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我让 AI 从零做了一个用户权限系统,这是全过程记录

本文记录了作者使用 Claude AI 从零开发一个完整 RBAC 权限系统的全过程。文章详细介绍了从需求分析、方案规划、规则制定到代码实现的完整流程,重点分享了 AI 开发中的实践经验。

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#人工智能#log4j
我让 AI 从零做了一个用户权限系统,这是全过程记录

本文记录了作者使用 Claude AI 从零开发一个完整 RBAC 权限系统的全过程。文章详细介绍了从需求分析、方案规划、规则制定到代码实现的完整流程,重点分享了 AI 开发中的实践经验。

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#人工智能#log4j
AI 辅助开发的工程体系:从定规则到基础设施

本文介绍了一套工程化的 AI 辅助开发规则管理体系。针对多工具(Claude、Cursor、CodeBuddy、Qoder)配置不统一的问题,提出以 `.claude/` 目录为唯一真实源,通过软链接实现跨平台规则共享。文章详细区分了规则(Rules)与技能(Skills)的概念,对比了各平台配置文件格式,提供了从统一配置、创建软链接、Git 管理到 Windows 兼容性的完整实操方案,并分享了

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#人工智能
AI 辅助开发的工程体系:从定规则到基础设施

本文介绍了一套工程化的 AI 辅助开发规则管理体系。针对多工具(Claude、Cursor、CodeBuddy、Qoder)配置不统一的问题,提出以 `.claude/` 目录为唯一真实源,通过软链接实现跨平台规则共享。文章详细区分了规则(Rules)与技能(Skills)的概念,对比了各平台配置文件格式,提供了从统一配置、创建软链接、Git 管理到 Windows 兼容性的完整实操方案,并分享了

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#人工智能
给 Claude 定规则:让它写出的代码像我们团队的人写的

本文详细介绍了如何通过 `CLAUDE.md` 规则文件为 Claude Code 制定精确的编码规范,确保生成的代码符合团队风格。内容包括:Claude Code 安装与 Vibe Coding 生态、`CLAUDE.md` 基本用法、Plan Mode 使用场景、实战规则配置示例、分层规则管理技巧,以及避免规则过于笼统的实践经验。核心思路是将团队编码规范转化为机器可读的精确指令,实现 AI 生

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给 Claude 定规则:让它写出的代码像我们团队的人写的

本文详细介绍了如何通过 `CLAUDE.md` 规则文件为 Claude Code 制定精确的编码规范,确保生成的代码符合团队风格。内容包括:Claude Code 安装与 Vibe Coding 生态、`CLAUDE.md` 基本用法、Plan Mode 使用场景、实战规则配置示例、分层规则管理技巧,以及避免规则过于笼统的实践经验。核心思路是将团队编码规范转化为机器可读的精确指令,实现 AI 生

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主流编程智能体工具对比:Claude、Cursor、CodeBuddy,到底怎么选

本文系统对比了当前主流的编程智能体工具,包括 Claude Code、Cursor、CodeBuddy 等。编程智能体需具备读项目、写代码、跑验证三大核心能力,形成自主规划-执行-验证的闭环。国外工具中 Claude Code 在上下文理解和自主规划上领先,Cursor 在编辑器集成上占优;国内工具 CodeBuddy 和 Qoder 则提供开箱即用的直连体验。文章还介绍了进阶方案:用 Claud

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#开发语言
主流编程智能体工具对比:Claude、Cursor、CodeBuddy,到底怎么选

本文系统对比了当前主流的编程智能体工具,包括 Claude Code、Cursor、CodeBuddy 等。编程智能体需具备读项目、写代码、跑验证三大核心能力,形成自主规划-执行-验证的闭环。国外工具中 Claude Code 在上下文理解和自主规划上领先,Cursor 在编辑器集成上占优;国内工具 CodeBuddy 和 Qoder 则提供开箱即用的直连体验。文章还介绍了进阶方案:用 Claud

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#开发语言
主流编程智能体工具对比:Claude、Cursor、CodeBuddy,到底怎么选

本文系统对比了当前主流的编程智能体工具,包括 Claude Code、Cursor、CodeBuddy 等。编程智能体需具备读项目、写代码、跑验证三大核心能力,形成自主规划-执行-验证的闭环。国外工具中 Claude Code 在上下文理解和自主规划上领先,Cursor 在编辑器集成上占优;国内工具 CodeBuddy 和 Qoder 则提供开箱即用的直连体验。文章还介绍了进阶方案:用 Claud

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#开发语言
我用 AI 辅助开发了一个发型 App,然后打包成了 APK

一位Java后端开发者尝试用AI辅助开发一款发型试戴App,实现摄像头实时试戴和拍照合成功能,最终打包成APK。项目采用React+TypeScript+Capacitor技术栈,核心难点包括发型定位、WASM模型加载、Android权限处理和GPU兼容性。AI在脚手架搭建、代码生成和错误排查中表现优异,但在业务判断、架构设计和边界场景上仍需人工干预。开发者发现AI生成代码速度快,但调试和迭代效率

#人工智能#android
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