💻 AI 编程助手实战
Cursor、GitHub Copilot、Claude 等工具的高效调教与开发工作流。
这个方向在讲什么
AI 编程工具真正的价值不在「自动补全有多快」，而在于把开发流程固化成可复用的工作流：让 AI 先理解上下文和需求，再动代码，最后有测试与审查兜底。
涉及的核心工具
| 工具 | 定位 |
|---|---|
| Cursor | AI 优先的编辑器，适合大范围重构与多文件改动 |
| GitHub Copilot | 补全与行内改写，融入既有 IDE |
| Claude Code / Codex | 终端里的编码 Agent，适合整套任务执行 |
| 各类 Skills / 斜杠命令 | 把团队工作流写成 Agent 可执行的动作 |
关键概念
- 上下文工程：让模型看到对的文件、对的规则，而不是更多文件。
- Spec 驱动开发：先写清楚「要做什么」，再让 AI 写代码。
- 任务拆分：把一个大需求拆成可独立验收的小切片。
- 垂直切片（Vertical Slice）：每个切片从界面到数据打通一条完整链路。
- TDD + Code Review：用测试与人工/自动审查两道关卡保证质量。
- 单一上下文窗口：一个任务一个干净上下文，避免历史污染判断。
推荐学习路径
- 先用起来：自动补全、行内改写、选区重构。
- 学会「喂上下文」：项目规则文件、@ 指定文件、明确约束。
- 把重复流程固化成可复用的命令 / Skills。
- 用 Spec 与任务拆分管理多步、跨文件的改动。
- 用测试与 Code Review 建立质量兜底。