RI Code-优快云博客

原创超越 Context Window：为何文件系统是 AI Agent 的终极记忆体

摘要： AI Agent 在处理复杂任务时常因上下文限制而失效，Meta 收购的 Manus 公司提出通过文件系统管理记忆的解决方案。其核心是将文件系统作为外部显式记忆，通过维护三个关键文件（task_plan.md、notes.md、交付物）构建 Agent 的思维框架。这种方法解决了 RAG 无法处理的动态状态问题，赋予 Agent 长期记忆和规划能力，适用于多阶段、研究密集型任务。文件系统的结构化存储比扩展上下文窗口更高效，实现了慢思考循环，使 Agent 具备时间感和决策回溯能力，从而提升任务执行的

2026-01-09 17:56:22 472

原创 Ralph Loop 深度解析：基于 Stop Hook 的自引用迭代开发范式

本文深度分析 Claude Code 官方 Ralph Loop 插件的技术实现与设计哲学。该插件通过劫持会话退出机制（Stop Hook），将传统的外部 `while true` 循环内化为会话内的自引用反馈系统。文章将从控制流劫持、状态机设计、完成条件检测等维度进行技术剖析，并通过 TDD 开发和自动化修复的实战场景演示其工程价值。

2026-01-08 19:33:09 614

原创 Feature-Dev 插件深度解析：Multi-Agent 协作的结构化功能开发工作流

本文深度分析 Claude Code 官方 Feature-Dev 插件的架构设计与工程实现。该插件通过 7 阶段状态机工作流和 3 个专业化 Agent（code-explorer、code-architect、code-reviewer）的协作，将 AI 辅助开发从"代码生成"提升到"软件工程"层面。文章将从系统架构、状态转换、Agent 协作机制、人机交互控制点等维度进行技术剖析，并通过 OAuth 认证功能开发的完整案例演示其工程价值。

2026-01-08 18:52:03 798

原创我让AI反过来“采访“我，需求文档再也没返工过

这篇文章介绍了一种创新方法：通过让AI反向"采访"用户来完善需求文档，避免反复返工。作者发现传统"你写需求-AI实现"模式效率低下，因为开发者常因"知识的诅咒"而遗漏重要细节。利用Claude Code的AskUserQuestion工具，作者开发了/interview命令，让AI通过系统提问挖掘用户脑中未明确表达的需求。这种方法基于三个心理学原理：回答比撰写负担低、问题触发被动记忆、苏格拉底式对话。文章详细展示了AI采访的实践过程、设计哲学和适用

2026-01-04 11:43:25 647

原创用AI开发了一个页面后，我把经验“复制粘贴“到了另外10个页面

AI协作开发中，90%的经验会随对话结束而消失。本文介绍会话记忆提取方法：让AI自动从对话中提取决策、学习、纠正等结构化记忆，实现开发经验的快速复制。开发第一个页面是探索，开发第十个页面应该是复制。

2025-12-25 16:44:03 1057 2

原创 2025年技术变革浪潮：从 AI Agent 标准化到人类认知重构

2025年技术变革将重构AI应用范式，重点呈现三大趋势：1）AI Agent标准化革命，通过MCP协议和Skills封装实现能力模块化，推动从"定制开发"到"可组装生态"转型；2）记忆架构升级，建立工作记忆/长期记忆/审计记忆三层体系，解决长时任务可靠性问题；3）开发工具链革新，前端框架和ES新特性围绕AI交互优化。企业进入AI运营阶段，需建立评估、隔离、审计等治理能力；个人需转型为决策者/编排者角色。技术演进正从单点突破转向系统级整合，标准化和工程化能力成为关键竞争

2025-12-22 12:24:11 1068

原创用于管理 Cursor Skills 并同步到 AGENTS.md 的命令行工具

摘要： Cursor Skills CLI 是一个用于管理 Cursor Skills 并同步到 AGENTS.md 的命令行工具。该工具支持项目级和全局级 Skills 管理，提供交互式 TUI 多选菜单，具有 AI 代理集成能力（通过 read 命令），采用纯 Node.js 实现且无外部依赖。核心功能包括 Skills 扫描与列表展示、智能同步到 AGENTS.md（支持增量更新）、Skill 内容读取等。工具遵循特定目录结构规范，要求每个 Skill 包含带 YAML 元数据的 SKILL.md 文

