做不到让 AI 一次性彻底理解一切，但可以用工程化方式把项目做成“可被 AI 消化的知识包”，再配合分轮喂料与自动化索引，效果可以非常接近“项目专家 + 能上手改代码的工程师”。

做过两年文字秘书，写周记、总结、技术博客成了习惯，乐此不疲。可 AI 时代写技术博客似乎没啥意思，全让 AI 写也没意思。最近想明白了：主要是自娱自乐、满足表达欲；自己写草稿，让 AI 帮着改改，倒也没什么。

当机器能参与编写、理解甚至设计代码时，软件工程的核心从「把需求写成代码」转向「能力编排与治理」；Prompt 成为新接口，设计能力比语法能力更稀缺。

用自己手写的 lazy-form-workflow 和 LangGraph 对照，聊聊「把复杂流程当图来跑」这件事：图怎么建、边怎么跳、状态怎么传，以及 AI 决策节点该放在哪。

复杂流程不是靠"更长的 Prompt"解决的，而是靠可拆分的 SubAgent、可审计的 A2A 消息契约、可复用的 MCP 工具，以及"先声明后执行"的 workflow 把不确定性关进笼子里。

AI 助手越来越强，但总是"差点意思"——它知道怎么写代码，却不知道你们团队的规范；它能生成文档，却不懂你们公司的模板。Agent Skills 是一个简单、开放的格式，让你给 AI 装上"技能包"，把领域知识和工作流程打包成可复用的能力。

AI 能让你写代码快 10 倍，但如果没有护法加持，你可能在以 10 倍速度制造技术债。本文介绍 AI 辅助编程时代的三大护法：可验证性（TDD）、可观测性（MDD）、可理解性（活文档），帮你驯服 AI 这匹烈马。

Claude Code 是 Anthropic 推出的命令行 AI 编程工具，但按 Token 收费的模式让很多开发者"又爱又恨"。本文从基础用法到成本控制，用幽默风趣的方式教你如何高效使用 Claude Code，既提高效率又控制成本。

你以为 Prompt 只是"和 AI 聊天"？错了。现代 Prompt 可以执行命令、调用工具、定义工作流——它已经从"自然语言"进化成了"可执行的程序"。本文通过 Cursor 的 Rules、Commands、MCP Tools 和 OpenSpec 案例，手把手教你把 Prompt 变成真正的"代码"。

写给独立开发者和一人公司——这些开源项目可以帮你快速构建产品、降低成本、实现盈利

探讨 AI 时代的编程新范式：从传统编码到 Vibe 编程，强调人在其中的关键作用——提问、判断、决策和创新能力的重要性

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