI 开发流水线。
定价详情 :
- Beta 阶段: 限量免费（封闭测试期间的 Agent 功能不计入额度）
- 正式版: 随 Jira/Confluence/JSM 的 Premium/Enterprise 版订阅启用

29. Sourcegraph Cody#

基本信息:
- 类型: IDE 扩展
- LLM API 支持: 支持
- 开源许可证: Proprietary
- GitHub 星标: 10,200（仓库已归档）
- 用户 / 安装量: 777,587（截至 2025-12-28）
工具描述: 通过 VS Code/JetBrains 插件将 “Cody” 接入到现有工作流，结合代码搜索 / 索引，为聊天、补全与命令提供跨仓库上下文。企业侧可在多家 LLM 之间选择（如 Claude、Gemini、Mixtral 等）。
定价详情 :
- Cody（企业）: N/A（联系销售；Marketplace 明示 “非企业用户不再提供”）
- Code Search（相关）: Starter $ 19 / 用户・月；Enterprise $49 / 用户・月（与 Cody 分计费）

30. Tabnine#

基本信息:
- 类型: IDE 扩展
- LLM API 支持: 不支持
- 开源许可证: Proprietary
- GitHub 星标: N/A
- 用户 / 安装量: 9,432,615（截至 2025-12-28）
工具描述: 主打私有化与合规的 AI 补全 / 聊天，覆盖 VS Code、JetBrains、Eclipse、Visual Studio 等主流 IDE。企业可选自托管 / 专有实例，官方也提供在产品内切换多家第三方模型的能力。
定价详情 :
- Dev: $9 / 月（个人 / 专业开发者）
- Enterprise: $39 / 用户・月（含 SSO、企业支持等）

31. 通义灵码 (Tongyi Lingma)#

基本信息:
- 类型: IDE 扩展
- LLM API 支持: 有限支持 (仅阿里云)
- 开源许可证: Proprietary
- GitHub 星标: N/A
- 用户 / 安装量: 1,590,000+（截至 2025-12）
工具描述: 通义灵码是阿里云推出的企业级 AI 编码助手，提供代码补全、智能问答、多文件编辑与编程智能体。企业版可接入私域知识库，并支持专属部署与 VPC 网络隔离，满足金融、电商等行业合规需求。
定价详情 :
- 个人基础版: 永久免费
- 个人专业版: 限时免费
- 企业标准版: ¥59 / 用户・月（年付 8 折，10 席起购）
- 企业专属版: ¥159 / 用户・月（或 $32 / 用户・月，100 席起购，私有 VPC 部署）

32. Trae#

基本信息:
- 类型: 独立 IDE
- LLM API 支持: 支持
- 开源许可证: Partial (CLI: MIT, IDE: Proprietary)
- GitHub 星标: 10,400+（截至 2025-12-28）
- 用户 / 安装量: 1,070,000+（截至 2025-12）
工具描述: Trae 由字节跳动推出，定位为 “多角色 AI 开发团队” 集成 IDE + CLI。它可索引整座仓库，生成执行计划后批量修改文件、运行测试并提交补丁；所有步骤在界面中可审阅回滚，兼顾效率与合规。桌面版 UI 基于 VS Code fork，兼容原生扩展，同时支持 MCP（Model Context Protocol）调用终端、浏览器及外部 API；开源的 Trae Agent CLI 采用 MIT 许可证，支持 OpenAI、Anthropic、Doubao、Azure、OpenRouter、Ollama、Google Gemini 等多家 LLM 提供方。
定价详情 :
- Free: 免费（基础模型每日限额）
- Pro: $ 10 / 月（或 $90 / 年，首月 $3，AI 请求配额翻倍）
- Enterprise: 定制方案（面向团队与企业部署）

33. Warp#

基本信息:
- 类型: 终端模拟器
- LLM API 支持: 支持
- 开源许可证: Proprietary
- GitHub 星标: N/A
- 用户 / 安装量: 500,000+（截至 2025-12）
工具描述: Warp 2.0 将终端、代码编辑、Agent 管理和 Warp Drive（知识仓）整合至统一输入框，支持并行多 Agent 协作。GPU 渲染带来流畅 UI；MCP 让 Agent 能调用 CLI、CI/CD、云资源。所有变更以可审核 Patch 形式呈现，适合个人与团队端到端自动化开发。
定价详情 :
- Free: 免费（150 次 / 月高级 AI 请求）
- Pro: $15 / 月（年付，AI 请求额度提升）
- Turbo: $40 / 月（年付，AI 配额最高）
- Enterprise: 定制报价（BYO LLM 支持）

34. Windsurf#

基本信息:
- 类型: 独立 IDE
- LLM API 支持: 支持
- 开源许可证: Proprietary (VS Code fork)
- GitHub 星标: N/A
- 用户 / 安装量: 3,337,398（截至 2025-12-28）
工具描述: Windsurf 将终端、编辑器与多代理协作整合为一体，核心代理 Cascade 能对整仓库生成 “计划 - 执行 - 回滚” 闭环，并通过 MCP 接入终端命令、浏览器、外部 API，帮助个人或团队完成从需求到部署的全链路开发。
定价详情 :
- Free: 免费（25 条 Prompt 请求 / 月）
- Pro: $15 / 月（500 条 Prompt 请求 / 月）
- 额外包: $10/250 条 Prompt 请求
- Teams/Enterprise: 定制报价（私有部署、SSO、BYO-LLM）

35. Zed#

基本信息:
- 类型: 独立 IDE
- LLM API 支持: 支持
- 开源许可证: GPL-3.0
- GitHub 星标: 72,200+（截至 2025-12-28）
- 用户 / 安装量: N/A
工具描述: Rust 编写的高性能多人协作代码编辑器，内置 AI"编辑预测”（Edit Predictions）、对话与多文件改写，并通过 Agent Client Protocol 与外部 Agent 集成。支持 macOS/Linux，Windows 版本持续推进中，其仓库中也增加了与 Gemini/Cursor 等工具协作的规则文件。
定价详情 :
- Personal: $0 / 永远；含每月 2,000 次接受的编辑预测，且可无限使用自带 API Key 或外部 Agent
- Pro: $ 10 / 月；无限编辑预测，含 $5 代币额度，超出按量计费
- Enterprise: N/A（联系销售）

以上是 30+ 个 AI 编程工具的对比汇总，涵盖了从 IDE 插件到独立平台、从开源到商业、从单模型到多模型支持的丰富生态。每款工具都有其独特的定位与优势，开发者可以根据自己的需求、技术栈和预算选择最合适的 AI 助手来提升生产力。在线AI编程工具汇总对比。数据来源感谢作者@RyanVan

全套插件打造免费AI编程

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

CC-Switch+CPA+CCR+CC+OpenCode打造免费AI编程军团#

一、基础 AI 编程工具安装#

环境准备：#

Node.js >= 22.0
官网： https://nodejs.org
下载安装包一路傻包式同意即可
PS: 本教程着重讲各种工具的整合打通，编程工具的基础使用不在本教程的范畴

安装 CC 及 OpenCode#

CC 即 Claude Code，以下均简称 CC

npm -g install @anthropic-ai/claude-code npm -g install opencode-ai

安装检查#

npm list -g

列出的包里有以上两包名即表示安装成功，这两个包为基础

二、AI 大模型白嫖普及#

1. 正规军：#

iFlow：国内真神，并发限制仅 1 次，GLM4.7、MiniMax M2.1 等都可以免费蹭，但只支持在它家的 iflow cli 下使用，感觉 Kimi K2.5 也即将上新，并发 1 的问题可以通过开多帐号解决 + CPA 解决

英伟达：支持国内的顶级模型，目前蹭的用户过多，体验下来极不稳定

魔搭 [每天 2K 次，每模型不超过 2K 次]：上面的模型马马虎虎，好模型都不免费

2. 邪修#

顶级真神： Anyrouter ，开号后每天登录送 25 刀，Claude Code Opus4.5 免费蹭，Sonnet 4.5 最近不稳定
和本社区的各种公益站 [hotaru、随时跑路、太子公益、WONG、薄荷、黑与白等等]

AI CLI 工具：对比与选型

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

⚡ AI CLI 工具：对比与选型#

这 6 款 AI CLI 大致分三条路：开源自由（OpenCode / Snow CLI）、商业协作（Claude Code）、生态绑定（Codex CLI / Gemini CLI）；想“零成本随便用”则看 iFlow CLI。

速览对比表#

产品	核心定位	更适合谁	亮点	链接
OpenCode	开源 AI 编码代理	重视可控与隐私的小团队/个人	开源、可换模型、可深度定制	https://opencode.ai/
Claude Code	企业级编码协作	团队协作与流程更重的组织	协作/权限/安全等企业能力更完整	https://claude.com/product/claude-code
Snow CLI	可定制终端助手	喜欢折腾配置、有自定义工作流的人	配置项多、中文友好、轻量	https://github.com/MayDay-wpf/snow-cli
iFlow CLI	低门槛多模型	预算敏感、想快速上手的人	免费/门槛低、多模型整合	https://cli.iflow.cn/
Codex CLI	OpenAI 生态编码工具	主要需求是“高质量写代码/补全”的人	更偏编码专精、对 OpenAI 生态友好	Codex Windows下载
Gemini CLI	Google 生态多模态工具	深度使用 Google Cloud/Colab 的人	多模态与 Google 生态联动更强	-

关键差异#

编码能力：Codex CLI 更偏“写代码/补全/重构”的硬核效率；Gemini CLI 更偏“代码 + 资料/图片/数据”的联动。
模型选择：OpenCode / Snow CLI 往往更灵活；Codex CLI / Gemini CLI 通常更“绑定厂商生态”，但更新与稳定性更可预期。
集成方式：Claude Code 更像“团队协作套件”；Gemini CLI 更适合 Google 工具链；其余更偏“终端里快速调用”。
成本：开源/免费工具适合日常高频使用；厂商生态工具通常走 API 计费/订阅 路线，适合按需或预算明确的团队。

选型建议#

开源 & 可控优先：选 OpenCode；想更强自定义/中文体验：选 Snow CLI。
预算有限/先尝鲜：选 iFlow CLI。
团队协作/合规/管理：选 Claude Code。
只想把“写代码”做到极致：选 Codex CLI。
Google 生态 + 多模态/云端联动：选 Gemini CLI。

AI 大模型 API 聚合平台

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

AI 大模型 API 聚合平台推荐#

序号	平台名称	官网	模型规模	核心特点
1	OpenRouter	openrouter.ai	400+ 模型	聚合 GPT-4、Claude、PaLM 等；零日志、隐私友好；支持网络搜索、多模态、工具调用
2	AI Ping	aiping.cn	多模型	智能路由按任务/成本/性能选模型；评测平台；动态调整路由策略
3	ZenMux	zenmux.ai	多厂商	全球首个支持保险赔付的聚合平台；兼容 OpenAI / Anthropic 协议；自动故障转移
4	小马算力 (TokenPony)	tokenpony.cn	DeepSeek、Kimi、Qwen 等	国内高性价比；H200+昇腾混合集群；单一接口接入；平均响应 <500ms
5	Amazon Bedrock	aws.amazon.com/bedrock	400+ 商业及开源模型	亚马逊托管服务；Claude、Meta、Google 等；与 AWS 生态深度集成
6	n1n	explore.n1n.ai	500+ 模型	文本、图像、视频、音频多模态；无需科学上网；价格低至官方 0.95 折
7	胜算云	shengsuanyun.com	100+ 主流模型	算力聚市、秒级算群、智能路由、模型超市；跨云弹性调度；按需计费
8	MegaLLM	megallm.io	70+ 模型	统一接口；自动故障转移；统一计费；集成周期从周缩短到分钟
9	DMXAPI	dmxapi.com	300+ 模型	一个 API Key 调用多模型；兼容 OpenAI；30,000+ 请求/分钟；海外模型约 7 折
10	APIMart	apimart.ai	500+ 模型	完全兼容 OpenAI 格式；按需付费；相比竞品可省 30%–70%；99.9% 可用性
11	AiOnly	aiionly.com	GPT、Claude、Gemini、DeepSeek、Qwen 等	一站式聚合；Prompt 优化、RAG 知识库；ISO27001 认证；节省 70% 以上成本
12	PPIO 派欧云	resource.ppio.cloud	30+ 主流模型	全模态 API；兼容 OpenAI、LangChain；99.9% 稳定性；按量付费
13	OneThingAI	onethingai.com	多领域预训练模型	算力云 + 模型 API；快速接入；支持微调；多语言、多框架兼容

选型建议#

国内开发者 / 预算有限：优先关注小马算力、DMXAPI、AiOnly、胜算云等，多支持国内支付、无科学上网需求。
海外场景 / 多模型统一：OpenRouter、APIMart、MegaLLM 等模型覆盖面广，接口统一，适合做模型轮换和成本优化。
企业级 / 合规要求：Amazon Bedrock 提供完整托管与合规能力；ZenMux 有保险赔付机制，适合对输出稳定性要求高的场景。
多模态需求：n1n、DMXAPI、AiOnly、PPIO 等支持文本、图像、视频、音频等多种模态。

接入时建议先用各家免费额度或按量试用，再结合自身延迟、成本和合规需求做选择。

开发环境：一站式准备

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

概述#

在进入 AI 编程工具配置之前，需要先搭建基础开发环境。本文列出常用软件及安装顺序，可按需选用。

基础工具（必装）#

1. 更新至PowerShell 7.x#

Windows 默认内置 Windows PowerShell 5.x，已进入维护阶段，目前大量开发工具与 AI 编程相关软件均依赖 PowerShell 作为脚本执行环境，升级至 7.x 有助于提升整体兼容性与稳定性。

