别再让 AI 当“面向撞大运编程”的码农了！最近两周，我彻彻底底受够了“Cursor/Claude 写代码，我背线上 P0 事故”的折磨。让 AI 写个增删改查，它经常一顿操作猛如虎，连个单元测试都不写，一通乱改导致其他微服务直接报错。直到这两天，我在 GitHub 上挖到了一个名叫的爆火开源插件。

新需求分析 & 跨模块追踪：用Gemini CLI，吃透上下文，找漏洞。架构重构 & 脏活累活（如升级 SpringBoot 3.x）：交给，让它夜间自己跑，自己改，自己验证编译。日常业务代码 CRUD & Code Review：用Cursor CLI配合 GUI，精细控制，安全可靠。🚀最后的一点感悟：不要试图用一句 Prompt 让 CLI 工具完成一个复杂的微服务架构。AI 不是阿拉丁神灯

最小权限原则：把上面的PreTool拦截脚本放在第一位，先保底。格式化后置PostTool里的格式化脚本执行要快，否则严重影响 AI 交互响应时间（建议用轻量级 lint 而不是全量构建）。日志分离：AI 自动化操作产生的日志，务必单独打文件，不要和人工提交混在一个 Git Log 里。如果这 6 个生产级 Hook 配置救了你的命，再走吧！这对我写硬核干货是巨大的鼓励。下一篇预告：《Cursor

上周半夜，我正在为公司电商双十一的营销视频生成链路头疼。运营那边提需求：能不能让用户上传一张商品图，再配个带感的背景音乐，直接在咱们的 App 里自动生成带音频的带货短视频？之前的图生视频做出来的画面是不错，但是没声音，后期合成又是一笔服务器开销。就在我全网找多模态融合方案的时候，字节刚好扔出了 Seedance 2.0。看了一眼官方介绍，我直接精神了——。这几天我第一时间挂上接口跑了跑，顺便把我

架构/需求拆解：用 Codex 输入大需求，让它生成接口设计和 DTO 类。业务逻辑实现：用 Cursor (Composer) 结合前端的 UI 变动，实时生成 Controller 和 Service 层代码。测试与 Debug：一键切到终端的 Claude Code，让它读取前两步的共享上下文，自动生成 JUnit 单元测试并执行修复。不是某一个神级工具一统天下，而是一个开放的协议，让最擅长

简单来说，Superpowers 是一个专为 Claude Code 打造的提示词与方法论驱动插件。不让 AI 瞎猜你的意图，而是强制它按照业界成熟的软件工程规范一步步执行。Brainstorming (头脑风暴)：在你连需求都没想清楚时，引导 AI 通过苏格拉底式提问帮你理清业务边界。TDD (测试驱动开发)：强制 AI 先写测试用例，再写业务代码，彻底告别“无单测代码”。Code Review

兄弟姐妹们，最近这半个月，我手底下的几个 Java 核心业务项目，几乎全是靠着 Claude Code 在帮我把控全局。结果就是：生成的代码没按公司的规范分包、SQL 连索引都没加、甚至连 review 都做不了一行代码里藏着的坏味道。通过自定义指令和工具链，我硬生生把 Claude Code 调教成了完全懂我们公司业务规范的高级开发。：AI 瞬间变老实了，自动帮你建好各类包路径，生成的代码极其干

上周，老板把我叫进会议室：“老王，听说现在 AI 写代码很牛？咱们那个祖传的内部老系统，几百个 Service 类，你用 OpenAI Codex 批量重构一下，弄个自动化流水线，争取这周搞定。我当时心里暗喜，心想有了 Codex 这把屠龙刀，摸鱼的日子终于要来了。于是我立刻接入 API，写好 Prompt，一晚上跑出了 120 个 PR。结果第二天看结果，我直接头皮发麻——剩下的 40%-60%

意图识别层：接入轻量级模型，判断用户是闲聊、代码求助、还是业务数据查询。分发路由层路由 A：遇到代码生成、SQL 优化、复杂逻辑推导 ➡️ 转发至。路由 B：遇到长文档总结、合同比对、多文档交叉分析 ➡️ 转发至Kimi-K2.6。路由 C：遇到系统状态查询、内部工单流转、API 调用 ➡️ 转发至GLM-5.1。后处理层：统一进行敏感词过滤和结果包装，返回给前端。拒绝捧一踩一，作为工程师，我们要

这几天的 AI 军备竞赛确实魔幻，模型迭代已经从年度变成了季度。但对我们一线研发来说，谁跑分高、谁能落地，我就用谁。做复杂逻辑抽取、复杂 Agent 编排➡️ 果断上车。做常规 CRUD 辅助、快速原型验证➡️GPT-5.6或者开源的小米 MiMo（意外惊喜，MiMo 在 Agent 能力上居然并列全球第一，后续我会单独出一期测评）。与其天天看新闻焦虑，不如动手把模型接进自己的项目跑一跑。代码是跑