ClaudeCode在读完了roadmap.md之后，主动去学习更高级别的mission.md、tech-stack.md，识别出M2前面有M0、M1，自主去学习M0、M1的详细设计、自主学习代码结构。在进行M2详细设计过程中，由于我的有些决策与最初的roadmap.md不同，因此在M2设计文档输出时，再提了个“同步更新roadmap.md”的要求，达到工程文档前后一致。在ClaudeCode了解

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昨天，我们体验了VibeCoding，在IDEA中，使用ClaudeCode + ccSwitch + qwen3.8-max大模型，完成了M0的详细设计及基建与框架代码输出详情见该专栏的上一篇文章《M0按照传统规划需要耗时1~2周，真实的企业项目中，如果有可复制的项目，需要1到3天左右，如果没有可复制的项目，真实耗时也在1到2周左右。但是当我们用了AI后，实际只用了一下午（没加班）。大模型tok

昨天，我们体验了VibeCoding，在IDEA中，使用ClaudeCode + ccSwitch + qwen3.8-max大模型，完成了M0的详细设计及基建与框架代码输出详情见该专栏的上一篇文章《M0按照传统规划需要耗时1~2周，真实的企业项目中，如果有可复制的项目，需要1到3天左右，如果没有可复制的项目，真实耗时也在1到2周左右。但是当我们用了AI后，实际只用了一下午（没加班）。大模型tok

昨天，我们体验了VibeCoding，在IDEA中，使用ClaudeCode + ccSwitch + qwen3.8-max大模型，完成了M0的详细设计及基建与框架代码输出详情见该专栏的上一篇文章《M0按照传统规划需要耗时1~2周，真实的企业项目中，如果有可复制的项目，需要1到3天左右，如果没有可复制的项目，真实耗时也在1到2周左右。但是当我们用了AI后，实际只用了一下午（没加班）。大模型tok

等待的过程中，我在思考，我下次是否应该让AI按照S1、S2 这种最小工程的方式，逐个执行，而不是直接让AI执行M0，这个M0太大了，且token消耗是真的大啊，大到我觉得大企业应该自己构建自己的编程Agent，去尝试降低token使用量。在设计阶段这种探讨阶段，尽量的选择免费的对话性的大模型进行使用（如deepseek的客户端、google、千文、文心一言等），在探讨的基本成型后，再基于成型后的内

等待的过程中，我在思考，我下次是否应该让AI按照S1、S2 这种最小工程的方式，逐个执行，而不是直接让AI执行M0，这个M0太大了，且token消耗是真的大啊，大到我觉得大企业应该自己构建自己的编程Agent，去尝试降低token使用量。在设计阶段这种探讨阶段，尽量的选择免费的对话性的大模型进行使用（如deepseek的客户端、google、千文、文心一言等），在探讨的基本成型后，再基于成型后的内

等待的过程中，我在思考，我下次是否应该让AI按照S1、S2 这种最小工程的方式，逐个执行，而不是直接让AI执行M0，这个M0太大了，且token消耗是真的大啊，大到我觉得大企业应该自己构建自己的编程Agent，去尝试降低token使用量。在设计阶段这种探讨阶段，尽量的选择免费的对话性的大模型进行使用（如deepseek的客户端、google、千文、文心一言等），在探讨的基本成型后，再基于成型后的内