winget install --id Microsoft.Powershell --source winget

安装完成后，在 Windows Terminal 设置中将 PowerShell 7 设为默认配置文件，此后新开终端将自动使用 PowerShell 7。

官网： powershell.microsoft.com

2. 代码编辑器#

VS Code 是 AI 编程工具（Cursor、Claude Code、OpenCode 等）的常用基座，建议首选。

官网： code.visualstudio.com
可选：JetBrains IDE、Vim/Neovim 等

3. Node.js 与 npm#

多数 AI 编程工具依赖 Node.js 运行，用于安装 CLI、管理 MCP 服务器等。

官网： nodejs.org
建议安装 LTS 版本，安装后自动包含 npm

4. Python 与 pip#

部分 CLI 和 MCP 服务基于 Python，建议一并安装。

环境配置：工具与增强

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

🛠️ AI 编程环境配置与增强工具集#

本合集汇整了针对 Claude Code、Codex 及 Gemini CLI 的各类增强工具，涵盖桌面客户端、路由代理及快速配置脚本。

序号	工具名称	类型/分类	项目介绍	解读
1	🔥CC Switch	桌面应用 · 环境配置	Claude Code / Codex / Gemini CLI 跨平台桌面辅助工具：一键切换 API 供应商配置；统一管理 MCP 服务器；Skills 扫描与 Prompts 预设；内置 API 测速；Tauri2+React+Rust	Zread
2	🔥CLIProxyAPI (CPA)	服务端网关 · 统一 API	将多种 CLI 封装为 OpenAI/Gemini/Claude/Codex 兼容 API 代理：本地/多账户 CLI 统一通过兼容客户端/SDK 调用；多账户轮询与故障转移；流式/非流式、多模态、函数调用支持	Zread
3	🔥ZCF (Zero Config)	CLI 工具 · 环境配置	零配置一键搞定 Claude Code & Codex 环境：中英文双语配置；内置智能代理系统；个性化 AI 助手配置	Zread
4	🔥Claude Code Router	服务端网关 · 路由策略	自定义请求路径与模型分发的强大路由器：将 Claude Code 请求路由到不同模型；自定义任意请求逻辑；无需 Anthropic 账号；支持 DeepSeek/Gemini/Groq 等	Zread
5	Any Code	桌面应用 · 编程助手	专业 AI 代码助手桌面应用，多引擎现代化 GUI 工具包：支持 Claude Code CLI / OpenAI Codex / Gemini CLI 一键切换；翻译、成本追踪、MCP 管理、Hooks、上下文压缩	Zread
6	ccNexus	服务端网关 · 流量转发	专为 Claude Code 设计的智能端点轮换代理：多端点管理；自动故障转移与无感切换；兼容 OpenAI 与 Gemini API 格式	Zread
7	ProxyCast	桌面应用 · 创作平台	面向普通创作者的一体化 AI Agent 创作工作台：把灵感、写作、出图、改稿、沉淀放进同一个工作台，让创作从"想到"直接走到"可发布"	Zread
8	CCometixLine	TUI 工具 · 状态栏	基于 Rust 的 Claude Code 状态栏与 TUI 工具：Git 信息显示；API 使用量跟踪；交互式 TUI 配置；Claude Code 补丁工具	Zread
9	Antigravity Manager	桌面应用 · 账号管理	专业 Antigravity 账号管理与切换工具：管理与切换 Antigravity 账号	Zread
10	Aether	服务端网关 · 团队平台	一站式 AI 基础设施与多租户 API 网关：支持 Claude / OpenAI / Gemini 及其 CLI 客户端的统一接入层，集中管理与路由请求	Zread
11	aio-coding-hub	桌面应用 · 本地网关	本地 AI CLI 统一网关桌面应用：让 Claude Code / Codex / Gemini CLI 请求走同一个入口，统一管理本地多种 CLI 工具，并提供可视化监控与路由配置	Zread
12	AionUi	桌面应用 · 编程助手	跨平台 AI 编程桌面工具，支持 CoWork：面向 AI 编程的跨平台桌面客户端，支持 CoWork 多人协作与多引擎集成	Zread
13	axonhub	服务端网关 · 企业平台	现代化 AI 网关与 RBAC 权限管理系统：提供现代 AI 流量网关功能，并支持基于 RBAC 的细粒度权限与多租户管理	Zread
14	ccg-gateway	桌面应用 · 本地网关	Claude Code / Codex / Gemini 三合一代理网关桌面端：为 Claude Code、Codex 和 Gemini 提供统一代理网关及命令行易用工具，实现多引擎一站式接入	Zread
15	ccx	服务端网关 · 个人轻量	面向个人使用的极简快速配置 API 网关：更适合个人的极简 API 网关，专注快速配置与轻量使用场景	Zread
16	cc-switch-cli	CLI 工具 · 环境配置	cc-switch 的命令行版本：在终端中管理和快速切换 CLI 全局配置、MCP 配置和提示词等，适配服务器与无 GUI 环境	Zread
17	claude-relay-service (crs)	服务端网关 · 中转拼车	Claude Code 镜像中转与拼车平台：为 Claude Code 提供一站式镜像中转与拼车服务，多用户共享与转发流量	Zread
18	gpt-load	服务端网关 · 多渠道代理	智能密钥轮询的多渠道 AI 代理：支持多通道 API 密钥轮询与负载均衡，自动容错与路由	Zread
19	hapi	服务端 · 远程控制台	支持 Web/Telegram 的远程 AI 编程控制台：通过 Web 与 Telegram 远程控制 AI 编程会话，实现跨端远程开发与协作	Zread
20	happy	客户端 · 跨平台终端	面向 Claude Code / Codex 的端到端加密 AI 编程助手：为 Claude Code 和 Codex 打造的端到端加密跨平台客户端，覆盖移动端与 Web 端	Zread
21	metapi	服务端网关 · 元聚合	多中转站聚合与智能路由网关：将 New API / One API / OneHub / DoneHub / Veloera / AnyRouter / Sub2API 等站点统一为单一入口与密钥	Zread
22	octopus	服务端网关 · API 聚合	个人向 LLM API 聚合与负载均衡服务：支持多通道聚合、多 Key 管理、智能路由与负载均衡，并可在 OpenAI Chat/Responses 与 Anthropic 协议间转换，适合多模型多渠道统一接入	Zread
23	quotio	桌面应用 · 配额管理	macOS 菜单栏多账号 AI 配额管理工具：在 macOS 菜单栏统一管理多个 AI 账户并实时追踪配额与使用情况	Zread
24	🔥Cockpit Tools	桌面应用 · 账号管理	通用 AI IDE 账号管理工具：支持 Antigravity/Codex/GitHub Copilot/Windsurf/Kiro 多账号切换、配额监控、自动唤醒与多开实例管理	Zread
25	AI Toolbox	桌面应用 · 配置管理	个人 AI 工具箱：一站式管理 AI 编程助手配置，覆盖 OpenCode / Claude Code / Codex 供应商与模型配置切换；集中管理 MCP 服务器；Skills 安装管理；支持 Windows/macOS/Linux，并提供 WSL 同步与备份能力	—
26	IDEA Claude Code GUI Plugin	IDE 插件 · 可视化 GUI	IntelliJ IDEA 插件：为 Claude Code 与 OpenAI Codex 提供可视化界面；支持 @file 引用、会话回溯、对比 DIFF、MCP/Skills、权限与安全控制等，提高 IDE 内 AI 编程体验	—
27	Sub2API	服务端网关 · 订阅配额与 API 网关	开源 AI API 网关：将 Claude / OpenAI / Gemini / Antigravity 等订阅统一接入为兼容 API；多账户与 API Key 分发、Token 级计费、智能调度与会话粘性、并发与限流，支持拼车共享与原生 CLI/工具	Zread
28	Claude HUD	Claude Code 插件 · 状态栏	Claude Code 插件：安装后通过 `/claude-hud:setup` 配置 statusline，在输入区下方常驻 HUD；展示上下文占用、工具/Agent/Todo、可选 Git 与订阅用量等；基于 transcript 与 Claude Code 原生 token 数据	Zread
29	Claude Code Quickstart (CCQ)	CLI 脚本 · Windows 环境安装	Windows 平台的 Claude Code 开发环境自动化安装器：通过 PowerShell 双阶段脚本（引导 + 安装/管理）一键完成依赖、供应商配置与 MCP 工作流初始化，支持后续统一更新与管理	—
30	claude_code_bridge (ccb)	CLI 协作工具 · 多模型联动	实时多 AI 协作终端工具：在分屏终端中联动 Claude / Codex / Gemini / OpenCode（含持久上下文与异步消息），支持 Windows（WezTerm）与 Linux/macOS/WSL（tmux）统一工作流	—

WSL 开发环境：Claude Code 安装与使用

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

WSL 开发环境：Claude Code 安装与使用#

终端选择（可选）#

Zellij：Rust 实现的 tmux 替代品（跨平台） - zellij.dev
WezTerm：跨平台终端，Windows 上体验更好 - wezterm.org

如果你不想用 Rust 方案，直接选 WezTerm。

先启用 WSL（推荐 wsldashboard）#

你可以用 2 种方式之一：

推荐：安装并打开 wsldashboard，选择发行版并一键安装/启动（下载见下方）
备选：Windows PowerShell（管理员）运行：

wsl --install -d Ubuntu
wsl --set-default-version 2

确认 WSL 状态：

wsl -l -v

然后在 WSL（Ubuntu）里执行：

sudo apt update && sudo apt upgrade -y
sudo apt install git python3-pip curl unzip zip -y

可选工具：WSL Dashboard#

下载（v0.5.1）： wsldashboard.v0.5.1.exe
中文说明： README_zh_CN.md

新手一条龙：安装 Claude Code 并能跑起来#

在 WSL 里执行（按顺序复制即可）：

ZCF 零配置 Claude Code

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

ZCF - Zero-Config Code Flow#

ZCF（Zero-Config Code Flow）是一个面向专业开发者的 CLI 工具，目标是在几分钟内完成 Claude Code 与 Codex 的端到端环境初始化。通过 npx zcf 可以一站式完成配置目录创建、API/代理接入、MCP 服务接入、工作流导入、输出风格与记忆配置，以及常用工具安装

🚀 快速开始#

推荐：npx zcf 打开交互式菜单，按需选择。
常用命令：

npx zcf i # 完整初始化：安装 + 工作流 + API/CCR + MCP
npx zcf u # 仅更新工作流
npx zcf --lang zh-CN # 切换界面语言示例

无交互示例（预设提供商）：

npx zcf i -s -p 302ai -k "sk-xxx"

更多用法、参数与工作流说明请查看文档。

📖 完整文档#

https://zcf.ufomiao.com/zh-CN/

CC-Switch：可视化配置管理

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

Claude Code / Codex / Gemini CLI / OpenCode / OpenClaw 全方位辅助工具#

可视化配置管理工具，支持 MCP、Skills、Prompts 等，下载软件解压即用。只需要一个API Key就能切换Claude模型供应商。

作者介绍#

2026 年 1 月，一个叫 CC Switch 的开源项目在 GitHub 上突破了 20,000 stars。这个数字背后，是一个大龄转行者用六个月时间写就的故事。项目作者 Jason 之前做进出口贸易，去年才开始自学编程。他花三个月学完了从 TypeScript 到 React、Node.js、Rust 的基础知识，然后做出了第一个正式项目。

🔗 延伸阅读 CC Switch 背后的故事

界面预览#

主界面	添加供应商

下载安装#

系统要求#

Windows: Windows 10 及以上
macOS: macOS 10.15 (Catalina) 及以上
Linux: Ubuntu 22.04+ / Debian 11+ / Fedora 34+ 等主流发行版

Windows 用户#

从 Releases 页面下载最新版本的 CC-Switch-v{版本号}-Windows.msi 安装包或者 CC-Switch-v{版本号}-Windows-Portable.zip 绿色版。

CLI 代理 API（CPA）

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

简介#

CLIProxyAPI（常简写为 CPA）将 Gemini CLI、Antigravity、ChatGPT Codex、Claude Code、Qwen Code、iFlow 等 CLI 的访问能力，统一封装为 OpenAI / Gemini / Claude / Codex 兼容 API。使用各产品的订阅账号即可通过兼容客户端和 SDK 调用，无需单独购买 API Key。

核心价值：订阅即 API、多端复用（Cursor / Cline / Roo Code / OpenCode / Amp 等）、多账户轮询与故障转移。

CPA 与 CCR 的区别#

CPA（CLIProxyAPI）：反代/聚合各渠道模型，对外提供统一的 API Endpoint（URL）与鉴权方式（Key）。
CCR：将 Claude Code 的请求路由到其他（非 Anthropic）模型提供方。

快速开始#

仓库与发行版： GitHub · Releases
完整文档：用户手册（中文）

安装与首次运行#

quotio macOS 用户可优先使用一键安装/管理（会自动安装 CLIProxyAPI / CPA）。

Subagents

Mon, 09 Feb 2026 23:34:00 +0800

子代理架构（Sub-Agent）#

子代理是 Cursor/Claude Code 主代理可以将任务委派给的专业化 AI 助手。每个子代理都在自己的上下文窗口中运行，处理特定类型的工作，并将结果返回给父代理。使用子代理可以拆解复杂任务、并行开展工作，并在主对话中保留上下文。

Subagents 是处理特定类型任务的专门 AI 助手。每个 subagent 在自己的上下文窗口中运行，具有自定义系统提示、特定的工具访问权限和独立的权限。当 Claude 遇到与 subagent 描述相匹配的任务时，它会委托给该 subagent，该 subagent 独立工作并返回结果。

子代理架构则换了一个思路：既然一个模型的上下文有限，那就让多个模型分工合作，每个模型只需要关注自己负责的那部分上下文，即分而治之。详见《上下文设计哲学》· 子代理架构（Sub-Agent）。

subagents 的价值是“换脑子”：把某类任务的角色、目标、输出格式与权限边界隔离出来，让它像专职同事一样稳定完成长链路工作。

为什么使用 Subagents#

Subagents 帮助你：

保留上下文 - 将探索和实现保留在独立上下文中，不污染主对话
强制约束 - 限制 Subagent 可使用的工具
复用配置 - 用户级 Subagent 跨项目可用
专业化行为 - 使用专注的系统提示处理特定领域
控制成本 - 将任务路由到更快、更便宜的模型如 Haiku

内置 Subagents#

Claude Code 包含以下内置 Subagent，Claude 会在适当时自动使用：

Explore#

快速、只读的代理，优化用于搜索和分析代码库。

模型：Haiku（快速、低延迟）工具：只读工具（禁止 Write 和 Edit）用途：文件发现、代码搜索、代码库探索

2026年主流大模型盘点

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

盘点2026主流大模型相关信息#

🇺🇸 美国科技巨头#

OpenAI 系列#

公司名称	所属国家	模型名称	所属类型	模型功能	模型参数	模型缺点	可及性	官网
OpenAI	美国	GPT-5	多模态、文本生成	高级推理、代码生成、多模态输入处理	未公开	计算成本高，易幻觉	API、聊天机器人	https://openai.com/
	美国	GPT-5 Nano	多模态	边缘设备处理	未公开	资源限制	API	https://openai.com/
	美国	GPT-5.2	编码、推理	实时代码编写、复杂问题求解	未公开	API复杂，需设置努力水平	API、聊天机器人	https://openai.com/
	美国	GPT-5.1 Instant	文本生成	日常任务处理	未公开	性能中等	API、聊天机器人	https://openai.com/
	美国	GPT-5.1 Thinking	推理	复杂推理任务	未公开	响应较慢	API	https://openai.com/
	美国	GPT-4o	多模态	文本、图像、音频处理	>175亿	被GPT-5取代，中等性能	API、聊天机器人	https://openai.com/
	美国	o3 / o3-mini	推理	链式思考、难题求解	>175亿	即将弃用	API	https://openai.com/
	美国	GPT-OSS	混合专家	自定义任务、推理	120亿	限制恶意使用	开源	https://openai.com/
	美国	GPT-5.2 Codex	编码	代码自动化、调试	未公开	边缘案例错误	API	https://openai.com/
	美国	DALL-E 3	图像生成	文本到图像生成	未公开	偏见表示	API	https://openai.com/
	美国	Sora	视频生成	动态视频合成	未公开	长序列不真实	API	https://openai.com/
	美国	Sora 2	视频生成	故事视频	未公开	导演限	API	https://openai.com/sora
	美国	Codex	编码	代码自动化、调试	未公开	边缘案例错误	API	https://openai.com/

Google/DeepMind 系列#

公司名称	所属国家	模型名称	所属类型	模型功能	模型参数	模型缺点	可及性	官网
Google	美国	Gemini 3	多模态	文本、图像、音频集成、翻译	未公开	云访问依赖	API、集成Google服务	https://ai.google.dev/gemini-api/docs/models
	美国	Gemini 3 Pro	多模态	内容总结、跨语言任务	未公开	数据隐私担忧	API	https://ai.google.dev/gemini-api/docs/models
	美国	Gemini Diffusion	扩散	图像扩散	未公开	高能耗	API	https://deepmind.google/
	美国	Gemini 3 Nano Banana Pro	图像生成	视觉编辑	未公开	编辑需求	API	https://ai.google.dev/gemini-api/docs/models
	美国	Gemini 3 Flash	多模态	快速响应、多模态处理	未公开	优化需求	API	https://ai.google.dev/gemini-api/docs/models
	美国	Gemini 3 Nano	多模态	边缘设备处理	未公开	资源限制	开源	https://ai.google.dev/gemini-api/docs/models
	美国	Gemini 2.5 Pro	多模态	视觉推理、搜索驱动任务	未公开	高能耗	API	https://ai.google.dev/gemini-api/docs/models
	美国	Gemini 2.5 Flash	多模态	高效推理	未公开	上下文限	API	https://ai.google.dev/gemini-api/docs/models
	美国	Gemma 3	文本生成	自定义聊天机器人	27亿	需技术专长	开源	https://ai.google.dev/gemini-api/docs/models
	美国	AlphaCode	编码	代码生成、竞赛求解	未公开	复杂问题不准	API	https://deepmind.google/models
	美国	PaLM 2	文本生成	语言理解、生成	未公开	高能耗	API	https://deepmind.google/models
	美国	Gemini Ultra	多模态	文本、图像、视频处理	未公开	计算资源需求	API	https://ai.google.dev/gemini-api/docs/models
	美国	BERT	文本生成	自然语言理解、搜索优化	340百万	上下文限	开源	https://ai.google.dev/

Meta AI 系列#

公司名称	所属国家	模型名称	所属类型	模型功能	模型参数	模型缺点	可及性	官网
Meta	美国	Llama 4 Scout	开源、多模态	自定义应用、研究	17亿	需部署专长	开源	https://www.llama.com/
	美国	Llama 4 Maverick	开源	团队工作流、写作	未公开	规模依赖	开源	https://www.llama.com/
	美国	Llama 4 Behemoth	开源	大规模任务	未公开	高计算需求	开源	https://www.llama.com/
	美国	Llama 3.3 70B	开源	微调、RAG	70亿	性能中等	开源	https://www.llama.com/
	美国	Llama 4.1	开源	增强自定义	未公开	规模依赖	开源	https://www.llama.com/
	美国	Movie Gen	视频生成	视频合成	未公开	长序列不实	API	https://ai.meta.com/
	美国	OPT	开源	高效训练、研究	175亿	需专长	开源	https://ai.meta.com/blog/large-language-model-llama-meta-ai/

Microsoft 系列#

公司名称	所属国家	模型名称	所属类型	模型功能	模型参数	模型缺点	可及性	官网
Microsoft	美国	Phi-4	推理	小型高效	3.8-14亿	上下文限	开源	https://azure.microsoft.com/en-us/products/phi
	美国	Phi-4 Mini	推理	小型高效	3.8亿	上下文限	开源	https://azure.microsoft.com/en-us/products/phi

Amazon 系列#

公司名称	所属国家	模型名称	所属类型	模型功能	模型参数	模型缺点	可及性	官网
Amazon	美国	Nova	多模态	企业自动化	未公开	云依赖	API	https://aws.amazon.com/nova
	美国	Titan	多模态	企业任务	未公开	云依赖	API	https://aws.amazon.com/bedrock/titan/

Anthropic 系列#

公司名称	所属国家	模型名称	所属类型	模型功能	模型参数	模型缺点	可及性	官网
Anthropic	美国	Claude 4	推理、安全	医疗咨询、法律分析	未公开	安全限制创意	API	https://www.anthropic.com/
	美国	Claude 3.5 Sonnet	多模态	教育辅导、代码	未公开	成本较高	API	https://www.anthropic.com/
	美国	Claude Opus 4.5	推理	长问题求解	未公开	响应较慢	API	https://www.anthropic.com/
	美国	Claude Haiku 4.5	编码	快速Q&A、编辑	未公开	上下文限	API	https://www.anthropic.com/
	美国	Claude Sonnet 4.5	编码	实际开发性能	未公开	需验证	API	https://www.anthropic.com/
	美国	Claude 4 Haiku	编码	快速任务	未公开	上下文限	API	https://www.anthropic.com/

xAI 系列#

公司名称	所属国家	模型名称	所属类型	模型功能	模型参数	模型缺点	可及性	官网
xAI	美国	Grok 4	多模态、推理	社交互动、实时数据	未公开	幽默影响可靠性	API、聊天机器人	https://x.ai/
	美国	Grok 4.1	编码	情感智能、创意写作	未公开	实时依赖	API	https://x.ai/
	美国	Grok 3	文本生成	领域特定聊天	未公开	幽默不适严肃任务	API	https://x.ai/
	美国	Grok 4 Thinking	推理	逻辑任务	未公开	实时依赖	API	https://x.ai/

