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原创 vibe coding时代,关于文档驱动开发的原则,之四,双规并行rule+开发文档

维度轨道 A:AGENTS.md / Project Rules轨道 B:开发文档 (Specs)选择逻辑二选一 (Mutually Exclusive)多份并存 (One per feature)生命周期长期有效,极少变动短期有效,随任务迭代关注点形式 (Form):代码风格、最佳实践内容 (Content):业务规则、用户需求定位公司的《员工手册》具体的《任务工单》

2025-12-15 17:16:57 467

原创 vibe coding时代,关于文档驱动开发的原则,之三,开发文档案例

从上面三个案例可以看出,面向文档驱动开发中的“用户故事”,实际上是自然语言编写的程序逻辑。写好这种文档的秘诀在于“C-I-R” 原则明确数据类型、大小限制、精度要求(如:别用 Float,最大 2MB)。明确 API 接收什么参数,报错时返回什么状态码(如:409 Conflict, 201 Created)。明确步骤的先后顺序(如:先校验数据库,再 Hash 密码,最后存库)。

2025-12-15 09:48:37 872

原创 vibe coding时代,关于文档驱动开发的原则,之二,解决完备性与敏捷性的矛盾

自然语言虽然强大,但容易产生歧义。在关键环节,使用机器可读性更高的方式来锁定一致性。在文档中直接定义数据模型的类型和结构。id: string;// UUID// 待办事项内容// 是否完成// 创建时间在文档中定义函数的输入、输出和签名。效果: 当AI遵循这些强类型定义生成代码时,其生成结果的函数签名、数据处理逻辑将具有高度的一致性,减少了自然语言理解的偏差。

2025-12-14 10:50:12 875

原创 vibe coding时代,关于文档驱动开发的原则,之一,概述

开发者不直接编写业务代码,而是通过编写详细的需求文档、接口定义、数据结构和伪代码,指挥 AI 完成代码实现的开发模式。需求 -> 人脑思考 -> 手写代码 -> 测试。需求 ->结构化文档(Markdown/Spec)-> AI 阅读文档 -> AI 生成代码 -> 人工Review与测试。“面向文档驱动开发”本质上是一次抽象层级的提升。计算机科学的历史就是一部抽象层级不断提升的历史:从 0101 到汇编,从汇编到高级语言(C/Java),现在是从高级语言到了自然语言描述的逻辑文档。在这个新时代,

2025-12-14 10:37:01 763

原创 React Hook: useRef 详解

useRef。

2025-11-25 11:27:35 786

原创 React Hook: useCallback 详解

是一个 React Hook,用于记忆化函数,它返回一个记忆化的回调函数版本,只有当其依赖项之一发生变化时才会改变。这有助于通过防止不必要的重新渲染和函数重新创建来优化性能。为什么使用它?防止不必要的重新渲染:当将函数作为 props 传递给记忆化的组件()时, 确保函数引用保持不变,除非依赖项发生变化。优化昂贵的操作:避免在每次渲染时重新创建函数。稳定的引用:在其他 Hook(如 、 等)中作为依赖项时很有用。实际示例:传递给子组件这是一个 真正重要的实际示例:何时使用 ✅ 在以下情

2025-11-25 10:44:51 346

原创 理解 React 的 `useMemo` Hook

useMemo。

2025-11-24 14:51:37 274

原创 两张图搞清混淆矩阵

这里写自定义目录标题混淆矩阵的定义精度(precision)和召回率(recall)混淆矩阵的定义真阳性(True Positive,TP):样本的真实类别是正例,并且模型预测的结果也是正例真阳性(True Positive,TP):样本的真实类别是正例,并且模型预测的结果也是正例真阴性(True Negative,TN):样本的真实类别是负例,并且模型将其预测成为负例假阳性(Fals...

2019-06-17 12:40:54 2445

原创 Tenflow基础教程15天。。。Recipe 2。。。创建Tensor

定义TensorTensor是Tensorflow中使用在计算图中的最基本的数据单位,我们可以声明Tensor为variable,或者为Tensor提供placeholer。但首先我们必须知道如何创建Tensor。准备工作当我们创建Tensor并定义其为Variable时,Tensorflow就计算图中创建了相应图形结构。需要指出的一点是,我们创建了Tensor,并不意味着已经将其传入计算图...

2019-01-16 13:01:08 349

原创 Tenflow基础教程15天。。。Recipe 1。。。Tensorflow概览

@Tensorflow的基本数据结构

2019-01-11 15:38:36 1267

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