Claude Code Agent Teams代表了AI辅助编程的一个重要方向——从单Agent到多Agent协作。1）学会写好规划文档——这将成为驱动AI团队的"需求规格书"2）练习模块化架构设计——可并行的架构才能充分发挥Agent Teams的价值3）从小项目开始尝试——代码审查、Bug调查这类低风险任务先上手Agent Teams目前仍需谨慎使用（成本高、有限制），但方向已经很清晰了。当这

Superpowers“让 AI 像资深工程师一样工作，而不是像只会写代码的实习生。”‌ 它认为，AI 编程的主要问题不是“不会写”，而是“没有流程”。它通过一套可组合的“技能”（Skills），将传统开发中容易被跳过的关键环节变成不可绕过的自动化节点，从而解决 AI 编程中常见的“方向跑偏”、“忽略测试”、“代码质量不稳定”等问题

《everything-claude-code：工程化AI编程助手解决方案》 摘要：everything-claude-code是一个面向ClaudeCode的工程化工作流组件库，通过标准化配置提升AI编程效率。该项目提供了一套可复用的agents（子代理）、skills（工作流）、commands（命令）等组件，将"规划→实现→评审→测试→验证"的软件工程流程固化到工具中。主

本文系统阐述了AI智能体的核心架构与实现方法。智能体作为大模型落地的关键形态，主要由四大组件构成：1）任务规划模块（包含ReAct、Plan-and-Execute等设计模式）；2）工具系统（实现外部能力扩展）；3）记忆系统（分短期、中期、长期三级存储）；4）评估体系（多维度质量监控）。文章深入解析了Tree-of-Thought思维框架和反思机制等高级技术，并探讨了多智能体协作的三种模式。通过研

LangChain4j 的目标是简化与 Java 应用程序 集成大模型。

维度Spring AI‌‌强依赖 Spring 生态无框架依赖，可独立使用适用场景SpringBoot应用快速接入单模型多模型（动态模型）平台。

2025年10月，Google 高级工程总监Antonio Gullí出版了新书《Agentic Design Patterns: A Hands-On Guide to Building Intelligent Systems》（《智能体设计模式：构建智能系统的实践指南》），首次将智能体的核心设计经验抽象为21 种可复用的模式（Design Patterns），并以4 个层级（Parts）展示了

摘要：本文介绍了利用AI工具快速生成软件原型的高效方法。通过Cursor、ChatGPT等工具，采用三步流程：先用AI输出非技术需求文档，再生成HTML原型代码，最后反复微调直至满意。重点展示了如何使用Cursor自动生成旅行App原型，包括需求梳理、UI设计和代码实现全流程，并可将结果导入Figma进一步优化。这种AI辅助设计方法能显著提升原型制作效率，节省50%重复劳动，实现"需求-

2025年10月，Google 高级工程总监Antonio Gullí出版了新书《Agentic Design Patterns: A Hands-On Guide to Building Intelligent Systems》（《智能体设计模式：构建智能系统的实践指南》），首次将智能体的核心设计经验抽象为21 种可复用的模式（Design Patterns），并以4 个层级（Parts）展示了

本文系统阐述了AI智能体的核心架构与实现方法。智能体作为大模型落地的关键形态，主要由四大组件构成：1）任务规划模块（包含ReAct、Plan-and-Execute等设计模式）；2）工具系统（实现外部能力扩展）；3）记忆系统（分短期、中期、长期三级存储）；4）评估体系（多维度质量监控）。文章深入解析了Tree-of-Thought思维框架和反思机制等高级技术，并探讨了多智能体协作的三种模式。通过研