其他美国公司#

公司名称	所属国家	模型名称	所属类型	模型功能	模型参数	模型缺点	可及性	官网
IBM	美国	Granite 4	开源	混合性能	未公开	部署复杂	开源	https://www.ibm.com/granite
	美国	Watsonx	平台	混合AI	未公开	部署复杂	平台	https://www.ibm.com/watsonx
EleutherAI	美国	GPT-Neo	开源	免费替代	2.7亿	基准较弱	开源	https://www.eleuther.ai/
	美国	GPT-J	开源	免费文本生成	6亿	基准较弱	开源	https://www.eleuther.ai/
	美国	The Pile	数据集AI	训练数据	未公开	基准弱	开源	https://www.eleuther.ai/
Salesforce	美国	CodeT5	编码	代码生成、补全	未公开	边缘错误	API	https://www.salesforce.com/
NVIDIA	美国	Nemotron	开源	自定义任务	500亿	高能耗	开源	https://www.nvidia.com/en-us/ai/
	美国	Nemotron-3	开源	500B参数	500亿	高能耗	开源	https://www.nvidia.com/en-us/ai/
Allen Institute	美国	Olmo 4	开源、推理	研究、伦理AI	未公开	部署复杂	开源	https://allenai.org/olmo
	美国	Olmo 3	开源	伦理研究	未公开	部署复杂	开源	https://allenai.org/olmo
Inception Labs	美国	Mercury	文本生成	扩散模型、编码	未公开	优化需求	API	https://www.inceptionlabs.ai/
	美国	Mercury Diffusion	扩散	文本扩散	未公开	优化需	API	https://www.inceptionlabs.ai/
Runway	美国	Gen-4	视频生成	视频创建	未公开	长序列不实	API	https://runwayml.com/
Veo	美国	Veo 3	视频生成	物理模拟视频	未公开	真实性限	API	https://deepmind.google/technologies/veo/
Midjourney	美国	Midjourney V7	图像生成	风格化视觉	未公开	个性化默认	API	https://www.midjourney.com/

🇨🇳 中国科技公司#

Alibaba 系列#

公司名称	所属国家	模型名称	所属类型	模型功能	模型参数	模型缺点	可及性	官网
Alibaba	中国	Qwen 3	多语言、推理	多语言支持、客户服务	235亿	监管限制	开源、API	https://qwen.ai/
	中国	Qwen 3 Max Thinking	推理	基准测试领先	未公开		开源	https://qwen.ai/
	中国	Qwen 3 VL	多模态	图像处理	32亿	数据隐私	开源	https://qwen.ai/
	中国	Qwen 2.5 Pro	多模态	文本、图像生成	未公开	高能耗	开源、API	https://qwen.ai/
	中国	Qwen3	多模态	综合任务	未公开	竞争激烈	API	https://qwen.ai/
	中国	Qwen 3.5	多模态	高级图像	未公开	数据隐私	开源	https://qwen.ai/

Baidu 系列#

公司名称	所属国家	模型名称	所属类型	模型功能	模型参数	模型缺点	可及性	官网
Baidu	中国	Ernie 5	多模态	生成AI、搜索	未公开		API	https://ernie.baidu.com/
	中国	Ernie 4	文本生成	多语言任务	未公开	高能耗	API	https://ernie.baidu.com/
	中国	Ernie 5 Pro	多模态	搜索增强	未公开	高能耗	API	https://ernie.baidu.com/

DeepSeek 系列#

公司名称	所属国家	模型名称	所属类型	模型功能	模型参数	模型缺点	可及性	官网
DeepSeek	中国	DeepSeek V3	开源、推理	低延迟推理、Q&A	671亿	小型变体能力限	开源、API	https://www.deepseek.com/en
	中国	DeepSeek V3.2	编码	强推理、代码	671亿	即将弃用	开源	https://www.deepseek.com/en
	中国	DeepSeek R1	推理	高效训练	671亿	成本依赖	开源	https://www.deepseek.com/en
	中国	DeepSeek V3.5	开源	低延迟	未公开	小型限	开源	https://www.deepseek.com/en

其他中国公司#

公司名称	所属国家	模型名称	所属类型	模型功能	模型参数	模型缺点	可及性	官网
Moonshot AI	中国	Kimi K2.5	多模态、代理	视频生成、代理任务	1万亿	竞争激烈	开源、API	https://www.moonshot.ai/
	中国	Kimi K2	推理	代理AI	未公开	用户互动最小	开源	https://www.moonshot.ai/
	中国	Kimi K2.5 Thinking	代理	视频代理	未公开	竞争激烈	开源	https://www.moonshot.ai/
Zhipu AI	中国	GLM-4.7	开源、推理	编码增强	358亿	部署需专长	开源、API	https://bigmodel.cn/
	中国	GLM-4.5V	多模态	文本、图像处理	未公开	计算资源需求	开源	https://bigmodel.cn/
	中国	GLM-5	代理	全面增强	未公开	即将发布	API	https://bigmodel.cn/
	中国	GLM-4.7 Thinking	开源	编码代理	未公开	部署需专长	开源	https://bigmodel.cn/
Tencent	中国	HunyuanWorld	多模态	全球应用	未公开	监管	API	https://www.tencent.com/
	中国	Hunyuan 2	文本生成	多语言支持	未公开	监管	API	https://hunyuan.tencent.com/
	中国	Mixtral Tencent	混合	企业总结	未公开	优化需求	API	https://www.tencent.com/
MiniMax	中国	M2.2	编码	代码增强	未公开	假期前发布	API	https://www.minimax.io/
	中国	M3	编码	代码优化	未公开	发布bug	API	https://www.minimax.io/
Kuaishou	中国	Kling	视频生成	媒体视频	未公开	真实性限	API	https://www.kuaishou.com/en/kling
	中国	Kling Pro	视频生成	专业视频	未公开	长序列限	API	https://www.kuaishou.com/en/kling
SenseTime	中国	SenseNova	多模态	视觉AI、医疗	未公开	数据隐私	API	https://www.sensetime.com/
01.AI	中国	Yi-1.5	推理	高效Q&A	未公开	上下文限	开源	https://www.01.ai/
Baichuan	中国	Baichuan 2	开源	领域专精	未公开	性能中等	开源	https://www.baichuan-ai.com/
StepFun	中国	Step-1	多模态	代理任务	未公开	竞争激烈	API	https://www.stepfun.com/
WuDao	中国	WuDao 3.0	多模态	知识图谱集成	未公开	高计算	API	https://www.wudao.ai/
Huawei	中国	Pangu 3.0	多模态	企业自动化	未公开	云依赖	API	https://www.huaweicloud.com/intl/en-us/ascend/pangu.html
iFlyTek	中国	Spark 3.0	语音生成	语音合成、识别	未公开	真实性限	API	https://www.iflytek.com/en/
Cambricon	中国	MLU	硬件优化	AI芯片支持模型	未公开	兼容性限	硬件	https://www.cambricon.com/
Moore Thread	中国	MTT	图形AI	视频处理	未公开	能耗高	硬件	https://www.mthreads.com/
Zhongguancun Kejin	中国	Kejin AI	企业AI	自定义解决方案	未公开	部署需专长	API	https://www.zgc.com.cn/

🇪🇺 欧洲AI公司#

法国公司#

公司名称	所属国家	模型名称	所属类型	模型功能	模型参数	模型缺点	可及性	官网
Mistral	法国	Mistral Large 2	开源、混合专家	企业总结、法律	未公开	预算限制	开源	https://mistral.ai/
	法国	Mixtral 10x22B	开源	高效推理	未公开	优化需求	开源	https://mistral.ai/
	法国	Mistral Nemo	开源	高效小模型	12亿	预算限制	开源	https://mistral.ai/
Hugging Face	法国	Bloom	开源、文本生成	多语言文本生成、翻译	176亿	性能中等	开源	https://huggingface.co/bigscience-workshop/bloom
	法国	T5	文本生成	文本到文本转换、总结	未公开	高计算需求	开源	https://huggingface.co/google/t5-v1_1-base
	法国	Transformers	库	AI模型库	未公开	需开发	开源	https://huggingface.co/
Dataiku	法国	Dataiku AI	平台	数据分析AI	未公开	集成复杂	平台	https://www.dataiku.com/
Atos	法国	Eviden AI	平台	高性能计算AI	未公开	高成本	平台	https://eviden.com/
OVHcloud	法国	OVH AI	云AI	云部署模型	未公开	云依赖	云	https://www.ovhcloud.com/en/
Snips	法国	Snips AI	语音AI	隐私焦点语音	未公开	设备限	API	https://snips.ai/
LightOn	法国	Paradigm	光学AI	高效计算	未公开	新兴技术不熟	API	https://lighton.ai/

其他欧洲公司#

公司名称	所属国家	模型名称	所属类型	模型功能	模型参数	模型缺点	可及性	官网
Cohere	加拿大	Command R7B	推理	RAG、多语言	7亿	云依赖	API	https://cohere.com/
	加拿大	Command R+	文本生成	私有部署	未公开	合规焦点	API	https://cohere.com/
	加拿大	Aya	多语言	多语言模型	未公开	覆盖限	开源	https://cohere.com/
	加拿大	Aya 23	多语言	全球语言	未公开	云依赖	API	https://cohere.com/
Stability AI	英国	Stable Diffusion	图像生成	视觉生成	未公开	偏见表示	开源	https://stability.ai/
	英国	StableLM	文本生成	稳定语言处理	未公开	性能中等	开源	https://stability.ai/
	英国	Stable Video	视频生成	动态生成	未公开	真实性限	开源	https://stability.ai/
Aleph Alpha	德国	Luminous	多模态	欧洲数据AI	未公开	数据隐私焦点	API	https://aleph-alpha.com/
Celonis	德国	Process AI	过程优化	业务过程AI	未公开	集成需时	平台	https://www.celonis.com/
DeepL	德国	DeepL Translator	翻译	高质量翻译	未公开	语言限	API	https://www.deepl.com/
Black Forest Labs	德国	Flux	图像生成	视觉合成	未公开	偏见表示	开源	https://blackforestlabs.ai/

🌍 其他地区公司#

亚太地区#

公司名称	所属国家	模型名称	所属类型	模型功能	模型参数	模型缺点	可及性	官网
Falcon	阿联酋	Falcon-40B	开源	自定义	40亿	小型变体	开源	https://falconllm.tii.ae/
	阿联酋	Falcon-180B	开源	大规模任务	180亿	高计算	开源	https://falconllm.tii.ae/
Sakana AI	日本	SinkaEvolve	推理	算法优化、问题求解	未公开	响应慢	API	https://sakana.ai/
	日本	Evo	进化AI	算法进化	未公开	响应慢	API	https://sakana.ai/

专业领域公司#

公司名称	所属国家	模型名称	所属类型	模型功能	模型参数	模型缺点	可及性	官网
Ideogram	加拿大	Ideogram 3.0	图像生成	个性化图像	未公开	编辑精准限	API	https://ideogram.ai/
Runway	美国	Gen-4	视频生成	视频创建	未公开	长序列不实	API	https://runwayml.com/
Veo	美国	Veo 3	视频生成	物理模拟视频	未公开	真实性限	API	https://deepmind.google/technologies/veo/
Midjourney	美国	Midjourney V7	图像生成	风格化视觉	未公开	个性化默认	API	https://www.midjourney.com/

工作流项目集

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

1. 介绍说明#

下面的项目列表围绕 Claude Code、Codex、Gemini CLI 等工具构建的多模型协作开发工具集。这些项目通过不同的架构设计和功能实现，探索了多 Agent 协作开发、工程闭环任务管理以及工具链编排等场景。

场景	说明
多 Agent 协作开发	需要借助 Coding Agent 实现项目开发，又避免单一 Agent 性能不足或成本消耗太高
工程闭环任务	需要“架构 + 实现 + 审查 + 修复 + 文档”等闭环的工程任务
工具链编排	需要对工具链进行编排：终端 CI、协作配置（MCP/Skills 等）、各 Agent 的 Prompt 与行为准则等

2. 参考项目#

序号	项目名称	地址	star 数	中文说明
1	anomalyco/opencode	GitHub	124000	开源编码代理。
2	obra/superpowers	GitHub	94100	一个真正有效的智能体技能框架与软件开发方法论。
3	affaan-m/everything-claude-code	GitHub	83800	面向 Claude Code、Codex、Opencode、Cursor 等的智能体编排与性能优化系统，涵盖 skills、memory、安全与研究优先开发。
4	github/spec-kit	GitHub	78000	帮助你快速开始规格驱动开发（Spec-Driven Development）的工具包。
5	msitarzewski/agency-agents	GitHub	52600	把完整 AI agency 带到你手边：从前端专家到社区运营、从创意注入到现实校验，每个智能体都有明确人格、流程与交付物。
6	ComposioHQ/awesome-claude-skills	GitHub	45500	精选的 Claude Skills、资源与工具清单，用于定制 Claude AI 工作流。
7	bmad-code-org/BMAD-METHOD	GitHub	41200	敏捷 AI 驱动开发的突破性方法。
8	code-yeongyu/oh-my-openagent	GitHub	41000	OMO：最佳智能体运行框架（原 oh-my-opencode），为 OpenCode / 开放式编码代理提供异步子代理、精选工具与更强的代理体验。
9	gsd-build/get-shit-done	GitHub	33600	由 TACHES 打造的轻量而强大的元提示、上下文工程与规格驱动开发系统，适用于 Claude Code。
10	Fission-AI/OpenSpec	GitHub	31900	面向 AI 编码助手的规格驱动开发（SDD）。
11	wshobson/agents	GitHub	31600	面向 Claude Code 的智能自动化与多智能体编排。
12	paperclipai/paperclip	GitHub	28500	面向零人工公司的开源编排系统。
13	eyaltoledano/claude-task-master	GitHub	26000	可嵌入 Cursor、Lovable、Windsurf、Roo 等环境的 AI 任务管理系统。
14	BloopAI/vibe-kanban	GitHub	23400	让 Claude Code、Codex 或任何编码代理发挥 10 倍效率。
15	garrytan/gstack	GitHub	22100	复现 Garry Tan 的 Claude Code 配置：10 个带强观点的工具，分别扮演 CEO、工程经理、发布经理、文档工程师和 QA。
16	charmbracelet/crush	GitHub	21600	为终端打造的华丽 AI 编码代理。
17	steveyegge/beads	GitHub	19300	为编码代理提供记忆增强。
18	OthmanAdi/planning-with-files	GitHub	16400	在 Claude Code 中实现类 Manus 的持久化 Markdown 规划技能，即支撑那次 20 亿美元收购背后的工作流模式。
19	muratcankoylan/Agent-Skills-for-Context-Engineering	GitHub	14000	面向上下文工程、多智能体架构与生产级智能体系统的综合 Agent Skills 集合。
20	steveyegge/gastown	GitHub	12500	Gas Town：多智能体工作区管理器。
21	Yeachan-Heo/oh-my-claudecode	GitHub	10300	面向 Claude Code 的多智能体编排系统，支持 Autopilot、Ultrapilot、Swarm、Pipeline、Ecomode 五种执行模式，并内置大量 skills 与专用 agents。
22	diet103/claude-code-infrastructure-showcase	GitHub	9300	展示 Claude Code 基础设施实践示例，包含 skill 自动激活、hooks 与 agents。
23	snarktank/ai-dev-tasks	GitHub	7600	一个用于管理 AI 开发智能体的简洁任务管理系统。
24	UfoMiao/zcf	GitHub	5700	面向 Claude Code 与 Codex 的零配置代码流。
25	breaking-brake/cc-wf-studio	GitHub	4500	面向 AI 智能体的可视化工作流编辑器，支持自然语言编辑、导出并运行工作流。
26	Pimzino/spec-workflow-mcp	GitHub	4000	一个 MCP 服务器，为 AI 辅助软件开发提供结构化规格驱动工作流工具，并带有实时 Web 仪表盘与 VSCode 扩展。
27	fengshao1227/ccg-workflow	GitHub	4000	多模型协作开发系统：Claude 负责编排，Codex 负责后端，Gemini 负责前端，提供一键安装与覆盖全流程的命令集。
28	OneRedOak/claude-code-workflows	GitHub	3700	作者长期重度使用 Claude Code 后沉淀出的最佳工作流与配置，基于 AI 原生创业实践经验。
29	Pimzino/claude-code-spec-workflow	GitHub	3500	面向 Claude Code 的自动化工作流，提供新功能的规格驱动开发流程与缺陷修复流程。
30	gotalab/cc-sdd	GitHub	2800	把 AI 编码代理转化为生产可用的规格驱动开发系统，覆盖需求、设计、任务到实现。
31	stellarlinkco/myclaude	GitHub	2500	多智能体编排工作流系统，支持 Claude Code、Codex、Gemini 与 OpenCode。
32	Yeachan-Heo/oh-my-codex	GitHub	2200	OmX：为 OpenAI Codex CLI 提供 hooks、智能体团队、HUD 等增强能力。
33	bfly123/claude_code_bridge	GitHub	1700	Claude、Codex 与 Gemini 的实时多 AI 协作桥接，具备持久上下文和较低 token 开销。
34	Q00/ouroboros	GitHub	1500	停止提示式写作，开始精确定义。
35	catlog22/Claude-Code-Workflow	GitHub	1500	JSON 驱动的多智能体开发框架，具备智能 CLI 编排、上下文优先架构和自动化工作流执行。
36	feiskyer/claude-code-settings	GitHub	1300	面向氛围编程（vibe coding）的 Claude Code 设置、命令与 agents。
37	Ido-Levi/Hephaestus	GitHub	1100	半结构化智能体框架：工作流会随着智能体发现需求而自我构建，而不是完全依赖预先预测。
38	bfly123/claude_code_autoflow	GitHub	112	Claude Code AutoFlow (cca) 是一个专为 AI 辅助开发设计的结构化任务自动化工作流系统。
39	GuDaStudio/skills	GitHub	1939	现代化 Agent Skills 能力库；支持 Claude 与多模型 / 多工具协作，并行化工作流编排。
40	GuDaStudio/commands	GitHub	877	围绕“大 vibe”自动化与“以人为本”上下文管理的命令集合。
41	code-yeongyu/oh-my-opencode	GitHub	42870	多智能体分工协作工作流；将任务拆分为规划、查阅、执行并支持并行协作。
42	ChesterRa/cccc	GitHub	578	轻量级多 Agent CLI 框架，强调协作内核与外部工具可组合性。
43	FredericMN/Coder-Codex-Gemini	GitHub	162	Claude + Coder + Codex + Gemini 的多方协作闭环。
44	7836246/claude-team-mcp	GitHub	46	Claude + Codex + Gemini 的多智能体 MCP 服务器。
45	cexll/myclaude	GitHub	2512	双智能体架构与可插拔 AI 后端。
46	mindfold-ai/Trellis	GitHub	4069	一体化 AI 框架与工具包。

