蓝胖纸

Loop 与 Graph Engineering：AI Agent 编排范式演进与实战读完这篇你能拿到什么：一个能分辨 Loop / Graph Engineering 真假的坐标系 + 四篇可直接套用的实战（Claude Code 并行审计 / Codex 多视角 Code Review / 两种「改到全绿为止」的闭环）。 阅读全文…

Codex CLI 子代理工程化工作流指南当项目越来越复杂，只让一个 AI 从头分析到尾，容易出现上下文混乱、遗漏调用链、重复搜索和修改范围失控等问题。Codex CLI 的子代理（Subagent）能力，可以把前端分析、后端分析、代码审查等独立任务并行交给不同角色，再由主线程统一判断、修改和验证。 阅读全文…

Spec-Driven AI Coding 落地指南：OpenSpec / Kiro / Spec Kit / Superpowers上一篇《Spec Coding vs Vibe Coding》讲了「为什么」：Spec Coding 用一份规格逼着你在写代码之前把数据模型、功能边界、异常情况都想清楚。 但那篇留下了一个很现实的问题：Spec 写在哪？怎么管？写完之后，怎么让 AI 真的按 Spec 去干活，而不是转头又自己自由发挥？ 这篇文章就讲「怎么落地」。目前主流的落地工具有四个：OpenSpec、Kiro、GitHub Spec Kit、Superpowers。它们思路相通，但定位差别很大。看完这篇你会清楚：它们分别解决什么问题、彼此怎么协作、新系统和老系统分别该怎么接、完整的工作流长什么样。 阅读全文…

Spec Coding vs Vibe Coding：AI 编程的两条路线AI 编程正在把「写代码」这件事拆成两条路线：一种是凭感觉快速推进的 Vibe Coding，另一种是先写清楚规格再实现的 Spec Coding。 它们都能把一个想法变成代码，但它们解决的问题、承担的风险、适合的场景完全不同。 阅读全文…

AI、Prompt、MCP、Skills、Harness 入门指南这几年 AI 工具越来越多，聊天助手、AI 编程助手、自动化 Agent 一个接一个冒出来。很多人刚接触时，经常会看到几个高频词：AI、Prompt、MCP、Skills、Harness。这些词看起来都很“专业”，但如果拆开理解，其实并不难。 阅读全文…

在现代前端开发中，随着业务复杂度的上升，我们经常面临这样的困境：多个项目之间存在大量的重复代码。在传统的单体仓库或多仓（Multi-repo）模式下，跨项目复用代码通常需要复杂的协调和同步机制。本文将带你深入使用 pnpm + Turborepo 重构项目的完整历程，从问题诊断到解决方案，从技术选型到具体实施，全方位展示一个真实项目的架构演进过程。 阅读全文…

什么是 OpenCode？OpenCode 是一个开源的 AI 编程智能体（AI coding agent），可以在终端、桌面应用或 IDE 中使用。它完全开源，支持 75+ 种 LLM 提供商。 阅读全文…

什么是 Claude Code？Claude Code 是 Anthropic 推出的官方命令行界面（CLI）工具，是一个强大且灵活的 AI 编程助手。它可以让开发者在终端中直接使用 Claude AI 的能力，帮助完成代码生成、分析、优化等各种编程任务。 阅读全文…

原型模式（Prototype Pattern）原型模式是一种创建型设计模式，通过复制现有对象来创建新对象，而不是通过实例化类来创建。这种模式允许你通过克隆原型对象来创建新对象，避免了重复的初始化代码。 在 JavaScript 中，原型模式是语言的核心特性之一，因为 JavaScript 本身就是基于原型的语言。 阅读全文…

工厂模式是一种创建型设计模式，它提供了一种创建对象的优雅方式。将对象的创建与使用分离。我们在创建对象时不会对客户端暴露创建逻辑，客户端只需要知道如何使用对象即可。 阅读全文…