GitHub 上的开源项目、技术博客里的示例代码、AI 训练语料的分布里，React 相关内容的体量一直保持领先。在这个转折点上，框架之间的竞争会继续，但决定个人效率的，不再是「你用的是 Vue 还是 React」，而是「你能不能清晰地表达需求，并高效地与 AI 协作」。所以，与其问「谁更强」，不如问：在 AI 辅助开发的新工作流里，Vue 和 React 各自的处境是什么。换句话说，Vue 没有

Skill」是 AI 编程工具（Claude Code、Cursor、Codex 等）里的一种可复用能力包。它把某个领域的经验、脚本、资源和提示词打包成一个插件，装上之后，AI 在遇到对应任务时会自动“想起”怎么做，而不是每次靠你现场口述几十条规则。组件库的 API 千差万别（shadcn/ui、Ant Design、MUI 各有各的写法）；样式规范和设计系统需要反复交代（Tailwind 主题变

Skill」是 AI 编程工具（Claude Code、Cursor、Codex 等）里的一种可复用能力包。它把某个领域的经验、脚本、资源和提示词打包成一个插件，装上之后，AI 在遇到对应任务时会自动“想起”怎么做，而不是每次靠你现场口述几十条规则。组件库的 API 千差万别（shadcn/ui、Ant Design、MUI 各有各的写法）；样式规范和设计系统需要反复交代（Tailwind 主题变

很多人的工作模式，是「来一件事，处理一件事」。处理完就结束，不去复盘，不去抽象，不去总结规律。一年下来做了几百件类似的事，但遇到一个稍微不同的新情况，依然要从头摸索。这种努力，本质上是把自己的时间作为燃料直接燃烧掉了。你没有建立一个「方法库」，所以每一次遇到问题，都要重新消耗一遍脑力。AI 最擅长的，恰恰是把这些重复性的、缺少积累的环节压缩掉。当这些环节被压缩，一个没有方法沉淀的人，价值就会迅速归

我没有再切回 Cursor。对我来说，换到 Codex 之后最大的变化不是「代码生成变快了多少」，而是写代码的心态更稳了：更小的 diff、更少的心智负担、更可信的多文件改动，让我可以把精力放回需求本身，而不是花大量时间审阅 AI 到底改了什么。当然，这只是大半个月的主观感受，工具还在快速迭代，两边的差距也随时可能变化。如果你也在犹豫要不要转，我的建议是——别只看评测，把自己的真实项目放进去用两周

我没有再切回 Cursor。对我来说，换到 Codex 之后最大的变化不是「代码生成变快了多少」，而是写代码的心态更稳了：更小的 diff、更少的心智负担、更可信的多文件改动，让我可以把精力放回需求本身，而不是花大量时间审阅 AI 到底改了什么。当然，这只是大半个月的主观感受，工具还在快速迭代，两边的差距也随时可能变化。如果你也在犹豫要不要转，我的建议是——别只看评测，把自己的真实项目放进去用两周

回到面试官最初的问题：“怎么保证 Claude Code 写出来的代码是对的？不保证，但用一套流程把出错的概率降到最低。需求形式化，减少 AI 的猜测空间测试先行，让 AI 的实现有据可依小步构建，让问题无处藏身静态检查 + 人工审查，机器查语法、人查语义执行验证，用测试结果说话这套方法我用了整整一年，线上事故率比纯手写代码时期还低。面试官听完，点了点头，在评价表上写下了什么。我猜，那应该是个“通

回到面试官最初的问题：“怎么保证 Claude Code 写出来的代码是对的？不保证，但用一套流程把出错的概率降到最低。需求形式化，减少 AI 的猜测空间测试先行，让 AI 的实现有据可依小步构建，让问题无处藏身静态检查 + 人工审查，机器查语法、人查语义执行验证，用测试结果说话这套方法我用了整整一年，线上事故率比纯手写代码时期还低。面试官听完，点了点头，在评价表上写下了什么。我猜，那应该是个“通

大模型（Large Language Model，LLM）是基于海量文本训练的深度学习模型，能够理解并生成自然语言。产品形态变化：从「表单 + 按钮」转向「对话 + 生成」；交互范式变化：用户从「操作界面」变为「自然语言描述意图」；前端职责扩展：需要负责 Prompt 组织、流式渲染、状态管理、错误降级等。Token 是模型处理文本的最小单位，可以是单词、子词或字符。计费：多数 API 按 Tok

摘要 本文为AI编程工具OpenAI Codex的入门指南，主要介绍其安装配置及核心功能。Codex是一种智能编程助手，能够理解代码仓库、修改代码、执行命令等。文章详细讲解了Codex CLI的安装步骤、配置文件层级（全局/项目/本地）和环境变量管理。重点介绍了插件的安装与开发，以及MCP（模型上下文协议）的配置与使用，包括连接数据库等外部工具。此外，还阐述了Skills的概念，即通过AGENTS