新手端到端项目实战路径

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

新手端到端项目实战路径#

这篇我把路径压缩成三条“能直接照做”的路线。你不需要把所有文章都看完——按你当前状态选一条走到底就行。

你选哪条路线（按现状）#

路线 A｜今天就要开工（30–60 分钟启动）：环境能跑 + 先做一个小练手，把“跟 AI 协作写代码”的手感建立起来。
路线 B｜标准端到端（1–2 天打通闭环）：从需求到交付完整跑一遍，沉淀一套可复用 SOP。
路线 C｜准备长期用（配置/工作流/多模型进阶）：当你已经能做完小项目，想要效率与可维护性更高的体系化配置。

路线 A｜今天就要开工#

先把环境跑起来：只看这篇
- 开发环境准备
然后做一次小练手（需求 → 任务 → 开发）
- 项目实践：从一个具体案例开始

路线 B｜标准端到端（推荐新手默认走这条）#

读一篇总览（知道你在做什么）
- 项目实践栏目说明
用一套可复用的协作习惯来做项目
- Claude Code 最佳实践
按“练手 → 完整纪实”跑完第一次闭环
- 项目实践：从一个具体案例开始
- 本篇（后续补齐）：个人开发者用 AI 做完第一个小项目（完整纪实）

路线 C｜准备长期用（进阶）#

多模型/多 Agent 协作（把任务拆批次、角色化）
- Coding Agent 协作实践
把配置与方法论体系化（适合长期维护）
- Everything Claude Code 总览

可选扩展（需要时再点开）#

选模型：你纠结“该用哪个模型/套餐”时再看
- AI 编程模型选型
- AI Coding Plan 订阅选型
环境增强/接入更多端：你已经能跑通，但想更省事、更统一时再看

最终目标很简单：先完成一次“从想法到交付”的闭环，再谈体系化与进阶。

ccg-workflow(CCG)

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

CCG - Claude + Codex + Gemini Multi-Model Collaboration#

多模型协作开发工具集 - 基于 Claude Code CLI，整合 Codex/Gemini 后端能力，提供智能路由、代码审查、Git 工具等 17+ 个命令 Github

安装#

npx ccg-workflow

要求：Claude Code CLI、Node.js 20+

重要：本项目依赖 ora@9.x 和 string-width@8.x，这些包要求 Node.js >= 20。使用 Node.js 18 会导致 SyntaxError: Invalid regular expression flags 错误。请确保升级到 Node.js 20 或更高版本。

可选：Codex CLI（后端）、Gemini CLI（前端）

命令#

命令	说明
`/ccg:workflow`	6 阶段完整工作流
`/ccg:plan`	多模型协作规划 (Phase 1-2)
`/ccg:execute`	多模型协作执行 (Phase 3-5)
`/ccg:feat`	新功能开发
`/ccg:frontend`	前端任务 (Gemini)
`/ccg:backend`	后端任务 (Codex)
`/ccg:analyze`	技术分析
`/ccg:debug`	问题诊断
`/ccg:optimize`	性能优化
`/ccg:test`	测试生成
`/ccg:review`	代码审查
`/ccg:commit`	Git 提交
`/ccg:rollback`	Git 回滚
`/ccg:clean-branches`	清理分支
`/ccg:worktree`	Worktree 管理
`/ccg:init`	初始化 CLAUDE.md
`/ccg:enhance`	Prompt 增强
`/ccg:spec-init`	初始化 OPSX 环境
`/ccg:spec-research`	需求 → 约束集
`/ccg:spec-plan`	约束 → 零决策计划
`/ccg:spec-impl`	按计划执行 + 归档
`/ccg:spec-review`	双模型交叉审查
`/ccg:team-research`	Agent Teams 需求 → 约束集
`/ccg:team-plan`	Agent Teams 约束 → 并行计划
`/ccg:team-exec`	Agent Teams 并行实施
`/ccg:team-review`	Agent Teams 双模型审查

OPSX 规范驱动（v1.7.52+）#

集成 OPSX 架构，把需求变成约束，让 AI 没法自由发挥：

Get Shit Done(GSD)

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

GSD 是什么？#

GSD（Get Shit Done）是一套面向 Claude Code、OpenCode、Gemini CLI、Codex、Copilot、Cursor、Antigravity 等运行时的 元提示（meta-prompting）、上下文工程与规格驱动开发 体系，目标是在长对话中缓解 上下文腐烂（context rot）——即上下文窗口被填满后质量下降的问题。

项目强调：把复杂度放在系统内部，而不是让你的日常流程变复杂；通过上下文工程、XML 提示结构、子智能体编排与状态管理，让智能体既有足够信息完成工作，也能做验证。

适合谁？#

适合希望 说清楚要什么就能稳定落地实现、又不想按「大企业仪式」（冲刺仪式、故事点、复杂 Jira 流等）来演戏的开发者与小团队。

安装与更新#

一键安装（安装器会引导选择运行时与全局/本地安装位置）：

npx get-shit-done-cc@latest

支持 macOS、Windows、Linux。非交互场景（Docker、CI、脚本）可使用例如：

npx get-shit-done-cc --claude --global
npx get-shit-done-cc --claude --local

其他运行时可用 --opencode、--gemini、--codex、--copilot、--cursor、--antigravity 或 --all。GSD 迭代较快，可定期重新执行上述命令保持更新。

安装后可在对应工具中验证，例如 Claude Code / Gemini：/gsd:help（具体以官方仓库说明为准）。

使用上的建议#

文档中常建议以 高自动化 方式运行 Claude Code（例如使用无摩擦权限模式），避免在大量琐碎操作上反复人工确认，否则与 GSD 追求的流畅自动化相悖。更细粒度的权限也可通过项目 settings.json 配置。

Vibe Coding 指南

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

Vibe Coding 指南#

一个通过与 AI 结对编程，将想法变为现实的终极工作站#

🖼️ 概览#

Vibe Coding 是一个与 AI 结对编程的终极工作流程，旨在帮助开发者丝滑地将想法变为现实。本指南详细介绍了从项目构思、技术选型、实施规划到具体开发、调试和扩展的全过程，强调以规划驱动和模块化为核心，避免让 AI 失控导致项目混乱。项目地址： https://github.com/2025Emma/vibe-coding-cn

核心理念: 规划就是一切。 谨慎让 AI 自主规划，否则你的代码库会变成一团无法管理的乱麻。

注意：以下经验分享并非普遍适用，请在具体实践中结合场景，辩证采纳。

🔑 元方法论 (Meta-Methodology)#

该思想的核心是构建一个能够自我优化的 AI 系统。其递归本质可分解为以下步骤：

延伸阅读： A Formalization of Recursive Self-Optimizing Generative Systems

1. 定义核心角色：#

α-提示词 (生成器): 一个"母体"提示词，其唯一职责是生成其他提示词或技能。
Ω-提示词 (优化器): 另一个"母体"提示词，其唯一职责是优化其他提示词或技能。

2. 描述递归的生命周期：#

创生 (Bootstrap)：
- 使用 AI 生成 α-提示词 和 Ω-提示词 的初始版本 (v1)。
自省与进化 (Self-Correction & Evolution)：
- 使用 Ω-提示词 (v1) 优化 α-提示词 (v1)，从而得到一个更强大的 α-提示词 (v2)。
创造 (Generation)：
- 使用进化后的 α-提示词 (v2) 生成所有需要的目标提示词和技能。
循环与飞跃 (Recursive Loop)：
- 将新生成的、更强大的产物（甚至包括新版本的 Ω-提示词）反馈给系统，再次用于优化 α-提示词，从而启动持续进化。

3. 终极目标：#

通过此持续的递归优化循环，系统在每次迭代中实现自我超越，无限逼近预设的预期状态。

Superpowers

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

Superpowers 是什么？#

Superpowers 是面向编程智能体的 完整软件开发工作流，建立在 可组合的 Skills（技能） 与一组初始指令之上，确保智能体在合适的时机自动启用这些技能，而不是一上来就盲目写代码。

核心理念：先弄清「真正要做什么」，把规格从对话里整理出来并分段展示便于阅读；设计确认后产出 足够具体、可执行 的实现计划（强调红/绿 TDD、YAGNI、DRY）；执行阶段通过 子智能体驱动开发 等机制推进任务、审查产出，使智能体能在计划约束下较长时间自主工作。

安装（按平台选择）#

Claude Code 官方插件市场（示例）：

/plugin install superpowers@claude-plugins-official

通过 obra 市场：

/plugin marketplace add obra/superpowers-marketplace
/plugin install superpowers@superpowers-marketplace

Cursor：在插件市场中搜索 superpowers 或使用 /add-plugin superpowers（以当前客户端文档为准）。

Codex / OpenCode / Gemini CLI 等需按仓库内说明拉取安装指引，例如：

Codex：按 .codex/INSTALL.md 执行
OpenCode：按 .opencode/INSTALL.md 执行
Gemini CLI：gemini extensions install https://github.com/obra/superpowers

安装后在新会话中尝试会触发技能的任务（例如「帮我规划这个功能」），确认智能体自动调用了 Superpowers 相关技能。更新插件：/plugin update superpowers。

基本工作流（技能链）#

技能会在任务前被检查，属于 强制性流程（而非可有可无的建议），典型顺序包括：

brainstorming — 写代码前澄清想法、分段呈现设计并保存设计文档
using-git-worktrees — 设计通过后在新分支上隔离工作区、验证干净测试基线
writing-plans — 将工作拆成可执行的小任务（含路径、验证步骤等）
subagent-driven-development / executing-plans — 按计划派生子智能体并审查，或分批执行并设检查点
test-driven-development — 红-绿-重构，先写失败测试再实现
requesting-code-review — 任务间按严重度审查，关键问题阻塞继续
finishing-a-development-branch — 收尾：测试、合并/PR/保留/丢弃等选项与清理

技能库概览（节选）#

测试：test-driven-development
调试：systematic-debugging、verification-before-completion
协作：writing-plans、executing-plans、using-git-worktrees、subagent-driven-development、requesting-code-review 等
元：writing-skills、using-superpowers

完整列表见 GitHub 仓库 README 。

gstack(YC)

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

一句话介绍#

gstack 是 YC（Y Combinator）CEO Garry Tan 开源的一套 Claude Code 技能包，把“单人写代码”升级为“可管理的虚拟工程团队”。

参考：

微信文章： mp.weixin.qq.com/s/-kJeOfYHMvetALarZOuZFw
GitHub： garrytan/gstack

核心逻辑：职责分离 + 流程化#

它把一次典型研发链路拆成明确阶段，并用一组 /slash command（全部以 Markdown 编写、MIT 协议免费开源）来强制执行流程：

15 个专家角色（按 Sprint 顺序编排）
6 个增强工具（可选强化安全/审查/并行协作等）

你买到的不是“提示词”，而是一套让团队协作跑起来的“工作方式”。

15 个专家角色（按 Sprint 顺序）#

下面这些命令把“思考、规划、构建、审查、测试、发布”串成一条流水线：

/office-hours：产品重构。在你写一行代码之前，重新定义问题本身。
/plan-ceo-review：CEO 视角。支持扩展/收缩/维持范围，并找出隐藏的更好产品方向。
/plan-eng-review：工程负责人。锁定架构、数据流、边界情况与测试方案，把隐藏假设逼出来。
/plan-design-review：资深设计师。对每个设计维度 0-10 打分，明确“满分标准”，并推进方案达标；带 AI 低质量内容检测。
/design-consultation：设计合伙人。从零构建完整设计系统，提出创意风险并生成真实产品原型图。
/review：Staff 工程师。定位“CI 通过但生产会炸”的 bug，自动修明显问题并标记完整性缺口。
/investigate：调试专家。系统性根因分析；铁律是“不调查不修复”，验证假设，连续 3 次失败后停止。
/design-review：会写代码的设计师。沿用 /plan-design-review 的审计方式，修复问题并做原子提交与前后对比截图。
/qa：QA 负责人。测试应用、找 bug、原子修复、重新验证，并为每次修复自动生成回归测试。
/qa-only：QA 报告员。与 /qa 类似，但只出报告不改代码。
/ship：发布工程师。同步主分支、跑测试、审计覆盖率、推送并开 PR（一条命令）。
/document-release：技术写作。更新所有项目文档，自动发现过时的 README 等内容。
/retro：工程负责人。团队维度的周度复盘：个人数据、发布连续性、测试健康趋势等。
/browse：QA 工程师。给代理装上“眼睛”：真实 Chromium 浏览器、真实点击、真实截图（约 100ms/次命令量级）。
/setup-browser-cookies：会话管理。把 Chrome/Arc/Brave/Edge 的 cookie 导入无头浏览器会话增强工具。

6 个增强工具（可选强化）#

/codex：OpenAI Codex CLI 的第二意见，对同一个 diff 做独立代码审查（审查/对抗性挑战/开放咨询）。
/careful：安全护栏。在执行 rm -rf、DROP TABLE、强制推送等破坏性命令前发出警告。
/freeze：编辑锁定，把文件编辑限制在一个目录内，调试时防止意外改动范围外代码。
/guard：完整安全，把 /careful + /freeze 合并成一条命令。
/unfreeze：解除 /freeze 限制。
/gstack-upgrade：自我更新，把 gstack 升级到最新版本。

一个典型 Sprint 长什么样（示例）#

当你说“我想做一个日历日报应用”时，第一步不是假设需求，而是运行：

oh-my-claudecode(OMC)

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

oh-my-claudecode 是什么？#

oh-my-claudecode （简称 OMC）是面向 Claude Code 的 多智能体编排系统，主打 零学习曲线：不必先系统学习 Claude Code 的全部概念，也可通过自然语言与预设工作流驱动复杂任务。

同类体验若使用 OpenAI Codex CLI，可参考姊妹项目 oh-my-codex 。

快速开始#

1. 安装插件

/plugin marketplace add https://github.com/Yeachan-Heo/oh-my-claudecode
/plugin install oh-my-claudecode

2. 配置

/omc-setup

3. 开始构建（示例）

在对话中使用自然语言描述目标，例如：autopilot: build a REST API for managing tasks。

若需求尚不清晰，可先做一次深度澄清：

/deep-interview "I want to build a task management app"

Team 模式（推荐）#

自 v4.1.7 起，Team 是标准编排方式；旧入口 swarm / ultrapilot 仍可用，但底层会路由到 Team。示例：

/team 3:executor "fix all TypeScript errors"

流水线大致为：team-plan → team-prd → team-exec → team-verify → team-fix（循环）。若使用 Claude Code 原生团队能力，可在 ~/.claude/settings.json 中按需设置环境变量 CLAUDE_CODE_EXPERIMENTAL_AGENT_TEAMS（详见上游 README）。

AI 编程省钱之道

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

一、AI 编程省钱之道#

AI编程省钱之道的核心在于最大化利用免费或低成本的AI模型和工具，并优化AI交互方式，以节省令牌消耗和提高效率。

1、免费 AI 模型自助餐 —— 网页AI聊天界面#

充分利用各种免费的AI聊天界面进行规划和咨询。

首先，打开浏览器，加载多个标签页，分别指向强大AI模型的免费版本，以便获得多种视角和能力。常用的免费AI模型和平台包括：

• z.ai ：网页版免费使用GLM 4.5，性能堪比Claude 4，主打编程和智能化。

• Kimi.com ：Kimi K2，类似Claude或Opus的模型，网页版免费使用。和GLM4.5方向类似。

• chat.qwen.ai 上的 Qwen3 Coder 及其他新模型。

• OpenAI Playground ：通过设置账户数据共享（允许OpenAI使用数据进行模型训练），可获得大量免费令牌。

• Google AI Studio ：Gemini 2.5 Pro/Flash通常免费且不限使用。Gemini 2.5 Pro在调试、规划和解决多种问题方面表现出色。里面有个 Build apps with Gemini 主要使用LLM擅长的React和TypeScript，用来进行项目初始化挺不错。

• Poe.com：提供高级模型如Claude 4或GPT-5的免费每日积分。

• OpenRouter：提供一些免费模型，也支持付费使用。

• ChatGPT：免费版本少量GPT-5可用。

• Microsoft Copilot ：免费的GPT-5模型。

• GitHub Copilot ：免费的GPT-4.1、4o模型，少量额度高级模型如GPT-5、Claude 3.7/4。

• Perplexity AI：特别擅长研究密集型问题。

• Deepseek：v3和r1版本在其网页界面免费，但需注意上下文限制。Deepseek R1 0528是具有增强推理能力的超智能模型。

Trellis

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

Trellis 是什么？#

Trellis 是面向多种 AI 编程工具的一站式 框架与工具集：把规范、任务与协作方式固化在仓库内的 .trellis/ 结构中，再按所选平台生成 Claude Code、Cursor、OpenCode、Codex、Kilo、Kiro、Gemini CLI、Antigravity、Qoder 等工具的接入文件，使团队在不同客户端之间仍共享同一套流程与记忆。

