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手把手教你用 Claude Agent SDK 构建你的第一个AI代码审查员 !03827542419502f3774f045ac210ac26.pnghttps://static.didispace.com/images4/1719c5f001ad5a9ae777d177c2deab3c.png 1. 简介：开启你的AI代理构建之旅 1.1 欢迎语与目标...
如果你是 Claude 的日常用户，你一定熟悉这个场景：每次开启一个新的对话，都必须不厌其烦地重复设置项目背景、编码规范和特定的指令。这不仅耗时，也容易出错。当你忘记提醒某个关键细节时，就不得不花更多时间去修复那些不符合规范的代码。 CLAUDE.md 文件正是解决这一痛点的关键。它就像 Claude 的项目专属记忆，让 AI...
为什么同样是调用 Claude，有的人能写出工业级代码，而有的人只是在不断堆积“技术债”？ 今天分享一位拥有 7 年 Amazon、Disney 大厂经验、现任创业公司 CTO 分享的实战指南。他把 Claude Code 当作每日主力工具，并总结出了一套高阶玩家手册。从“先思考后敲字”的架构铁律，到让 AI 秒懂你的 CLAUDE.md 深度配置，全是避坑指南。如果你想让 AI...
AI 编码助手正以前所未有的速度改变着软件开发。它们可以连续工作数小时，完成复杂的多文件重构，甚至能持续迭代直到所有测试通过。然而，许多开发者都有一种共同的感受：尽管这些工具功能强大，但有时却令人沮丧，难以达到预期。我们常常陷入不断修正 Prompt 的循环，结果却不尽人意。 问题或许不在于 Prompt 写得不够好。要真正释放 AI...
引言：打破“盲目飞行”的开发循环 在开发AI智能体的过程中，许多团队都经历过这样的痛点：你修复了一个问题，却在不经意间引发了另一个更隐蔽的问题。如果没有一套可靠的评估体系，整个开发过程就像是在“盲目飞行”，团队陷入被动修复的循环，难以自信地发布新版本。 有效的评估（evals）正是打破这一困境的关键。它能让智能体在行为上的变化和潜在问题在影响用户之前就变得清晰可见。本文将从Anthropic的深度...
人工智能如何改变 Anthropic 的工作方式 如果有一天，你走进公司，发现写代码、查 bug、跑实验的大部分体力活，都已经由一位看不见的 AI 搭档在后台悄悄完成了——而你更多是在提问题、定方向、做决策，而不是一行行敲代码，这会是什么感觉？是兴奋，因为产出翻倍、想法终于可以快速落地；还是隐隐不安，因为自己赖以安身立命的“手艺”似乎正在慢慢被接管？ 对于正在建设 AI...
当我们把一个 AI 代理丢进一个要忙上好几天的软件项目里，它真的能像一支靠谱的工程团队那样，一点点稳步推进吗？还是每次“上岗”都要从头摸索，甚至把上一个班次辛苦搭好的东西搞崩？这篇文章围绕这个问题，介绍 Anthropic 团队是如何为长时间运行的编码代理设计“工作制度”和工具链，让它们像轮班工程师一样接力协作、持续交付可用的功能，下面内容翻译自 Anthropic 博客文章《Effective...
思考了一下这个话题的本质原因，真的是因为其由“AI生成”导致的吗？还是内容制作者在使用AI的时候有没有用心导致的？ 如果制作者在使用AI的时候，用心反复打磨，那么这样生产的内容，还会被拒绝吗？ 现在很多领域的AI内容不被认可，我觉得很大程度是由于工具不到位（大量的一键生成产品，缺少人机协作的专业微调能力）导致的。 在很多内容领域，对于追求高质量内容创作的群体来说，还是缺少好用的支持灵活人机协同的工...
在大模型逐渐融入业务系统的阶段，结构化数据输入/输出已成为落地应用的必需：RAG 检索结果、Agent 工具调用参数、业务查询结果、批处理列表等都需要让自然语言与“可机读”的结构化格式互通。事实标准是 JSON，但在高频调用、海量数据场景下，JSON 的标点开销会显著推高 token 成本。 如下JSON格式的例子： json { "users": {"id": 1, "name":...
在用 Claude Code、Cursor、CodeX 等 AI 辅助写代码的你，是否也遇到过这样两难：宣传里动辄“90% 代码由 AI 生成”，现实中却频繁踩到调试时间增加、隐性安全漏洞、功能跑起来但并不满足业务需求？如何把“聊天式、灵感式”的探索编码，升级为团队可依赖、可验证、可治理的生产级流程？ 答案是：把“规范”变成事实来源，让 AI 依据规范稳定生成代码，并用系统化的校验把质量守住。...