2025-12-20 17:09:35 607

原创 IncSpec 面向 AI 编程助手的增量规范驱动开发工具

摘要： IncSpec是一款面向AI编程助手的增量规范驱动开发工具，专为解决前端开发中复杂代码库修改难题而设计。它通过6+1步工作流（分析→收集需求→收集依赖→设计→应用→合并→归档）实现结构化开发，核心特点包括：基线优先分析现有代码流程、5列表格捕获结构化需求、6维度UI依赖分析、7模块增量设计蓝图。该工具无需API密钥，兼容主流AI编程助手（Cursor/Claude等），特别适合处理API流程和状态管理复杂的前端项目迭代。安装简单，通过npm或GitHub即可快速集成到现有项目，帮助开发者在修改代码前

2025-12-20 14:43:48 953 1

原创一个下午，我折腾出了一个 Code Review 的 Skill

摘要：作者分享了一个下午开发代码审查工具的经历。最初设计的三步流程（分析旧代码、获取变更、对比）在实际运行时发现逻辑错误，因为本地代码已是变更后状态。于是调整为：先获取Git diff（含变更前后信息），分析当前代码（变更后），再通过diff反推变更前状态。过程中作者封装了Git操作为Node脚本，输出结构化JSON数据，并最终形成可复用的Skill工具。这个开发过程体现了工具设计时容易忽略的细节，以及将方法论固化为工具的价值。

2025-12-15 19:05:56 721

原创 Claude Skills 深度解析：从 What、Why、How 构建领域专用 AI 能力

摘要： ClaudeSkills是Anthropic推出的领域专用知识包，通过结构化文件（SKILL.md）将程序性知识（如操作流程、行业规范）封装为AI可复用的模块，帮助通用AI快速掌握特定技能。其核心优势在于渐进式加载（元数据→核心指令→详细资源），避免上下文过载，并与外部工具协议（MCP）协同，实现“知识+执行”闭环。相比传统提示词，Skills支持跨场景复用，如代码评审、报告生成等标准化流程。未来，Skills或成为AI代理的“操作系统”，通过共享生态提升专业知识复用效率。

2025-12-15 11:44:35 1160

原创 Skills vs MCP：AI 智能体能力扩展的双引擎技术解析

AI 智能体能力扩展的双引擎技术解析：Skills与MCP 本文深入探讨了AI智能体能力扩展的两大关键技术：Skills和MCP（模型上下文协议）。Skills作为模块化任务知识库，通过渐进式加载机制将重复任务固化为可复用模板；MCP则作为标准化外部连接协议，实现AI与外部工具和数据的无缝对接。两者各司其职又相互补充：Skills解决"如何做"的问题，MCP解决"连接谁"的问题。文章对比了两者在技术架构、性能表现和应用场景上的差异，并提出了协同应用的最佳实践，为构建高

2025-12-11 14:20:51 1230

原创 AI Agent 任务管理实践：用 task-manager skill 构建结构化工作流

本文介绍了AI Agent任务管理工具task-manager的设计理念与实践。针对SOP文档难以被AI理解和执行的痛点，task-manager通过JSON配置将人类可读的SOP转化为结构化工作流，实现任务状态追踪、依赖管理和执行控制。该工具采用两级任务结构，支持6种状态机，通过用户确认制确保流程可控性，并提供6种预置模板快速启动项目。相比传统SOP，task-manager实现了从文档指导到程序驱动的转变，解决了AI执行中的上下文丢失、顺序混乱等问题。

2025-12-10 17:02:06 737

原创 Cursor 中自动加载 Skill 的技术实现解析

Cursor技能自动加载系统解析本文介绍了cursor-skills CLI工具的设计实现，用于构建AI Agent技能管理系统。系统解决了上下文碎片化、提示词管理和Agent能力边界模糊三大问题，通过声明式技能定义和自动发现机制实现：技能文件结构：每个技能以目录形式存在，核心是包含元数据的SKILL.md文件双层管理系统：支持项目级和全局级技能存储，项目级技能优先覆盖能力声明机制：通过AGENTS.md文件列出可用技能清单技术实现：包括并行目录扫描、元数据提取和容错设计，确保稳定运行系统提升了

2025-12-09 14:58:22 1222

原创 AI 驱动的增量式编码：前端开发的高效新范式

本文提出了一种"AI驱动的增量式编码"工作流，通过6个严格步骤将AI融入前端开发：代码流分析：建立系统基线文档结构化需求收集：消除需求模糊性 UI依赖收集：锁定所有API/Store/类型依赖增量设计：生成实施蓝图代码应用：按蓝图修改/生成代码基线合并：更新系统状态文档该方法适用于复杂新功能开发、遗留代码改造等场景，强调"设计优先"理念，通过文档化每个环节确保开发质量。案例展示了如何为产品列表添加筛选功能。建议严格顺序执行，避免跳过步骤，并定期合并基线保持