中文文档首页中的比喻：AI 的能力像藤蔓一样生长——充满活力但四处蔓延；Trellis 是脚手架，引导它沿着规范的路径前进。

解决什么问题？#

能力	作用
自动注入规格（spec）	在 `.trellis/spec/` 写清约定，由 Trellis 在会话中注入相关上下文，减少重复说明
以任务为中心	在 `.trellis/tasks/` 维护 PRD、实现/审查上下文与任务状态，结构化推进
并行智能体	借助 git worktree 等方式并行多路 AI 任务，减轻单分支拥堵
项目记忆	`.trellis/workspace/` 中的日志帮助跨会话延续上下文
团队共享	规格与任务在仓库内版本化，便于团队统一标准
多平台一套结构	同一套 Trellis 目录，多工具仅换接入层

与单独的 CLAUDE.md、AGENTS.md、.cursorrules 相比，Trellis 强调 分层规格 + 任务上下文 + 工作区记忆 + 按平台接线，避免单文件无限膨胀。

快速开始#

npm install -g @mindfoldhq/trellis@latest

trellis init -u your-name
# 或只启用实际使用的平台，例如：
trellis init --cursor --opencode --codex -u your-name

-u your-name 会在 .trellis/workspace/your-name/ 下建立个人日志与连续性数据。
平台参数可按需组合（--cursor、--opencode、--codex、--gemini 等，以官方文档为准）。

仓库内结构（概念）#

.trellis/
├── spec/ # 项目规范、模式与指南
├── tasks/ # 任务 PRD、上下文与状态
├── workspace/ # 日志与开发者维度的延续信息
├── workflow.md # 共享工作流规则
└── scripts/ # 支撑工作流的脚本

视启用平台不同，还可能生成 .claude/、.cursor/、AGENTS.md、.agents/、.kilocode/、.kiro/ 等工具侧文件。

Claude Code Agent Teams

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

Claude Code Agent Teams 使用指南#

一、功能概述#

Agent Teams 是 Claude Code 的实验性功能，允许协调多个 Claude Code 实例作为一个团队并行工作。

核心角色#

Team Lead（团队领导）：主 Claude Code 会话，负责创建团队、协调工作、分配任务
Teammates（队友）：独立的 Claude Code 实例，各自拥有独立的上下文窗口，并行工作
Shared Task List（共享任务列表）：跟踪工作项，支持依赖管理和自动解锁
Mailbox System（邮箱系统）：队友之间的直接消息通信

二、如何启用#

方式一：配置文件#

在 ~/.claude/settings.json 中添加：

{
 "env": {
 "CLAUDE_CODE_EXPERIMENTAL_AGENT_TEAMS": "1"
 }
}

方式二：环境变量#

export CLAUDE_CODE_EXPERIMENTAL_AGENT_TEAMS=1

三、使用方式#

3.1 创建团队#

用自然语言告诉 Claude 创建团队即可，例如：

“创建一个 agent team，一个队友负责前端开发，一个负责后端 API，一个负责编写测试。”

Create a team with 4 teammates to refactor these modules in parallel.
Use Sonnet for each teammate.

3.2 两种显示模式#

模式	说明
In-process（默认）	所有队友在主终端内运行，用 `Shift+Up/Down` 切换队友
Split panes	每个队友在 tmux/iTerm2 中有自己的独立面板

Split panes 模式需要在 settings.json 中配置：

Agent Skills 推荐

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

精选 Skills 推荐：10 个让 Coding Agent 如虎添翼的Skills + 优质来源分享#

1. Superpowers（⭐ 90k+）#

仓库： obra/superpowers

Claude Code 最佳实践

Mon, 09 Feb 2026 23:34:00 +0800

Claude Code 最佳实践#

本篇文章来源官方出品 https://code.claude.com/docs/zh-CN/best-practices

从配置环境到跨并行会话扩展，充分利用 Claude Code 的提示和模式。

Claude Code 是一个代理式编码环境。与等待回答问题的聊天机器人不同，Claude Code 可以读取你的文件、运行命令、进行更改，并在你观看、重定向或完全离开的情况下自主解决问题。

这改变了你的工作方式。与其自己编写代码并要求 Claude 审查，不如描述你想要什么，让 Claude 弄清楚如何构建它。Claude 会探索、规划和实现。

但这种自主性仍然伴随着学习曲线。Claude 在某些约束条件下工作，你需要理解这些约束。

本指南涵盖了在 Anthropic 内部团队和在各种代码库、语言和环境中使用 Claude Code 的工程师中已被证明有效的模式。有关代理循环如何在幕后工作的信息，请参阅 Claude Code 如何工作。

大多数最佳实践都基于一个约束：Claude 的 context window 填充速度很快，随着填充，性能会下降。

Claude 的 context window 保存你的整个对话，包括每条消息、Claude 读取的每个文件和每个命令输出。但这可能会很快填满。单个调试会话或代码库探索可能会生成并消耗数万个令牌。

这很重要，因为当 context 填充时，LLM 性能会下降。当 context window 即将满时，Claude 可能会开始"遗忘"早期的指令或犯更多错误。context window 是最重要的资源。有关减少令牌使用的详细策略，请参阅减少令牌使用。

给 Claude 一种验证其工作的方式#

包括测试、屏幕截图或预期输出，以便 Claude 可以检查自己。这是你能做的最高杠杆的事情。

当 Claude 能够验证自己的工作时，例如运行测试、比较屏幕截图和验证输出，它的表现会显著提高。

没有明确的成功标准，它可能会产生看起来正确但实际上不起作用的东西。你成为唯一的反馈循环，每个错误都需要你的关注。

策略	之前	之后
提供验证标准	“实现一个验证电子邮件地址的函数”	“编写一个 validateEmail 函数。示例测试用例： user@example.com 为真，invalid 为假， user@.com 为假。实现后运行测试”
以视觉方式验证 UI 更改	“让仪表板看起来更好”	"[粘贴屏幕截图] 实现此设计。对结果进行屏幕截图并与原始设计进行比较。列出差异并修复它们"
解决根本原因，而不是症状	“构建失败”	“构建失败，出现此错误：[粘贴错误]。修复它并验证构建成功。解决根本原因，不要抑制错误”

UI 更改可以使用 Chrome 中的 Claude 扩展进行验证。它在浏览器中打开新标签页，测试 UI，并迭代直到代码工作。

Awesome Agent Skills

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

Awesome Agent Skills#

本项目致力于遵守少而精的原则，收集和分享最优质的 Skills 教程、案例和实践，帮助更多人轻松迈出搭建 Agent 的第一步。

项目开源地址 https://github.com/libukai/awesome-agent-skills

快速入门#

Agent Skills 是一个由 Anthropic 牵头维护的开放标准，通过定义特定任务执行规范，能便捷地将个人经验转化为技能，快速构建轻量级的智能体。

该标准目前已得到 Anthropic/OpenAI/Google/Microsoft/Cursor 等多家行业领军公司的支持，迅速成为各大主流 AI 工具的标配。

根据标准定义，每个 Skill 都是一个规范化命名的文件夹，其中组合了 Markdown 文档、可执行脚本和其他类型素材文件。

教程合集#

图文教程#

视频教程#

技能商店#

LiveBench AI 排行榜

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

大模型能力排行榜/测评时间2026-01-08#

模型	作者	全球平均	推理平均	编程平均	智能体编程平均	数学平均	数据分析平均	语言平均	指令遵循平均
Claude 4.6 Opus Thinking High Effort	Anthropic	76.33	88.67	78.18	61.67	89.32	69.89	83.27	63.31
Claude 4.5 Opus Thinking High Effort	Anthropic	75.96	80.09	79.65	63.33	90.39	74.44	81.26	62.55
GPT-5.2 High	OpenAI	74.84	83.21	76.07	51.67	93.17	78.16	79.81	61.77
GPT-5.2 Codex	OpenAI	74.30	77.71	83.62	51.67	88.77	78.20	73.68	66.45
GPT-5.1 Codex Max High	OpenAI	73.98	83.65	80.68	53.33	83.22	70.12	76.48	70.38
Gemini 3 Pro Preview High	Google	73.39	77.42	74.60	55.00	81.84	74.39	84.62	65.85
Gemini 3 Flash Preview High	Google	72.40	74.55	73.90	40.00	84.17	74.77	84.56	74.86
GPT-5.1 High	OpenAI	72.04	78.79	72.49	53.33	86.90	69.61	79.26	63.90
GPT-5 Pro	OpenAI	70.48	81.69	72.11	51.67	86.17	57.04	80.69	63.96
Kimi K2.5 Thinking	Moonshot AI	69.07	75.96	77.86	48.33	84.87	61.36	77.67	57.41
GPT-5.1 Codex	OpenAI	68.61	81.98	71.78	53.33	79.58	60.75	69.48	63.39
Claude Sonnet 4.5 Thinking	Anthropic	68.19	77.59	80.36	53.33	79.31	56.97	76.45	53.35
GPT-5 Mini High	OpenAI	65.91	68.32	68.20	46.67	82.20	55.20	75.52	65.27
DeepSeek V3.2 Thinking	DeepSeek	62.20	77.17	64.62	40.00	85.03	50.00	70.41	48.19
Grok 4	xAI	62.02	79.13	73.13	30.00	83.02	63.38	76.39	29.07
Claude 4.1 Opus Thinking	Anthropic	61.81	72.33	74.66	48.33	73.19	48.98	72.76	42.40
Kimi K2 Thinking	Moonshot AI	61.59	63.49	67.44	38.33	81.10	52.29	66.45	62.03
Claude Haiku 4.5 Thinking	Anthropic	61.32	61.68	72.81	41.67	77.53	59.30	66.45	49.78
Claude 4 Sonnet Thinking	Anthropic	61.27	69.01	77.48	40.00	70.50	54.63	72.91	44.34
GPT-5.1 Codex Mini	OpenAI	60.38	64.71	69.93	40.00	76.26	49.70	63.01	59.02
Grok 4.1 Fast	xAI	59.99	80.20	69.61	31.67	83.72	52.24	74.33	28.20
Claude 4.5 Opus Medium Effort	Anthropic	59.10	53.21	78.51	63.33	66.32	45.54	78.66	28.11
DeepSeek V3.2 Exp Thinking	DeepSeek	58.90	64.37	70.06	31.67	82.40	51.50	71.06	41.27
Gemini 2.5 Pro (Max Thinking)	Google	58.33	70.81	75.69	33.33	68.32	51.62	75.50	33.07
GLM 4.7	Z.AI	58.09	59.73	73.13	41.67	76.02	55.17	65.23	35.66
GLM 4.6	Z.AI	55.19	62.06	71.02	35.00	81.13	51.95	58.99	26.19
Claude 4.1 Opus	Anthropic	54.45	40.89	76.07	53.33	62.83	45.38	76.75	25.92
Claude Sonnet 4.5	Anthropic	53.69	42.29	76.07	48.33	62.62	47.00	76.00	23.52
Gemini 2.5 Flash (Max Thinking) (2025-09-25)	Google	53.09	51.45	67.50	23.33	75.35	60.98	65.34	27.68
Qwen 3 235B A22B Thinking 2507	Alibaba	52.97	59.40	68.97	6.67	73.39	52.18	69.52	40.64
DeepSeek V3.2	DeepSeek	51.84	44.25	75.69	46.67	63.95	45.03	64.24	23.06
Claude 4 Sonnet	Anthropic	50.98	39.67	80.74	38.33	60.36	44.07	71.01	22.68
Qwen 3 Next 80B A3B Thinking	Alibaba	50.41	58.16	60.66	8.33	74.26	53.58	56.31	41.54
DeepSeek V3.2 Exp	DeepSeek	49.85	45.50	73.19	36.67	64.38	44.26	65.60	19.33
GPT-5.2 No Thinking	OpenAI	48.91	42.80	76.45	40.00	58.25	47.68	49.97	27.20
Qwen 3 235B A22B Instruct 2507	Alibaba	48.84	58.43	69.61	13.33	68.03	44.72	66.07	21.72
GPT-5 Nano High	OpenAI	48.62	40.29	62.39	23.33	68.41	43.41	46.84	55.70
Qwen 3 Next 80B A3B Instruct	Alibaba	48.35	54.75	68.20	10.00	70.18	49.78	66.34	19.19
Kimi K2 Instruct	Moonshot AI	48.10	42.23	74.28	31.67	58.15	43.34	66.69	20.36
Gemini 2.5 Flash (Max Thinking) (2025-06-05)	Google	47.74	44.64	66.03	16.67	68.75	47.31	62.27	28.50
GPT OSS 120b	OpenAI	46.09	39.21	60.21	16.67	68.87	38.80	48.59	50.29
Claude Haiku 4.5	Anthropic	45.33	33.94	72.17	33.33	57.97	45.13	57.05	17.75
Grok Code Fast	xAI	45.13	42.30	64.44	33.33	56.01	48.99	48.56	22.27
Qwen 3 32B	Alibaba	43.56	48.25	66.03	3.33	67.44	46.54	55.54	17.77
GPT-5.1 No Thinking	OpenAI	42.65	26.81	77.48	28.33	44.51	44.07	53.84	23.50
Gemini 2.5 Flash Lite (Max Thinking) (2025-06-17)	Google	42.56	43.34	66.41	5.00	61.04	47.04	51.98	23.08
Gemini 2.5 Flash Lite (Max Thinking) (2025-09-25)	Google	42.39	36.16	65.39	1.67	64.90	47.88	52.60	28.11
Devstral 2	Mistral	41.24	27.74	66.79	43.33	52.52	39.14	45.67	13.50
GLM 4.6V	Z.AI	40.07	37.22	64.24	3.33	62.50	46.41	49.74	17.06
Qwen 3 30B A3B	Alibaba	39.01	36.68	48.88	1.67	65.35	44.92	54.47	21.11
Grok 4.1 Fast (Non-Reasoning)	xAI	33.45	23.35	54.26	10.00	38.92	40.61	50.01	16.98
Trinity Large Preview	Arcee	32.74	20.61	65.65	3.33	44.93	40.33	42.15	12.19

数据来源： LiveBench AI 排行榜

AI 资源与工具指南

Mon, 09 Feb 2026 15:43:00 +0800

AI 资源与工具指南#

站内教程

系统学习 AI 知识资源指南 — 🔥精选各大 AI 公司和顶尖机构的官方学习资源，帮助你从入门到精通系统掌握 AI 知识。
精选 LLM 应用集 — LLM 开源应用生态应用集合

通用 / 开源社区

天池AI学习空间阿里云官方-天池AI学习空间
Datawhale — 开源学习社区
AI System 全栈课程 — 围绕英伟达 / 昇腾等芯片，从硬件体系、编译器、推理引擎到大模型与智能体的 AI 系统全栈课程大纲
从零开始构建智能体 — 智能体入门与实战
检索增强生成 (RAG) 技术全栈指南 — RAG 全栈学习路径

编程软件#

学习 Claude Code，拥抱 AI 编程 — Claude Code 学习站
learn-claude-code — 从 0 到 1 构建 nano Claude Code-like agent 的开源教程
claudecn 开发技术社区 — Claude 中文技术社区
Claude 中文网 — Claude 资讯与交流
学习 Cursor，拥抱 AI 编程 — Cursor 中文教程
OpenCode 中文实战课 — OpenCode 实战课程
🔥awesome-openclaw — OpenClaw 生态精选
OpenClaw 真正能做事的 AI — OpenClaw 社区站
Book of Kiro 入门 — Kiro 入门指南
n8n 中文 — 自动化工作流 n8n 相关

AI 资讯#

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机器之心 AI 新闻 — 中文 AI 新闻
ReadHub - AI — ReadHub AI 新闻
AI 日报 — AI 工具集每日 AI 资讯
rrorangeandfriends — 技术博客与分享

Kiro 详细使用指南

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

快速开始#

访问 kiro.dev 下载对应系统版本，使用海鲜市场搞来的账号登录。

如果你想快速上手项目开发，请查看： Kiro 实战指南

什么是 Kiro#

Kiro 是一个 Agent IDE，核心特点是"规格驱动（Spec-Driven）"：通过 Spec 文档让 AI 自动拆解任务、修改代码、运行验证。

与传统 AI 编程工具不同，Kiro 提供了完整的 Agent 工程体系：

Steering：持久化项目知识，避免重复说明规范
Skills：可复用的专业能力模块
MCP Servers：扩展工具和外部能力
Hooks：事件驱动的自动化工作流
Spec Mode：结构化的需求到实现流程

Steering：项目知识管理#

Steering 通过 markdown 文件为 Kiro 提供持续的项目上下文，解决传统 AI 工具每次对话都要重复说明项目规范的问题。

作用域与优先级#

项目基础文件：自动生成的 product.md、tech.md、structure.md
- product.md - 产品定位、目标用户、核心功能
- tech.md - 技术栈、框架、工具链
- structure.md - 项目结构、命名规范、架构决策
工作区 Steering：.kiro/steering/（当前项目特定规范）
全局 Steering：~/.kiro/steering/（跨项目通用规范）

