在 AI 编程过程中，很多开发者会遇到一个问题：明明模型能力很强，但生成的代码却经常“不符合项目结构”“改错文件”“遗漏已有逻辑”“重复造轮子”。这类问题很多时候不是 AI 不会写代码，而是因为它没有拿到正确的上下文。而本文要介绍的上下文管理，解决的是另一个更基础的问题：AI 在写代码之前，到底应该先知道哪些信息？

在 AI 编程过程中，很多开发者会遇到一个问题：明明模型能力很强，但生成的代码却经常“不符合项目结构”“改错文件”“遗漏已有逻辑”“重复造轮子”。这类问题很多时候不是 AI 不会写代码，而是因为它没有拿到正确的上下文。而本文要介绍的上下文管理，解决的是另一个更基础的问题：AI 在写代码之前，到底应该先知道哪些信息？

文章摘要 Claude Code Skills是一种结构化的工作流规范，通过项目目录中的.claude/skills文件夹存储各类任务的执行标准。它解决了AI编程中重复提示、输出不稳定和团队规范沉淀三大痛点。每个Skill包含元信息和正文说明，其中description字段尤为重要，决定了任务的触发边界。合理的目录结构设计既支持单个项目使用，也便于团队共享。开发者可以通过Skills将REST A

文章摘要 Claude Code Skills是一种结构化的工作流规范，通过项目目录中的.claude/skills文件夹存储各类任务的执行标准。它解决了AI编程中重复提示、输出不稳定和团队规范沉淀三大痛点。每个Skill包含元信息和正文说明，其中description字段尤为重要，决定了任务的触发边界。合理的目录结构设计既支持单个项目使用，也便于团队共享。开发者可以通过Skills将REST A

最近很多开发者开始从 Claude Code、Cursor、Copilot 等工具转向或尝试使用 OpenAI Codex。相比单纯在网页中提问，Codex 更适合直接进入项目工程，读取代码、分析结构、修改文件、生成文档、排查报错。本文主要基于VSCode 使用场景来整理 Codex 的使用方式。也就是说，我们不是以纯命令行为主，而是以VSCode 插件 + 项目配置 + Agent + Skil

最近很多开发者开始从 Claude Code、Cursor、Copilot 等工具转向或尝试使用 OpenAI Codex。相比单纯在网页中提问，Codex 更适合直接进入项目工程，读取代码、分析结构、修改文件、生成文档、排查报错。本文主要基于VSCode 使用场景来整理 Codex 的使用方式。也就是说，我们不是以纯命令行为主，而是以VSCode 插件 + 项目配置 + Agent + Skil

本文探讨了如何通过优化Prompt（提示词）来充分发挥AI模型（如DeepSeek或GPT）的潜力。

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本文探讨了基于AST分析与AI技术的遗留系统自动化重构方案。通过AST和radon库扫描高复杂度代码（如圈复杂度>10的函数），结合DeepSeek进行精准重构，采用策略模式等设计模式解耦代码。为确保安全重构，提出GoldenMaster测试策略：先记录旧代码输入输出快照，重构后验证结果一致性。方案还支持Go语言依赖注入重构和自动生成解释性注释。这套AST扫描+安全测试+AI重构的流水线，实

模式适用场景核心组件任务数量巨大，需要控制并发度，防止资源耗尽。Pipeline数据流处理（ETL），步骤之间解耦。Fan-Out/In某个处理步骤是性能瓶颈，需要并行加速。Merge 函数, WaitGroup。