真正拉开差距的，是你给Agent搭了一个什么样的工作环境——系统提示词怎么写的、工具接口怎么设计的、文件怎么组织的、跑完代码有没有自动检查。同样是能力不错的人，去一家没有项目文档、没有编码规范、没有代码审查、没有自动化测试的公司，时间一长也会写出混乱的代码。Anthropic踩过这个坑，后来的做法是把活拆给三个Agent：一个负责规划要做什么，一个负责写代码，第三个专门负责审查。你可以把它理解成代

所以HyperSpec在调用writing-plans之前，会扫描项目中已有的同类代码（比如同模块的Controller、Service），提取框架API的实际签名，作为约束传入。原来从openspec artifacts到最终实现计划，中间要经过两次AI生成：先由编排skill把openspec的4个文档翻译成plan-ready.md（花一次token），再由writing-plans把pla

它是一个跨平台的agentic skills框架，支持Claude Code、Copilot CLI、Gemini CLI等多个AI编程工具，核心思路是把软件工程里的需求评审、设计评审、代码审查这些规范，变成AI的内置行为。它没有直接开始写代码，而是先问了我8个问题、在浏览器里给我看了3版UI设计稿、写了一份12个任务的实施计划，然后才动手。因为如果一个代理做了12个任务，到后面它的上下文窗口里塞

它将AI的“Vibe Coding”提升为工程级标准，通过20+个可组合的技能强制AI执行“先思考、再规划、后编码、必验证”的流程，主要用于解决AI自主编程时的逻辑局限和不可靠性。其次是流程重叠——两者的「需求探索」和「设计」阶段有重叠，需要明确用OpenSpec的explore来主导需求探索，用Superpowers来主导代码执行。换个会话，AI不记得上次为什么这么设计。如果你是一个小团队在做新

最近参加公司内部的AI交流会，散场后和几个同事聊起来，发现一个很有意思的现象：大家都在用AI编程工具，有人用Cursor，有人用Claude Code，有人用GitHub Copilot，但提效的感受差异很大。因为你把一个"想法"丢给一个有经验的开发者，他会凭经验补全你的意思——不明白的地方跑过来问你，边界情况自己判断，来回几轮也就做出来了。你不需要每次都写一个面面俱到的文档。工具越强，它越能在模

像"退款后累计消费要不要扣减""折扣精度按分还是按元""并发支付时怎么保证一致性"这类问题的发现，更多依赖AI自身的理解能力，用头脑风暴处理这种需求，感觉就像拿着一份菜谱问厨师"你想做什么菜"——菜谱都有了，你该做的是检查食材齐不齐、步骤有没有遗漏，而不是重新设计菜单。需求文档里写出来的部分没问题，但没写出来的那些——交互细节、边界条件、异常处理、数据模型——才是真正坑你的东西。你的痛点是哪个，就

DeepSeek的火爆让人产生了一种它无所不能的幻觉，实际上真正能落地运用的又不是很多，这可能源于技术突破的乐观预期和资本对未来的提前布局。有人说“未来AI会代替人类”，AI会不会完全代替人类时间会给出答案，但未来不会使用AI注定会被时代所淘汰。作为职场人、程序开发人员，我们不能仅局限于在聊天页面上熟练对话，还需要对通用人工智能产品的一些基础知识做进一步学习。毕竟，AI智能时代机会无处不在。基础概

结果丢到项目代码里一跑，生成的代码风格和项目里已有的完全不一样——用的技术栈也对不上，结构划分的习惯也对不上。所以写skill之前，你应该做的事情和搭建团队一样——先搞清楚需要什么角色，每个角色负责什么、接收什么输入、产出什么。把发现的问题修回角色表里，这一步看起来费时间，实际上省时间——你总不希望生成完skill之后才发现角色设计有漏洞，那时候回头改的成本大得多。每个角色的交付物恰好是下一个角色

通过MCP协议，开发者不用为每个外部工具编写复杂的接口，以适配不同的大模型调用，大家都按统一的标准来开发MCP服务，这样任何大模型可以对接使用。Flomo是浮墨笔记，一个在线笔记工具，用户可通过AI聊天交互在Flomo中创建笔记，正好我也在用浮墨笔记，接下来我就用百炼平台的这两个MCP服务实现一个网页爬取自动保存到浮墨笔记的智能体应用。，点击右侧"+MCP"，在MCP广场点击"Firecrawl"

插件要实现的功能也很简单，在java类编辑页面，点击鼠标右键，弹出菜单选项“Generate Test with DeepSeek”，点击“Generate Test with DeepSeek”菜单项会判断当前java类的test目录对应package路径下是否存在对应类的单元测试类文件，若存在弹窗提示是否重新生成并覆盖原文件，选择是则调用DeepSeek大模型生成全路径覆盖单元测试。以上就是单