优先级：工作区 > 全局

创建 Steering#

点击 Kiro 面板的 Steering 区域，点击 + 按钮：

Awesome OpenClaw 使用案例

Mon, 09 Feb 2026 14:43:00 +0800

OpenClaw 生态分支（选型速览）#

下面按 开源项目 和 非开源产品 分开整理，方便按使用场景和授权模式选型。

开源项目 / 工具#

项目	实现	核心卖点 / 定位	资源占用 / 部署体验	已知问题 / 注意点	仓库
OpenClaw（原版）	Node.js	功能最全；Gateway 面板很强	跑起来内存 (> 1GB)；多挂 Agent 风扇起飞	体量臃肿（几十万行），对机器/环境要求高	openclaw/openclaw
OpenClaw Installer（Windows 一键部署）	C#（WinForms / .NET）	Windows 免折腾安装器：隔离下载 Node.js/MinGit；自动配 NPM 镜像与 GitHub 加速	一键部署 + 生成 `start.ps1` 启动脚本；不污染全局环境，用完可整目录删除	仅 Windows；代理/加速链接建议使用你信任的来源	diandianti/clawInstaller
OpenClaw Killer（卸载工具）	Shell + PowerShell	一键卸载 OpenClaw（停服务/清配置/删状态/清 workspace），尽量做到“无残留”	跨平台脚本；不需要 sudo；支持多 profile 清理	破坏性操作：建议先通读脚本确认删除路径；Windows 可能需要调整 PowerShell 执行策略	orange2ai/openclaw-killer
Nanobot	Python	清爽版；港大团队；适合学源码/看架构	核心代码几千行；不需要 Node 环境；可 Zeabur 一键部署	相比原版功能取舍更多（偏学习/精简）	HKUDS/nanobot
ZeroClaw	Rust	极省资源、很稳；适合软路由/旧 VPS 常驻	实测内存 ~5MB；无 GC 卡顿；启动快	生态/功能面可能不如原版“满血”	zeroclaw-labs/zeroclaw
PicoClaw	Go	单文件二进制；上手省事；可在 Termux 跑	免 Docker；直接丢进去就能跑	偶发死锁，跑久了可能静默卡死，需要手动重启	sipeed/picoclaw
NanoClaw	TypeScript（Node.js）	多 Agent/多渠道；以“容器隔离”做安全；支持 Agent Swarms	`claude` 里跑 `/setup` 一键装；默认 Docker（macOS 可选 Apple Container）；依赖 Node.js 20+	平台限制：README 标注 macOS/Linux；容器运行时是硬依赖（Windows 需 WSL2 才好用）	qwibitai/nanoclaw
IronClaw	Rust（WASM 沙箱）	主打隐私与安全；WASM capability sandbox + prompt injection 防护；支持 MCP	需要 PostgreSQL 15+ + pgvector；提供 Windows MSI/脚本、brew、shell installer；本地数据库持久化	依赖偏重：要装并维护 Postgres/pgvector；首次 onboarding 需要完成 DB/认证初始化	nearai/ironclaw
TinyClaw	Node.js（TS + Shell）	多 Agent/多团队/多渠道；带 Web Portal（TinyOffice）+ TUI 可视化	one-line install/Release 包/源码安装；依赖 Node 18+、tmux、jq、bash；可跑 TinyOffice（Next.js）	环境要求：偏类 Unix；Windows 通常走 WSL2；多渠道/多 Provider 时 token/权限配置工作量不小	TinyAGI/tinyclaw
Claw-Empire	TypeScript（Node.js）	像素风“虚拟公司”编排器；多 Provider（CLI/OAuth/API）统一看板；Agent 在隔离 git worktree 协作	本地优先：SQLite 持久化；对接 Claude Code/Codex/Gemini 等需要各自 CLI 或凭证	注意：会创建/管理多个 worktree；多 Provider 场景下 OAuth/token 配置与权限边界要自己把控	GreenSheep01201/claw-empire
awesome-openclaw-skills	Markdown（列表仓库）	OpenClaw Skills “精选目录”（从 ClawHub 注册表过滤分类，方便找技能）	无运行时；技能安装走 `npx clawhub@latest install <skill-slug>` 或手动复制到 `~/.openclaw/skills/`	安全提示：仓库“筛选但不审计”，技能来源可能随时变更；安装前建议自行审查源码/风险	VoltAgent/awesome-openclaw-skills
Agent-Browser	Rust CLI + Node.js	给 AI 用的浏览器自动化 CLI；`snapshot` 输出可引用的无障碍树（refs）以降 token	npm 全局装 `agent-browser`（推荐）并下载 Chromium；Linux 可用 `--with-deps` 安装系统依赖	注意：`npx` 走 Node 转发会明显变慢；首次需要下载 Chromium；Linux 需补齐浏览器依赖	vercel-labs/agent-browser
OpenFang	Rust（单二进制）	Agent OS；内置“Hands”做 24/7 定时自主工作；带 Dashboard	安装脚本（macOS/Linux `curl … \| sh`；Windows `irm … \| iex`）；`openfang init` / `openfang start`；Dashboard 默认 `http://localhost:4200`	版本迭代快：官方声明首个公开版本、可能有不稳定/破坏性变更；生产建议 pin commit	RightNow-AI/openfang
NullClaw	Zig（静态小二进制）	极小/极低内存；多 Provider + 多渠道；支持 MCP；强调可移植与沙箱	可 brew 安装；源码构建要求 Zig 0.15.2（版本锁得很死）；提供 Windows PowerShell 配置 PATH 的示例	生态与兼容性：仍在快速演进期；构建/升级对 Zig 版本敏感；部分能力依赖宿主环境（如 openssl 等）	nullclaw/nullclaw
CoPaw	Python + TypeScript（AgentScope）	协作个人智能体工作站；多渠道（钉钉/飞书/QQ/Discord/iMessage）；支持本地模型（llama.cpp/MLX）	支持 `pip` / `curl` / Docker 部署；Web 控制台默认 `http://127.0.0.1:8088/`	项目页： https://copaw.bot/zh/ ；多渠道接入需要分别配置 bot/token	agentscope-ai/CoPaw
AionUi	TypeScript + Electron	本地开源 24/7 Cowork 桌面端；内置 Agent（零配置）+ 多 CLI Agent 统一管理（含 OpenClaw/Claude Code/Codex 等）	跨平台；支持 WebUI 远程访问、Telegram/Lark/钉钉通道；支持 Cron 定时自动化	注意：多 Agent/多通道能力强但配置面会变大；远程访问建议做好权限与网络边界	iOfficeAI/AionUi
LobsterAI（有道）	Electron + React + TypeScript（含 Python）	7×24 全场景 AI Agent；强调“一句话→自动规划→交付多模态结果”；本地与安全（目录边界授权、工具审批、可追溯）	提供下载；支持长时记忆、定时任务、技能；支持 Telegram/Discord 等 IM 远程控制	注意：支持本地/沙箱执行与权限审批；Windows 包含内置 Python 运行时（按需安装依赖）	netease-youdao/LobsterAI
ClawX	Node.js（基于 OpenClaw）	24/7 自主数据监控；金融研究场景；多源聚合 + AI 分析；20+ 通道推送（WhatsApp/Telegram/飞书等）；55+ Skills 开箱即用	可视化界面；跨平台 macOS/Windows/Linux；支持 CLI + GUI；本地优先、数据不出设备	项目页： https://claw-x.com/ ；需本地常驻；自备 AI Provider 与 API Key	ValueCell-ai/ClawX

非开源产品 / SaaS#

项目	类型 / 实现	核心卖点 / 定位	官网
AutoClaw	飞书 IM 工作台 + 本地 Agent 执行	将 Agent 执行力装进飞书对话框；一条对话就是任务入口，分身自动调用本地工具完成复杂任务	https://autoglm.zhipuai.cn/autoclaw/
Qclaw	桌面客户端 + 微信直连	通过微信远程操控电脑；内置国产大模型与 5000+ Skills 生态；覆盖自动开发、社媒运营、日常提醒等场景	https://claw.guanjia.qq.com/
EasyClaw	Web SaaS（基于 OpenClaw 能力封装）	面向企业/团队的“AI 员工”平台；用 OpenClaw 能力编排业务流程与自动化任务	https://easyclaw.work/zh-CN
阶跃 AI 桌面伙伴（StepFun）	桌面客户端（macOS/Windows）	“在操作系统上的 Agent”；支持网页/文件操作、信息收集处理、本地文件管理、主动执行与定时任务	https://www.stepfun.com/download
WorkBuddy（CodeBuddy）	Web 产品 / 办公 Agent 平台	“AI Agent 办公新范式”；面向工作流与办公场景的智能体化协作	https://www.codebuddy.cn/work/

一句话建议#

想体验“满血完整功能”：优先上 原版 OpenClaw。
机器配置差/想软路由或旧 VPS 常驻：优先 ZeroClaw；想要“单文件随便丢就跑”可选 PicoClaw（注意死锁坑）。
想研究 Agent 架构底层源码：优先看 Nanobot（更轻、更好读）。

使用技巧#

使用 `clawhub` 搜索并安装 OpenClaw Skills#

官方 Skills（ClawHub）： clawhub.ai
国内优化的 Skills 社区（Skillhub）： skillhub.tencent.com

可直接复制的示例（对话式指令）：

LLM 评测基准与榜单汇总

Mon, 09 Feb 2026 14:43:00 +0800

LLM 相关评测基准与榜单汇总｜Leaderboard#

1. LiveBench#

链接： https://livebench.ai

保持更新：✅

主办：LiveBench/Abacus.AI 等

备注：动态题库、客观打分、避免“LLM裁判”，官方说明每月释出新题/更难题；有论文与数据手册可查。可参考其GitHub仓库（ https://github.com/LiveBench/LiveBench/blob/main/README.md ）及官方文档（ https://livebench.ai/livebench.pdf ）。

2. Artificial Analysis#

链接： https://artificialanalysis.ai/leaderboards/models

保持更新：✅

主办：Artificial Analysis

备注：综合聚合类榜单，包含 MMLU‑Pro、AAII 等多个基准数据，提供性能、价格、速度、上下文长度等多维度对比。详细信息可查看其官方榜单页面（ https://artificialanalysis.ai/leaderboards/models ）。

3. aider polyglot#

链接： https://aider.chat/docs/leaderboards/

保持更新：✅

主办：Aider

备注：专注于多语言代码编辑能力的基准，基于 Exercism 平台的 225 道难题构建，覆盖 C++、Go、Java、JavaScript、Python、Rust 六种编程语言，是旧版 Python 代码榜单的替代版本。官方详情可参考（ https://aider.chat/docs/leaderboards/ ）。

4. Chatbot Arena（LMSYS）#

链接： https://lmarena.ai/leaderboard

保持更新：✅

主办：LMSYS / UC Berkeley

备注：基于人类偏好投票的 Elo 排名体系，已累计覆盖 350 万+ 次投票；除主榜外，还设有 Hard、HARDAuto、Search 等子榜单。相关参考包括 LMArena 官网（ https://lmarena.ai/ ）、《华尔街日报》报道（ https://www.wsj.com/tech/ai/the-uc-berkeley-project-that-is-the-ai-industrys-obsession-bc68b3e3 ）及 LMSYS 技术博客（ https://lmsys.org/blog/2024-04-19-arena-hard/ ）。

Everything Claude Code

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

Everything Claude Code#

来自 Anthropic 黑客马拉松获胜者的完整 Claude Code 配置集合。

生产级代理、技能、钩子、命令、规则和 MCP 配置，经过 10 多个月构建真实产品的密集日常使用而演化。

https://github.com/affaan-m/everything-claude-code

指南#

这个仓库只包含原始代码。指南解释了一切。


精简指南设置、基础、理念。先读这个。	详细指南 Token 优化、内存持久化、评估、并行化。

主题	你将学到什么
Token 优化	模型选择、系统提示精简、后台进程
内存持久化	自动跨会话保存/加载上下文的钩子
持续学习	从会话中自动提取模式到可重用的技能
验证循环	检查点 vs 持续评估、评分器类型、pass@k 指标
并行化	Git worktrees、级联方法、何时扩展实例
子代理编排	上下文问题、迭代检索模式

🚀 快速开始#

在 2 分钟内快速上手：

第一步：安装插件#

# 添加市场
/plugin marketplace add affaan-m/everything-claude-code

# 安装插件
/plugin install everything-claude-code@everything-claude-code

第二步：安装规则（必需）#

⚠️ 重要提示： Claude Code 插件无法自动分发 rules，需要手动安装：

大模型价格

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

大模型的价格供参考#

国内大模型#

罗列部分大模型的价格供参考

国内大模型#

更新时间：2026-02-08
(单位统一为元 / 1M Tokens)

百度 (Baidu)#

数据来源：百度智能云千帆大模型平台

模型名称	输入价格 (元 / 1M Tokens)	输出价格 (元 / 1M Tokens)	说明
ERNIE 5.0
(Thinking-Preview/Latest/Exp)	6 (≤32k)
10 (>32k)	24 (≤32k)
40 (>32k)
ERNIE 4.5 Turbo VL
(Preview/Latest/32K)	3	9	输入缓存命中: 0.75
ERNIE 4.5
(ERNIE-4.5-8K)	4	16	搜索增强: 0.004 元 / 次
ERNIE 4.5
(VL-28B-A3B)	1	4
ERNIE 4.5
(21B-A3B / Thinking)	0.5	2
ERNIE 4.5
(0.3B)	0.1	0.4
ERNIE 4.5 Turbo
(128K Preview/Latest)	0.8	3.2	输入缓存命中: 0.2
搜索增强: 0.004 元 / 次
ERNIE 4.5 Turbo
(32K)	0.8	3.2	输入缓存命中: 0.2

阿里云 (Aliyun)#

数据来源：阿里云百炼模型价格 | 上下文缓存说明

豆包 AI 绘图闭环小练习

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

豆包 AI 绘图闭环小练习#

目标：从 0 到拿到一张「无水印」AI 图，按「生成提示词 → 出图 → 无水印下载」走一遍流程。

会用到这些工具：

提示词生成器： ai.codefather.cn/painting 或 Banana Prompt Quicker 或 Promptoy 模板库
绘图平台：豆包 AI（ doubao.com/chat/create-image ）
无水印下载脚本/扩展：豆包下载器脚本/扩展

一、豆包 AI 无水印下载脚本#

把豆包生成的图片，一键下载成无水印原图。

油猴脚本下载地址： doubao-downloader.user.js

1. 油猴脚本用法（推荐）#

前提：浏览器已装 Tampermonkey / Violentmonkey 等油猴扩展。

打开上面的脚本链接，油猴会自动弹出安装页。
点击确认安装。
在扩展管理里确认：油猴启用，且允许脚本在豆包站点运行。

装完之后，访问豆包绘图页： doubao.com/chat/create-image 。

2. 浏览器扩展用法（可选）#

不想用油猴时，可以装打包好的扩展：

从项目页下载 .zip 包。
打开浏览器扩展管理，开启「开发者模式」。
选择「加载已解压的扩展程序」，指向解压目录，或按项目文档说明安装。

.crx 在部分浏览器里装起来有限制，也可能异常，不推荐优先选择。

二、用 AI 生成绘画提示词#

打开提示词工具之一：
- ai.codefather.cn/painting
- Promptoy（提示词模板库）
- nano-kit
- gemini-3-pro-image-preview
- slides（多风格 Slides/PPT 提示词库）
- Banana Prompt Quicker
- baoyu-skills（GitHub 仓库），或通过 skills.sh 市场页面安装相关技能
- Gemini 提示词示例 001–050
选一个接近目标风格的模板（插画、二次元、写实等）。
填写画面描述：主体、场景、构图、光影、风格等关键信息。
按需调整尺寸、细节等参数。
点击「生成提示词」，复制生成的中英文提示词。

三、在豆包中出图并用脚本下载#

打开豆包绘图页面： doubao.com/chat/create-image
将上一步生成的提示词粘贴到输入框中，选择合适的模型与尺寸，点击生成。
等待图片生成完成后，使用前面安装好的下载脚本/扩展，一键下载原图（无水印版本）。

到这里，「生成 → 出图 → 无水印下载」的闭环就跑通了。

上下文设计哲学

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

上下文是稀缺资源｜RAG、Memory、Skills 的设计哲学刍议#

在大模型时代，「上下文」这个词被频繁提起，却常常在讨论中被过度简化。我们可以先退后一步，问一个更根本的问题：上下文究竟是什么？

对于人类而言，上下文是我们理解世界时的那层看不见的背景幕布。它是两个老朋友聊天时无需言明的共同经历，是团队讨论项目时每个人脑海中关于前情的默契假设，是你读到这句话时，前面所有文字在你意识中留下的痕迹对当下理解的持续塑造。我们和他人进行的每一次对话、每一项研究、每一段协作，都依赖这种「默示」的共享认知来避免从零开始反复解释同一件事，让思考得以保持连续性和方向感。

对于大模型来说其实也差不多，只是这些概念被具象成了 system prompt、聊天历史、外部工具调用结果，以及各种临时拼接进来的检索信息。所有这些片段共同构成了模型的“工作记忆”：它在多大程度上理解自己现在身处哪一个任务链条、面对的是谁、需要延续的目标是什么，这些都取决于当前被送进上下文窗口的内容。

那么问题来了：既然上下文如此重要，为什么不干脆把所有相关信息都塞进去呢？

答案藏在 Transformer 这个架构的底层设计里。当模型处理一段文本时，它需要让每一个词都去关注上下文中的所有其他词，计算它们之间的关联强度。这种全局注意力机制赋予了模型强大的理解能力，但也埋下了一个代价高昂的伏笔：当上下文长度翻倍时，计算量会翻到四倍；长度增加到十倍，计算量就变成一百倍。

从数学上看，假设输入序列长度为 n_n_，每个词被表示为一个 d_d_ 维的向量。标准的自注意力需要计算一个 n×n_n_×n 的注意力权重矩阵，其中每个元素 aij_aij_ 表示第 i_i_ 个词对第 j_j_ 个词的关注程度：

Attention(Q,K,V)=softmax(QKTdk)VAttention(Q,K,V)=softmax(_dk__QKT_)V

这里 Q_Q_（查询）、K_K_（键）、V_V_（值）都是 n×d_n_×d 的矩阵。关键在于 QKT_QKT_ 这一步：两个 n×d_n_×d 的矩阵相乘，得到一个 n×n_n_×n 的矩阵，计算复杂度为 O(n2⋅d)O(n_2⋅d)。由于 d_d 通常是固定的模型超参数，真正随输入规模变化的是 n2_n_2 这一项。

