AI编程工具的能力边界本质上由人类的设计思维决定。优秀的提示词不仅是技术需求的翻译，更是经验、规范和教学理念的凝结。

​AI编程的双向性：开发者需具备清晰的技术架构能力，才能有效引导AI产出​迭代的艺术：优秀提示词需要像代码一样持续重构优化​上下文管理：合理使用@引用和模式切换可提升对话效率300%+​风险控制：自动审批功能需建立白名单机制（如限制文件操作路径）未来探索方向尝试集成单元测试生成探索将设计稿直接转为React组件研究AI辅助的性能优化建议。

核心架构采用 ​三级配置体系：​全局规则：控制语言（中/英/日）与基础行为准则​项目规则：通过.clinerules定义技术栈（如React+TS）、代码规范和安全限制​模式规则：定制四大核心模式（Code/Architect/Ask/Debug）及自定

AI编程工具的能力边界本质上由人类的设计思维决定。优秀的提示词不仅是技术需求的翻译，更是经验、规范和教学理念的凝结。

在传统开发中，开发者需要自行拆解技术方案，而在AI编程中，需求表达的精准度直接决定产出质量。曾因模糊描述"动态背景"导致AI生成渐变闪烁（过于刺眼），后修正为"HSL色相每5秒+1"的数学化描述，才得到柔和的色彩过渡效果。在UI设计环节，AI提出了"环形进度条+粒子聚焦动画"的创新方案，这种将功能性计时与游戏化反馈结合的设计思路，打破了我对番茄时钟的固有认知。这启示我们：AI不仅是工具，更是激发创