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Superpowers:给 Claude Code 装上“工程大脑”

角色关系:能力 × 纪律 × 方向大模型是"天才工程师"——智力超群但自由散漫,容易跳步骤、漏细节。Superpowers 是"工程规范"——强制它按流程走,不许跳过测试、不许跳过验证。你是"技术主管"——定义需求、选择方案、在检查点把关,为最终结果负责。天才工程师(大模型)↓ 有能力但没纪律↓工程规范约束↓ 有能力 + 有纪律↓技术主管把关(你)↓ 能力 + 纪律 + 方向↓靠谱的交付一句话总

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AI Agent 如何重构 App 稳定性治理流程

是由百度地图开发平台推出并已开源的 App 稳定性分析 Agent。项目已在团队内部推广使用,持续沉淀历史崩溃模式和排查经验,帮助缩短 Crash 排查时间、降低新人上手门槛。我们更看重的是“长期复利”:通过向量数据库驱动的数据飞轮,把一次次线上故障处置转化为可检索、可治理、可继承的稳定性知识资产,让系统越用越聪明、团队越用越省力。项目定位是App 稳定性分析的统一 Agent 框架——闪退(Cr

#人工智能#重构#linux
构建云边端一体的分布式云架构,软硬结合驱动边缘计算创新场景

本文整理自 2022 年 12 月的智算峰会 · 智算技术分论坛上的同名主题分享。

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#分布式#架构#边缘计算
破局复杂业务场景:百度数据分析平台(TDA)分析增强与性能优化的双轮驱动

面对复杂的业务场景,百度数据分析平台(TDA) 通过分析能力增强与性能优化双轮驱动,来持续保障用户的分析体验

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#百度#数据分析#性能优化
harness-pilot 给代码库加一套“规则说明书“和“自动检查器“

Harness Pilot 作为一款 Claude Code 插件,集成了两大核心 Skill、五类内置 Agent 以及一套分层模板系统。4.1 两个 Skill分析流程包含以下四个步骤:评分权重分配为:文档覆盖率 35%、架构合规度 35%、测试覆盖率 30%,并支持历史趋势追踪。开发模式选择(Development Mode)在初始化和代码生成模式中,首先进行开发模式选择(Step 0),再

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#elasticsearch#大数据#搜索引擎
读完 Claude Code 源码才发现:Skills、MCP、Rules 的区别,远没有你想的那么大

每个 MCP 工具通过转换为tools[]格式,命名遵循// toolToAPISchema 核心逻辑return {name: tool.name, // 如 "mcp__github__create_issue"description: await tool.prompt(), // 工具描述 → tools[].descriptioninput_schema: tool.inputJSONS

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#MCP
PRD → Goal → After-Goal:AI 主导全流程研发实践

最近我想给大模型训推任务灵犀诊断平台增加「自我演化」的功能,尝试使用claude code的最新的/goal命令,记录从需求拆解到代码合入的完整流程,供同学参考。最近两周codex、hermes相继发布/goal斜杠命令,这一周 claude code也不甘示弱,跨速发布了它的 /goal 斜杠命令。本文将/goal斜杠命令 + /prd技能 + /after-goal技能,实现了一个产品特性研发

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#人工智能
Superpowers:给 Claude Code 装上“工程大脑”

角色关系:能力 × 纪律 × 方向大模型是"天才工程师"——智力超群但自由散漫,容易跳步骤、漏细节。Superpowers 是"工程规范"——强制它按流程走,不许跳过测试、不许跳过验证。你是"技术主管"——定义需求、选择方案、在检查点把关,为最终结果负责。天才工程师(大模型)↓ 有能力但没纪律↓工程规范约束↓ 有能力 + 有纪律↓技术主管把关(你)↓ 能力 + 纪律 + 方向↓靠谱的交付一句话总

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如何利用 Harness “一句话交付产品功能”?

尽管当前的 Harness 实践在 E2E 测试环节仍有局限,但其带来的 ROI 已极其可观。根据我们在 4 个功能升级上的数据统计,当前的 Harness 已经让我们的功能发布效率提升了 4 倍,虽然与 OpenAI 博客中的 10 倍相比还有不少差距,但是已经让我们成功从“人工调优代码”跨越到“治理 Agent 流水线”,彻底打破了前后端联调的沟通壁垒。

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CodingAgent 的原始森林困境:一张地图能解决什么?

在大型代码库的开发场景中,AI编程助手(CodingAgent)面临的主要瓶颈并非代码理解能力,而是缺乏对代码库整体结构和关系的全局认知,导致其反复低效地“重新摸索”。Graphify通过构建代码知识图谱,为AI提供了结构化的“导航地图”,将高成本的原始理解过程转化为一次性的基础设施构建。这种方法显著提升了AI的查询效率和分析精度,在测试中实现了耗时和Token消耗的大幅降低。

#javascript#开发语言#ecmascript
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