这就是为什么复杂度被称为「二次方」级别。当序列长度 n_n_ 从 1000 增长到 10000 时，n2_n_2 从 100 万跃升到 1 亿，计算量增加了整整两个数量级。而存储那个 n×n_n_×n 的注意力矩阵同样需要 O(n2)O(_n_2) 的显存，这往往成为实际部署中更早触及的瓶颈。

想象一个圆桌会议：如果只有四个人参加，彼此交流起来轻松自如，每个人只需要关注另外三个人的发言。但当人数增加到四十人，每个人需要同时追踪的对话线索就变成了三十九条，整个房间里的信息交换复杂度呈几何级数攀升。Transformer 面对的正是这样的困境。

这意味着，哪怕硬件算力在持续进步、上下文窗口在不断扩大，我们永远无法通过「暴力堆料」的方式彻底解决问题。把一本五百页的技术手册完整塞进上下文，带来的可能是响应时间从两秒变成二十秒，推理成本从几分钱飙升到几块钱，而模型的注意力反而在信息的海洋中被稀释，重要的细节淹没在无关的噪声里。

正因如此，「如何更好地管理上下文」成为了从2022年12月 ChatGPT 发布以来整个业界在持续攻关探索的主要方向之一：

一方面，我们希望模型在长周期的协作中维持稳定的人设、偏好和目标感，能记住之前的决策和约定；

另一方面，算力与上下文窗口依然有限，生搬硬塞更多文本只会带来成本飙升、干扰增多、推理变钝。真正困难的地方在于，什么该被长期保留，什么只作为一次性线索，什么需要在多轮交互中逐步抽象成结构化的知识与技能。

过去几年，业界对上下文管理的探索当然是卓有成效且进展迅速的，逐渐形成了几条相对清晰的技术路径，主要可以归纳为：

扩大窗口、做检索增强，将更多文档向量化之后按相似度塞回对话

配合少量长期记忆 memory 工具，把用户偏好和基本资料存起来

做特化 subagent，分拆任务复杂度，分而治之管理上下文

从需求到设计原型

Sun, 08 Mar 2026 00:00:00 +0000

从需求到设计原型：AI 辅助开发全链路指南#

如果你已经走通了「PRD → 原型 → 技术栈转换」，可以继续看进阶篇： Google Stitch + Figma + MCP：从设计到代码，AI 统统搞定 。

本指南记录了一套利用 AI 工具链实现从“模糊构思”到“高保真原型”再到“可执行代码”的极速开发闭环。

一、核心方法论：AI 驱动的极速流#

传统的开发流程是 需求 -> 文档 -> 设计图 -> 切图 -> 写代码。 AI 时代的实战流是：

需求定义 (ChatGPT/Gemini/豆包)：输出结构化 PRD。
视觉建模 (Stitch)：通过 PRD 生成高保真 UI 原型并导出 HTML。
技术重构 (Stitch to Tech)：将 HTML 原型转化为目标技术栈（React/Vue/Tailwind）。
工程落地 (Cursor/Claude Code)：由 AI Agent 完成生产环境代码编写。

二、工具矩阵 (Toolchain)#

1. 需求与逻辑定义#

ChatGPT / Gemini / 豆包：负责深度思考，将模糊的想法转化为标准的产品需求文档（PRD）。

2. UI 生成与原型 (UI Generation)#

Stitch (Google) ：核心原型工具。交互感极强，支持导出 HTML，适合快速搭建应用框架。
v0.dev / 秒多：前端组件级生成工具。

3. IDE 与代码实现 (Coding Agent)#

Cursor：目前最强的 AI 集成开发环境，擅长理解全项目上下文。
Claude Code：Anthropic 推出的命令行 Agent，具备极高的逻辑推理和自主修复能力。

三、全链路实战：从零开发“心语” App#

第一步：需求产出（ChatGPT/豆包）#

操作： 告诉 AI 你的创意，要求其输出标准的 Product Requirements Document (PRD)。

AI 产品推荐

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

AI 产品导航与榜单#

互联网上已经有非常完善的 AI 产品导航站点。与其在这里逐一罗列功能，不如直接前往这些站点按分类筛选和体验实际产品。

导航网站#

https://zhinan.geekbang.com/ ：极客时间出品的 AI 工具与资源导航，按照场景与类型进行整理。
https://www.newrank.cn/rankvoice/all ：新榜 AIGC / AI 应用相关榜单与案例，适合了解行业热点产品。
https://feizhuke.com/ ：非主客 AI 导航，覆盖创作、办公、编程等多种场景的工具。
https://www.aicpb.com/zh ：AI 产品榜（中文版），根据功能与热度推荐各类 AI 工具。
https://ai-bot.cn/favorites/ai-programming-tools/ ：AI 编程工具与助手导航，集中收录各类代码助手、AI IDE 与开发平台。
https://www.waytoagi.com/zh/sites ：WaytoAGI 中文 AI 站点集合，收录国内外常用 AI 产品与服务。
https://magicbox.tools/zh/explore ：MagicBox AI 工具箱，可按标签与用途快速筛选工具。
https://www.aitop100.cn/tools/index.html ：AI Top 100 工具榜，聚合热门 AI 工具与网站。
https://aishenqi.net/ ：AI 神器导航，侧重效率工具与创作类产品。
https://123.topstip.com/ai ：TopSTIP AI 导航，整理多种垂直场景下可用的 AI 产品。
https://www.indietools.work/categories ：IndieTools 分类导航，收录独立开发者的 AI 工具与应用。

以下来源极客AI指南#

基础模型#

EPLB（DeepSeek）：DeepSeek开源的，适用于 V3/R1 的专家并行负载均衡器
DualPipe （DeepSeek）：DeepSeek开源的，用于 V3/R1 训练中的计算通信重叠
DeepGEMM（DeepSeek）：DeepSeek开源的，专为简洁高效的FP8通用矩阵乘法（GEMMs）设计的库
通信库DeepEP（DeepSeek ）：专为混合专家模型（Mixture-of-Experts, MoE）和专家并行（Expert Parallelism, EP）设计的通信库
存储库FlashMLA(DeepSeek) ：适用于Hopper GPU的高效MLA解码内核，针对可变长度序列服务进行了优化
阿里万相大模型：此次开源采用最宽松的 Apache2.0 协议，14B 和 1.3B 两个参数规格的全部推理代码和权重全部开源
Claude 3.7 Sonnet ：Anthropic 发布的全球首个混合推理模型
腾讯快思考模型-混元 Turbo S ：主打秒回、低成本
Fire-Flyer文件系统(DeepSeek) ：利用现代SSD和RDMA网络的全部带宽的并行文件系统
Gemini 2.0 ：Google DeepMind 发布了 Gemini 模型更新，提升了多任务处理和推理能力。
DeepSeek LLM ：DeepSeek 开源的 67B 大模型，中英 2 万亿数据训练，含 7B/67B 版本。
DeepSeek R1 ：推理模型，开源并超越 OpenAI-o1-mini。
DeepSeek 提示库：探索 DeepSeek 提示词样例，挖掘更多可能
GPT-4 ：OpenAI创建的多模态大型语言模型,是GPT系列的第四个模型。
通义千问2.5-72B-Instruct ：Qwen2.5是Qwen大型语言模型系列的最新成果。
Llama-3.2-11B-Vision-Instruct ：多模态模型，集成了预训练和指令微调的图像推理生成模型
Llama-3.2-3B-Instruct ：多语言模型，集合包含预训练及指令微调的生成模型
jina-embeddings-v3 ：多语言多任务文本嵌入模型，专为各种 NLP 应用而设计。
Mistral-Small-Instruct-2409 ：该模型旨在与vLLM库无缝配合，确保在生产环境中实现平稳集成。
GOT-OCR2.0 ：通用 OCR 理论：通过统一的端到端模型实现 OCR-2.0
CogVideoX-5b-I2V ：视频生成模型
Qwen2.5-Coder-7B-Instruct ：聚焦代码生成、代码推理和代码修复等
Llama-3_1-Nemotron-51B-instruct ：在模型准确性和效率之间实现良好平衡的模型。
文心大模型（闭源）：包括NLP、CV、跨模态、生物计算、行业大模型
盘古大模型（闭源）：盘古大模型是面向行业的大模型，包含L0中5类基础大模型、L1行业大模型及L2场景模型三层架构
360zhinao ：360智脑大模型，包含7B等多个系列
Baichuan2 ：包含有 7B、13B 的 Base 和 Chat 版本，并提供Chat 版本的 4bits 量化。
GLM-4 ：智谱 AI 推出的最新预训练模型 GLM-4 系列中的开源版本。
ChatGLM3 ：智谱AI和清华大学KEG实验室联合发布的对话预训练模型。
GLM-130B ：开放的双语（英语和中文）双向密集模型
CodeGeeX ：拥有 130 亿个参数的大规模多语言代码生成模型
CogView ：预训练（4B 参数）转换器，用于通用领域的文本到图像生成。
CogVLM ：强大的开源视觉语言模型
零一万物开源大模型系列：包括多模态、代码等多个模型系列
商汤日日新大模型（闭源）：包括语言处理、代码、行业应用等多个模型系列
腾讯混元大模型：腾讯研发的大语言模型，具备强大的中文创作能力，复杂语境下的逻辑推理能力，以及可靠的任务执行能力
豆包大模型（闭源）：字节跳动推出的自研大模型。
Stable Diffusion ：文本到图像生成模型
GPT-4o ：多模态AI大模型
Sora ：AI视频生成大模型
Gemma ：性能和效率均出类拔萃，经过优化，可在各种硬件上实现超快的推理。
DALL·E 3 ：可以轻松地将想法转化为极其精确的图像
序列猴子开放平台：出门问问推出的一款超大规模的语言模型

AI 编程工具#

文心快码 - Baidu Comate ：基于文心大模型，结合百度编程大数据
通义灵码：基于通义大模型，提供代码智能生成、研发智能问答能力
代码小浣熊 Raccoon ：基于商汤大语言模型的软件智能研发助手
GitHub Copilot ：全球最广泛采用的人工智能开发工具
Cursor ：Cursor 旨在让用户更加高效地利用AI 编码
豆包 MarsCode编程助手：豆包旗下的 AI 编程助手，提供以智能代码补全为代表的 AI 功能
Amazon Q ：能够集成在多种开发环境（包括 JetBrains、IntelliJ IDEA、Visual Studio 和 VS Code）
CodeGeeX ：智谱AI开发，支持多种IDE与语言
Cody ：使用 AI 按需生成代码，当用户开始新项目或尝试理解遗留代码时，Cody 还能排忧解难。
CodeFuseVAT ：基于大模型技术，构建覆盖软件研发全生命周期的多智能体协同的智能研发体系。
Project IDX ：谷歌推出的一款基于人工智能的云端全栈开发平台和代码编辑器
Codeium ：提供代码自动补全和搜索功能，让开发人员能够快速定位和生成代码
Qodo ：AI代码测试和分析工具
AskCodi ：理论上可完成任何编码工作，从生成代码到解释逻辑等
腾讯云 AI 代码助手：辅助编码工具，基于混元代码大模型，提供技术对话、代码补全、代码诊断和优化等能力。
Duo Chat ：个人 AI 助手，可提高工作效率
Plandex ：开源 AI 编码引擎，专为跨多个文件的实际任务而设计。
天工SkyCode ：集成到编辑器中，无缝衔接开发环境
Replit Agent ：人工智能驱动的软件开发和部署平台

Agent 平台或工具#

ChatDev ：AI智能体软件开发平台
文心智能体平台：百度推出的基于文心大模型的智能体平台,
天工SkyAgents ：昆仑万维推出，通过模块化设计简化AI Agent的创建与部署
实在Agent（智能体）：实在智能基于RPA和自研屏幕语义理解技术打造的自动化智能体产品
AskXBOT ：澜码科技自主研发的基于大语言模型的企业级 AI Agent 平台
AIAgent.app ：Web应用，可根据设定的目标自行做出选择和执行任务
GPTs Builder ：OpenAI于首届开发者大会上推出的自定义GPT功能并发布以供其他人使用的平台。
Beam.ai ：在Agent流程自动化平台上构建自定义Agent
Amazon Bedrock Agent ：可简化工作流并自动执行重复任务
agentx.so ：基于GPT4、Gemini 或 Anthropic等LLM，使用您自己的数据创建多模型AI Agent。
Dataloop.ai ：提供专门设计的工具，可轻松大规模创建和启动企业级AI Agent。
Insighto.AI ：一个无需编程的AI Agent构建平台
AgentGPT ：通过AgentGPT创建AI Agent非常简单
Coze（扣子）：字节跳动推出的AI聊天机器人和应用程序编辑开发平台
飞书智能伙伴：一个开放的 AI 服务框架，支持多款大模型以及用户自定义构建智能伙伴
钉钉AI助理：汇集了钉钉的AI产品能力，企业用户和个人用户可以根据需求创建个性化AI助理
ModelScopeGPT ：国内首个大型模型调用工具，旨在实现模型间的协作完成任务
讯飞友伴：科大讯飞推出的一个基于知识库的chatbot构建平台
小明助理：明略科技推出的一站式大模型AI智能助理
智谱清言：智谱推出的生成式AI助手
Oscar（开源）：Go 语言开发团队推出的构建 AI 智能体的开源平台，可以帮助软件产品团队监控问题或错误。
斑头雁：企业级AI Agent智能体头部厂商，提供工作流、知识库、数据库、Tools能力
Replit Agent ：让开发App更简单，只需一个提出Prompt的动作即可

模型平台#

智谱大模型开放平台BigModel ：几行代码接入大模型，极速构建变革性AI体验。
Hugging Face ：集合了众多优秀的开源模型
ModelScope魔搭社区：汇聚最先进的开源模型，让模型开发使用更简单
Amazon Bedrock ：使用基础模型构建和扩展生成式人工智能应用程序的最简单方法
gitee ：汇聚最新最热 AI 模型，提供模型体验、推理、训练、部署和应用的一站式服务，提供充沛算力。

数据集#

训推框架分析数据（DeepSeek）：分析数据使用 PyTorch Profiler 捕获，下载后能可视化
满血DeepSeek-R1蒸馏数据集-110k ：本数据集为中文开源蒸馏满血R1的数据集
阿里云天池数据集：阿里系唯一对外开放数据分享平台
Hugging Face ：集成了众多开源数据集
OpenDataLab ：为国产大模型提供高质量的开放数据集
Open Data on AWS ：计划300 多个公开可用的免费数据集的集合
Azure 开放数据集：轻松访问特选数据集并加速机器学习
BigQuery 公共数据集：存储于 BigQuery，并通过 Google Cloud 公共数据集计划提供给公众
ModelScope开源数据集：集成了众多开放的数据集
千言开源数据集：中文开源数据集，由百度联合中国计算机学会、中国中文信息学会共同发起
MusicLM ：可在Kaggle上获取的机器学习数据集，包含5,521个由音乐家撰写的高质量音乐描述。

AI 开发工具#

AppBuilder ：百度的大模型应用开发平台
TensorFlow ：端到端机器学习平台
TestGPT ：OpenAI的GPT-4模型衍生的AI测试工具
飞桨PaddlePaddle ：源于产业实践的开源深度学习平台
Warp ：终端工具，内置AI命令搜索
MarsX ：低代码平台，使用GPT聊天界面构建网站或应用，无需编码
HTTPie AI ：AI API开发工具，与API互动的新方式
Fronty ：世界上第一个AI驱动的网页设计到 HTML和CSS 转换器
AirOps ：人工智能SQL语句生成和修改工具
Replit Agent ：人工智能驱动的软件开发和部署平台
StableStudio ：建立在Stability AI最新的图像生成模型之上，允许用户利用生成AI功能创建高分辨率图像
Vercel v0 ：利用AI将用户输入转换为功能性的 UI 组件，使用户能够创建各种应用程序
Dify.AI ：开源 LLM 应用开发平台。使用 RAG 引擎编排从代理到复杂 AI 工作流的 LLM 应用。
Vapi ：专为开发人员设计的语音人工智能平台，提供全面的解决方案
Koala.sh ：为用户提供了与其AI聊天机器人互动的无缝体验，由GPT-4o、GPT-3.5和Claude 3.5提供支持。
GPTZero ：值得信赖的 AI 检测器，瞬间检测多达50,000个字符的AI抄袭。
GetResponse ：全方位营销平台，提供一套用于电子邮件营销、营销自动化等工具。

AI 数据挖掘#

Hex ：实现从快速查询到深度分析再到美观交互式数据应用的端到端工作流程。
GPTChart ：让用户可视化来自数据输入的图表和图形，促进详细分析。
DeepSeek AI ：通过人工智能搜索和智能数据分析彻底改变用户与数据的互动方式。
Akkio ：体验生成式BI的力量
Inven ：分析来自各种来源的数百万数据点，为用户提供有关任何细分市场的可操作见解。
Encord ：提供了一系列工具，包括标注、主动模型测试和数据筛选。
Powerdrill AI ：能够迅速从知识和数据中提供洞察。
Numerous AI ：通过与 Google Sheets 和 Excel 无缝集成，帮助用户进行数据分析、内容创作和数字营销策略。
KNIME【开源】：免费开源的数据分析工具
Tableau Public ：强大的数据可视化功能和用户友好的界面
Google Data Studio ：紧密集成Google的其他服务，用户可以根据需要生成各种类型的报告和仪表盘。
RapidMiner【开源】：开源的数据科学平台，专为数据分析和机器学习设计
DataLab ：简化和加速数据转化为可行的见解，其中的 AI 助手使用户能够“与数据聊天”
Formula Bot ：简化数据分析过程，提供高效准确的数据处理和转换功能。
Orange【开源】：开源的数据挖掘和机器学习软件