2025-11-20 15:00:56 811

原创 AI 辅助前端增量开发：一种基于“Diff 思想”的实战方案

摘要：本文提出一种基于 React Diff 算法的 AI 辅助前端增量开发方案，通过标准化流程将单需求开发时间压缩 20% 以上。方案核心是将人工全量代码审查转化为 AI 精准变更追踪，包含 6 个步骤：1) 生成结构化需求快照；2) 标准化需求描述；3) AI 生成 UI 组件；4) AI 自动 Diff 分析变更点；5) 风险导向代码审查；6) 闭环维护更新文档。实际项目验证显示，该方法可将单需求耗时从 4-8 小时缩短至 2 小时。推荐使用 Claude 4.5 + Cursor IDE 工具链实

2025-11-19 14:27:32 811

原创用 MCP 驾驭任务流：task-manager-mcp 全自动执行

本文介绍了如何利用task-manager-mcp构建全自动任务执行流水线的方案。关键点包括：通过/task-manager-mcp:get-task-rules命令获取任务管理规则；严格的任务完成判定标准，要求创建规范格式的归档文件；采用四步执行法（状态更新、执行准备、执行留痕、归档检查）实现自动化流程；明确任务状态流转逻辑和错误处理机制。该方案通过MCP上下文管理任务状态，实现从任务获取到执行归档的全自动处理，特别强调归档文件作为任务完成的必要凭证，为多人协作提供可追溯性保障。

2025-08-22 17:25:07 1586

原创 Prompt工程完全指南：从基础结构到AI时代的上下文革命

在AI驱动的时代，Prompt已从简单的提示词升级为人机协作的操作系统——它决定了大语言模型的思考路径与输出质量。本文深度解析Prompt的本质、黄金结构的10大模块（从任务上下文到输出格式）、概率与上下文优化原理，以及实用的调试与自动化技巧。通过真实案例展示如何用结构化Prompt驱动高质量代码生成、协调多智能体协作，并展望Prompt工程向上下文工程演进的未来趋势。如果你想让AI更聪明、更可靠地工作，这篇指南是不可错过的全景地图。

2025-08-22 13:42:45 795

原创用 MCP 玩转任务管理：我的 `task-manager-mcp` 轻量方案

在 AI 驱动开发的工作流中，任务多、依赖复杂、优先级难以把握，常让人陷入“下一步该做什么”的困惑。task-manager-mcp 是一个轻量级 MCP（Model Context Protocol）任务管理服务端，零外部依赖，可直接嵌入现有工作流。它能自动跟踪任务状态、判断依赖完成情况，并智能推荐当前可执行的下一任务。本文将带你快速上手，并附架构图与流程图，助你用最少成本构建高效的任务管理体系。

2025-08-21 19:06:28 1317 2

原创 Claude Code 自定义命令生成子代理

摘要： command-creator 是专为 Claude Code 定制命令开发的智能子代理，能够高效生成结构规范、文档完善的命令文件。其核心能力包括智能需求分析、参数设计、完整实现与质量检查，遵循单一职责、清晰命名等最佳实践。工作流程分为四步：分析命令用途、规划结构、生成文件（含YAML说明、示例等）并验证质量。该工具显著提升命令创建效率，确保符合规范且易于维护，适用于项目或用户级命令开发。输出时提供完整命令文件及使用说明，特别关注错误处理和用户体验。

2025-08-21 09:44:57 1309

原创 Claude Code Git Commit & Push 命令

Claude代码Git提交推送命令 /git:commit-push命令提供全自动化的Git提交流程，包括：自动分析代码变更生成符合Conventional Commits规范的提交信息提交变更并推送到远程仓库支持自动检测提交类型(feat/fix/docs等)或手动指定类型，内置冲突检测和安全机制。提交信息格式为type: 简短描述(中文)，严格遵循项目规范(70字符限制、小写字母)。命令可带参数指定提交类型和附加信息，适用于各种变更场景，确保提交过程高效且规范化。

2025-08-20 19:12:34 1546

原创 Claude Code NPM 包发布命令

NPM 包发布工具摘要这个自动化 npm 发布工具提供完整的包发布工作流，支持交互式版本选择和参数传递。主要功能包括：智能环境检查：验证项目目录、Git状态和npm登录状态版本管理：支持标准版本(patch/minor/major)和预发布版本(alpha/beta/rc) 构建流程：自动检测并执行构建脚本变更日志：自动创建/更新CHANGELOG.md文件发布流程：优先使用cnpm，失败时自动回退到npm Git同步：自动提交版本变更并推送标签使用方法简单：/npm:publish [版本类型