AI 网站 & App 构建工具#

ShipFast ：NextJS 样板，提供构建 SaaS、AI 工具或任何其他 Web 应用所需的所有工具
Best Web Design Tools ：一个集合网站，聚集了网页设计所需的相关工具
Uizard ：集成了Google API，快速构建界面和原型
Zapier ：提供大量的应用集成，满足各种需求。用户可以连接超过7,000个应用程序，自动化工作流程
10Web ：用户可以在几分钟内使用人工智能网站构建工具创建和定制专业网站。
Durable AI ：用户可以在几秒钟内创建专业网站，无需编码技能
Portaly ：快速制作个性化的链接页面，只需输入任何网站或个人资料链接即可。
B12 ：可以自动创建一个网站，提供您成功所需的工具，包括发票、日程安排、文件、电子签名和电子邮件营销。
Queue-it ：有效管理网站流量，帮助企业顺利运行高流量销售和注册，而无需担心崩溃或机器人干扰。
Zarla AI ：网站生成器，包括网站创建、logo制作和业务规划。
Universe 网站构建器：无代码平台，允许用户在任何地方创建定制网站
TeleportHQ ：提供强大的可视化构建工具，可以立即创建和发布静态和动态网站。
Mixo ：包括网站构建、定制和SEO优化。
墨刀：中文界面，傻瓜式操作，用户友好

AI 办公工具#

NameSnack ：商业名称生成器
快文CopyDone ：AI营销创作神器，多类型营销内容生成
Typeface ：多模态AI营销创作神器
ChatDOC ：基于AI的PDF文件阅读助手
飞书妙记：人工智能会议纪要工具，可通过录音自动生成会议纪要和关键词汇总
Tome ：AI PPT工具
爱设计AiPPT ：一分钟，AI 生成 PPT！
Timely ：在线日历、自动提醒、客户记录、销售管理、业务管理等功能
SlidesAI ：让 AI 快速制作专业、有吸引力的幻灯片。
MindShow ：国内开发者开发的PPT演示内容自动生成工具
Raycast AI ：Mac上的人工智能助手，提高工作和学习效率
Merlin ：基于ChatGPT的Chrome浏览器扩展
SheetGod ：AI人工智能Excel公式生成工具
Rows ：在线表格Excel处理工具
ExcelFormulaBot ：可根据文本指令快速生成Excel和谷歌表格的公式
ChatPDF ：强大的AI PDF工具
有道翻译：提供即时免费的多语言之间的翻译、网页翻译、文档翻译、PDF翻译、DOC翻译等
讯飞智能翻译：快速准确稳定可靠的人工智能翻译平台
腾讯翻译君：支持中、英、日、韩等多门语言，适用于境外旅游、对外交流、国际办公等情境
搜狗翻译：支持50多种语言之间的互译
火山翻译：字节跳动推出的，内置权威词典，支持多种查词方式
彩云小译：同声传译和AI翻译工具
必应翻译：微软推出的支持40多种语言的文段和网页翻译工具
百度翻译：支持200多种语言之间的互译
百度AI同传助手：自动生成英文演讲、在线课程和会议字幕
Google翻译：支持上百种语言之间互译，真正无障碍级别的翻译软件
DeepL ：新一代AI翻译神器
Magic Write ：Canva旗下的AI文案生成器

AI 写作工具#

DeepSeek ：探索未至之境
腾讯元宝：全面接入DeepSeek
DeepL Write ：AI写作辅助工具
讯飞智检：基于海量标注数据和深度学习算法实现文本纠错、涉黄、涉政、违禁词等识别
彩云小梦：提供故事续写、自定义故事背景、角色对话等能力
Sudowrite ：AI故事写作、文章润色等
Rytr ：AI内容生成和写作助手
QuilBotl ：AI写作润色工具
NovelAI ：AI创作助手
Notion AI ：Notion旗下的AI笔记和内容创作助手
Moonbeam ：长文章的AI内容创作助手
Friday ：线上AI文本内容生成工具
秘塔写作猫：专为写作打造的效率工具
文心一言：百度推出，能写文案、读200万字超长文档等
智谱清言：智谱推出，轻松实现各类创意
通义千问：阿里推出的对话、写作等均可
Kimi ：超大“内存”的智能助手，可以一口气读完二十万字的小说
豆包：字节跳动推出，驾驭各类题材和风格

AI 设计工具#

PromptHero ：专为提示工程而设计的平台，提供了由稳定扩散、Midjourney和ChatGPT等模型生成的大量AI艺术图像。
Deep Dream Generator ：由人工智能驱动的平台，为各种需求提供了广泛的人工智能技术，包括图像生成和操作。
chichi-pui ：（二次元）专门用于发布和生成AI图像的网站，提供各种AI技术以满足不同需求。
Palette.fm ：在线对照片上色，能够在几秒钟内将黑白图像转换为充满活力、逼真的颜色。
Stockimg AI ：利用AI快速生成高质量图片的在线工具
MagicStudio ：基于AI的图片编辑设计工具
Facet ：AI驱动的图片工具，用于商业级的大规模图片编辑
Dreamlike.art ：免费的在线插画生成AI工具
Gencraft ：能够将文字转换为独特的图像和视频
即时AI ：文本描述生成可编辑的原型设计稿的工具
Spline AI ：基于浏览器的3D编辑器
Poly ：轻松生成虚拟3D模型的工具
Microsoft Designer ：用于创建任意类型图像设计的AI工具
Magician ：Figma插件，使用人工智能技术自动生成图标
Lexica ：为各种需求提供访问各种人工智能技术，包括生成图像、文本等。
Removal.AI ：AI背景去除工具
百度AI作画：基于文心大模型的通用且可控的文生图系统
凡科网：免费的词云生成网站
Pixso ：在线协作设计工具，提供一些非常实用的AI辅助工具
AnimeGAN ：可以将真实照片或视频智能生成具有漫画风格的图像或视频

AI 视频工具#

Gen-2 ：使用文本、图像或视频片段生成新颖的视频
腾讯智影：AI智能创作工具
来画：打造智能、可控的AI动画视频、AI网址链接生成视频、可视化AI智能体，以及AI智能硬件等
Wonder Studio ：可以自动为CG角色制作动画、打光并将其合成到真人场景
Veed Video Background Remover ：AI视频背景移除工具
Unscreen ：AI智能视频背景移除工具
Synthesys ：虚拟人自动生成和出镜讲解的视频服务
Synthesia ：AI视频生成平台
Runway ：帮助创建和发布预训练的机器学习模型，用于生成图像或视频
Neural Frames ：流行的 AI 视频生成器
闪剪-AI数字人：可以根据用户提供的视频和文字，自动生成一段视频
通义万相：支持根据图片生成视频
一帧秒创：支持图转视频、AI数字人、AI视频
灵动人像LivePortrait ：只需要一张肖像照片和一段文字或音频，即可制作专业的视频内容
Stable Video ：利用人工智能视频创作和图像编辑工具释放创造力
Pika ：完全免费的多模态AI生成视频工具
DomoAI ：将照片和视频动漫化的AI工具
快手可灵：图生视频、文生视频、视频续写都可
智谱清影：用户只需输入文本或上传图片，30秒内即可生成6秒视频，支持API调用
剪映：全能易用的剪辑软件

AI 音频工具#

魔音工坊：配音工具和高效多人协同创作工具
讯飞听见：科大讯飞推出的AI语音转文字工具
Suno ：高质量的AI音乐创作平台
海绵音乐：字节推出的AI音乐创作平台
音疯：昆仑万维推出的AI音乐创作平台
Udio ：免费的AI音乐创作工具
琅琅配音：智能文本转语音
网易天音：网易推出的一站式AI音乐创作平台
TME Studio ：腾讯音乐推出的智能音乐创作助手
Lyrics Into Song AI ：在线AI音乐创作工具
Stable Audio ：Stability AI最新推出的音乐生成工具
MemoAI ：轻松将视频、音频转换为文本、字幕和注释。
Text to Speech ：免费在线文本转语音服务
Reecho睿声：数秒内克隆任意声音、创建与真人无异的极具表现力的文本配音、或是仅通过文本描述来生成任意音效。

AI 必学课程#

基于DeepSeek的RAG系统研发实战：RAG，开发者加入 AI 的最佳路线
DeepSeek-R1 与 Deep Research复现之旅：蒸馏 DeepSeek-R1 进行微调复现的思路
DeepSeek-R1 前沿入门课：论文领读，还原 DeepSeek-R1 技术思路
AI 大模型之美：揭开 ChatGPT 面纱，拥抱 AI 新潮流
LLaMA3前沿模型实战课：玩转 LLaMA 3，全面驾驭其模型能力
大模型应用开发实战：AI 时代下的自然语言编程范式第一课
徐昊 · AI 时代的软件工程：大师特训，用 LLM 重塑开发范式
AI 大模型实战高手课：蜕变 · 成为 AI 时代的新型工程师
AI Agent 智能体实战课：手把手带你搭建属于自己的智能体
AI 大模型项目落地实战：助力程序员转型，探索大模型开发之路
RAG 系统实战课：转型 AI，从 RAG 开始
循序渐进精通 AI 编程之道：快速实现企业级研发效能提升
程序员的AI开发第一课：普通程序员也能轻松驾驭大模型
前端工程师的 AI 实战课：用 AI 技术放大前端生产力
成为 AGI 产品经理：用实战开启 AGI 产品经理的成长之旅

AI 必参大会#

QCon 全球软件开发大会：AI+软件研发全流程
AICon 全球人工智能开发与应用大会：AI技术研发、产品设计和行业实践案例

从设计到代码，AI 统统搞定

Fri, 13 Mar 2026 00:00:00 +0000

Google Stitch + Figma + MCP：从设计到代码，AI 统统搞定#

场景：我只想画界面，不想手写前端#

很多开发者做 Side Project 时都有同一个痛点：

你有一堆产品想法，但不想陷在「像素级对齐」里；
你能写 React/Vue，但切 Figma 图、对设计稿像素走查很耗精力；
你希望从一份设计稿直接得到工程级代码，自己只做「架构 + 业务」。

这一篇就是把前一篇《从需求到设计原型》里提到的那条链路：

PRD → Stitch → Figma → MCP → 代码

真正拉直成一套可复制的闭环 SOP。

一、整体链路概览：谁在干什么？#

先把每个工具的职责说清楚：

Stitch（Google）：根据文字需求生成高保真 UI 原型，适合「从 0 到一版像样的设计」。
Figma：作为设计中枢，承载 UI 资产、组件库、交互状态，方便多人协作和版本管理。
Framelink Figma MCP：把 Figma 设计稿「暴露」给 AI，变成可检索、可解析的结构化数据。
Claude Code / Cursor（MCP 客户端）：通过 MCP 调 Figma，将设计稿翻译成目标技术栈代码。

一句话总结：

Stitch 负责“长出 UI”，Figma 负责“管理 UI”，MCP 负责“把 UI 变成代码”。

你要做的事情只有三件：

把需求讲清楚（给 Stitch / 大模型）；
在 Figma 里把生成的界面整理成合理的 Page / Frame / Component 结构；
在 Claude Code / Cursor 里给出清晰的实现约束，让 AI 根据 Figma 自动写代码。

二、准备工作：把工具链串起来#

1. Stitch：搞定从文案到界面#

访问 https://stitch.withgoogle.com/，用 Google 账号登录；
选择合适的模板（Web / Mobile），新建一个 Project；
把你的 PRD 核心内容丢给 Stitch，例如：

我要做一个「心语」应用，帮助用户每天记录一句自己的心情/想法，并形成时间轴：
- 入口：今日一句话 + 最近一周卡片
- 主要页面：时间轴视图、单条详情页、标签筛选页
- 风格：极简、温柔、偏莫兰迪色、大圆角、暗色模式友好
请按照这些需求设计一个移动端 Web 原型。

得到第一版原型后，你可以在 Stitch 里先做一次粗调：删掉明显不需要的页面、统一色板、调整排版节奏。

Awesome MCP Servers

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

精选的 MCP 服务器 #

精选的优秀模型上下文协议 (MCP) 服务器列表。原文链接 Github

什么是MCP？
客户端
教程
社区
说明
Server 实现
框架
实用工具
提示和技巧

什么是MCP？#

MCP 是一种开放协议，通过标准化的服务器实现，使 AI 模型能够安全地与本地和远程资源进行交互。此列表重点关注可用于生产和实验性的 MCP 服务器，这些服务器通过文件访问、数据库连接、API 集成和其他上下文服务来扩展 AI 功能。

客户端#

查看 awesome-mcp-clients 和 glama.ai/mcp/clients 。

Glama Chat 是一款支持MCP的多模态AI客户端，并集成 AI网关功能。

教程#

社区#

说明#

🎖️ – 官方实现
编程语言
- 🐍 – Python 代码库
- 📇 – TypeScript 代码库
- 🏎️ – Go 代码库
- 🦀 – Rust 代码库
- #️⃣ - C# 代码库
- ☕ - Java 代码库
范围
- ☁️ - 云服务
- 🏠 - 本地服务
操作系统
- 🍎 – For macOS
- 🪟 – For Windows
- 🐧 - For Linux

关于本地 🏠 和云 ☁️ 的区别：

其他AI编程实践文章

Sat, 14 Mar 2026 00:00:00 +0800

其他平台的 AI 编程实践#

站外文章与工具入口，一行一条，需要时再点开。

文章与实践#

AI 编程能力边界探索（Claude Code Spec Coding，得物×腾讯云） — Spec 工作流、三层规范、MCP 与实战数据。
从 Claude Code 到团队协作的优化思考（得物） — 对话流、Plan、子代理与团队侧落地。
Cursor + 飞书 MCP（掘金） — 飞书作 MCP 知识库、减轻跨工具重复沟通。

开源与工具#

mem0 — AI Agent 通用记忆层。
Context Hub — 策展文档与 chub CLI（Andrew Ng）。
PageIndex — 无向量、推理式 RAG 文档索引。

OpenMemory#

文档 Overview — 本地/托管 MCP，跨客户端共享记忆。
托管应用 — 注册与接入（免本地重配置）。

飞书开放平台#

开发者调用远程 MCP — 官方远程 MCP、云文档等工具与接入说明。

更多站内路径见项目实践。外站内容以原页面为准。

#	名称	类型	热度	一句话说清楚
1	Superpowers	Skills Framework	⭐ 90k+	强制 coding agent 走 TDD + 代码审查，不让 coding agent 偷懒
2	SuperClaude Framework	Skills 命令框架	⭐ 21.8k	30 条 slash 命令，指挥 coding agent 干活
3	MiniMax Skills	Skills 集合包	⭐ 1.8k	10 个工业级流程卡，前端全栈移动端文档都有
4	Anthropic Official Skills	官方 Skills	官方出品	官方的 skills 参考实现，`skill-creator` 必装
5	Vercel Agent Skills	Skills 集合包	⭐ 23.6k	Vercel 官方出品，React/Web 设计 140+ 条审查规则
6	Planning with Files	专项 Skill	高引用	用 Markdown 文件给 coding agent 当外挂记忆库
7	Context Engineering Skills	Skills 集合包	社区热门	教 coding agent 管理自己的上下文
8	Composio Skills	Skills + MCP	团队出品	MCP + Skills 双层配合，教 coding agent 认证和调用外部服务
9	Antfu Skills	个人 Skills	开发者标杆	高手是怎么写 Skills 的
10	Awesome Agent Skills	Skills 索引	⭐ 12.4k	500+ 各大厂 Skills 的索引，当目录翻

AI 编程指南 on AI 编程实践指南

Agent Skills

Agent Skills#

一、Agent Skills 出现的背景#

二、相比传统工具的优势#

三层渐进式披露（节省 token）#

减轻判断负担#

AI 编程学习路径

AI 编程学习路径#

1. 选模型和工具#

2. 准备环境并配置模型#

3. 工作流与实战（从能用到好用）#

4. 进阶学习与参考资料#

Cursor 实战上手指南

Cursor 实战上手指南（10分钟）#

1. 安装 Cursor 并开通账号#

2. 配置 Rules、Skills、Subagents、MCP、Commands#

精选 LLM 应用集

🌟 精选 LLM 应用集#

🤔 为什么选择这个精选集？#

📂 特色 AI 项目#

AI 智能体#

🌱 入门级 AI 智能体#

MCP

MCP的工作原理#

以查询天气为例#

MCP资源#

官方与规范#

客户端与工具#

服务器与市场#

开发与集成#

mcp2cli：把 MCP / OpenAPI / GraphQL 变成 CLI#

🎓 系统学习 AI 知识资源指南

🎓 系统学习 AI 知识资源指南#

第一部分：AI 大厂官方课程#

OpenAI 官方资源#

Anthropic 官方资源#

微软 AI 学习路径#

Google AI 学习资源#

AWS AI/ML 资源#

Meta AI 资源#

第二部分：顶尖大学公开课#

斯坦福大学#

MIT#

其他名校#

第三部分：在线学习平台课程#

Coursera 精选#

DeepLearning.AI 短课程#

第四部分：开源学习资源#

GitHub 精选仓库#

中文学习资源#

学习路径推荐#

🚀 快速入门路径（2-4 周）#

📚 系统学习路径（3-6 个月）#

🎯工程实战路径（1-2 个月）#

按目标速查#

AI 模型：选型指南

编程模型选型#

1. 了解背景#

2. 认识市场#

3. 选型对比#

4. 成本评估#

Codex 实战上手指南

Codex 实战上手指南（10～15 分钟）#

1. 安装：你更适合哪一种形态？#

GitHub 周边工具速查

GitHub 周边工具速查#

Kiro 10 分钟项目实战

10 分钟跑通一个真实项目#

1. 打开项目#

2. 初始化项目配置#

3. 配置 MCP Servers#

output-style

输出样式#

内置输出样式#

输出样式如何工作#

更改你的输出样式#

创建自定义输出样式#

Hooks

Claude Code 钩子入门#

Project Rules（`.cursor/rules/`）怎么组织#