2025-08-20 17:55:20 523

原创 Claude Code 用户级别开发规则

本文提出了一套兼顾技术卓越与实用性的软件开发标准体系（Claude Code），核心内容包括：架构设计遵循SOLID原则和组合优于继承思想；代码质量强调可读性、简洁性和全面错误处理；开发流程要求搜索先行、测试驱动和安全内置；性能优化注重避免过度设计；项目管理规范工具选择、提交记录和文档维护。整体以提升代码质量、开发效率和长期维护性为目标，通过严谨的标准体系实现技术实践与项目管理的平衡。

2025-08-19 10:48:56 398

翻译 Agent 原理与实战：从零构建简化版Claude Code

摘要该视频深入解析了AI Agent的核心概念与实现原理。Agent通过整合大模型与外部工具（如文件读写、终端命令），赋予AI感知和改变环境的能力，突破了大模型仅能思考的局限。视频重点介绍了React模式（Reasoning and Acting）这一主流Agent运行机制，其通过"思考-行动-观察"的循环流程完成任务，并详细展示了如何通过精心设计的系统提示词控制这一流程。最后，作者演示了在DeepSeek上模拟React模式的过程，并预告将展示真实Agent的构建代码。视频揭示了Ag

2025-08-12 16:25:52 115

翻译 ADK智能体开发大师课：从入门到专家

YouTube视频摘要：ADK智能体开发入门教程 Brandon Hancock的这期视频教程详细介绍了如何使用Google的Agent Development Kit (ADK)构建AI智能体。课程从基础概念讲起，包括智能体的核心属性（根智能体、名称、模型、描述和指令）、必要的文件夹结构（init.py、env和agent.py文件）以及环境配置（安装依赖、获取API密钥）。视频重点演示了如何创建第一个问候智能体，并通过ADK的CLI工具和Web界面进行交互测试。特别强调了Gemini 2.0 No Fl

2025-08-12 15:34:17 163

原创从0到1：Google ADK企业级多智能体开发终极指南（二）

本文介绍了如何升级AI研究团队为混合多智能体系统，实现企业级自主智能体开发。通过引入代码执行专家和报告撰写专家，并升级协调智能体架构，构建了一个包含智能规划、代码执行和报告生成的完整工作流。文章详细说明了四类智能体的分工协作流程，并提供了环境准备、网络搜索专家和代码执行专家的具体实现代码。该系统可实现任务自动拆解、数据搜索计算和AI报告生成，展示了高级多智能体系统的开发范式。文中特别强调了代码执行的安全性注意事项。

2025-07-10 18:19:19 864

原创从0到1：Google ADK企业级多智能体开发终极指南

摘要：基于Google ADK构建企业级多智能体系统实践指南本文详细介绍了如何使用Google Agent Development Kit (ADK)从零开始构建一个智能体系统，并将其扩展为企业级Web服务。主要内容包括：基础智能体开发：创建具备网络搜索和文件读取功能的"深度研究智能体" Web服务封装：通过FastAPI将智能体转化为高性能API服务多智能体协作：利用FastMCP协议实现智能体间的工具共享企业级开发实践：涉及项目结构、环境管理、安全控制等最佳实践文章采用逐步

2025-07-10 17:33:41 1832

原创 LangGraph 从0到1：手把手教你实现 ReAct 研究员智能体

本文手把手教你用LangGraph实现一个具备ReAct模式的智能体研究员。核心内容包括：1) 理解ReAct模式（Reason-Action-Observe循环），让AI具备思考-行动-观察的能力；2) 掌握LangGraph三要素：状态管理（共享记事本）、节点（工作站）和边（流程控制）；3) 实战演示：配置Tavily搜索工具和GPT-4模型，定义思考节点和执行节点，构建智能体工作流。通过学习，你将实现一个能自主使用网络搜索工具解答复杂问题的AI研究员。

2025-07-03 15:22:51 1006

原创用元框架思维，系统化构建你的专属AI助手Prompt

本文摘要介绍了如何将Figma JSON节点数据转换为规范的React TypeScript代码的系统方法。任务流程包含9个关键步骤：从分析JSON结构到生成代码框架，包括样式管理、状态设计、逻辑优化和文档注释。方案采用Ant Design组件库和Zustand状态管理，强调类型安全和代码拆分。样式部分要求严格遵循Figma变量体系，Less文件需导入统一的token文件。整个过程注重结构清晰、类型完备和最佳实践，最终输出包含完整代码和设计说明。通过结构化模板和评估矩阵确保输出质量，并支持持续迭代优化。

2025-06-16 18:29:07 421

告别“低效沟通”：AI帮你选对表达框架，开口即重点！

Dify 工作流 DSL 文件

空空如也