一键提交bug的skill如何编写
还在只会用 cloud code 的 简单写代码，其实它自带五大神级内置 skill， 全部都是高手私下在用新手很少知道的硬核技能，学会这五个，直接把你的 ai 开发实力拉高一个档次。 第一个， auto delete， 智能深度排错，普通修 bug， 只是简单改代码。这个高级排错技能，能直接溯源报错根源代码逻辑错误，依赖、版本冲突、环境配置问题，还有隐性连环 bug， 它都能自动分析原因，定位问题行数，给你完整修复思路和优化方案，不用逐行排查小白也能解决疑难报错。 第二个， hux 自动化钩子，这是真正解放双手的神技，它可以监听你的项目所有变动，保存代码后自动格式化， 自动规范缩进和命名。 get 提交前自动代码自检检测语法漏洞，每次改动都自动规整查错，修复规范，全程不用手动操作，帮你守住代码质量。第三个， doc generator， 全自动文档生成。 很多人写完代码最头疼就是写文档，写接口说明，开启这个技能，写完功能，不用手写一个字，一键生成项目。 readme api 接口，文档参数示意，还能补调用视力和项目结构介绍，排版规整，条理清晰，直接拿来就能用，省下大把时间。 第四个，考勤 factor， 全局智能重构，老旧杂乱的代码不敢乱动，越改越乱，这个 skill 可以 安全全局重构，自动统一命名，风格精简，融于逻辑优化，签套层级整理注式格式， 全程只优化结构，不改原有业务功能，老旧项目瞬间整洁规范，可读性直接拉满。第五个， m c p 本地资源联动， 很多人担心隐私不敢上传本地文件， m c p 就 能解决这个问题。它可以安全读取你电脑本地的笔记、配置文件、技术文档和参考资料，不上传云端，不泄露隐私，直接调用本地知识库辅助写代码做开发，既能借力资料，又能保证项目隐私安全。 以上这五个，就是 cloud code 最值得精通的神级 skill， 不 用复杂配置，上手就能用，新手逐个吃透，开发效率和专业度直接翻倍收藏起来，慢慢挨个吃透更多 ai 高阶干货。
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01:47查看AI文稿AI文稿还在只会用 cloud code 简单写代码改 bug？ 其实它生态圈里有超多热门必装神级 skill， 百分之九十新手都不知道白白浪费大半功能。 今天盘点五个圈内爆火高手人手必备的 cloud code 热门技能，全部给官方技能原名，直接搜就能装！第一个， doc reader， 全能文档阅读解析技能，可以直接本地提取 pdf word 解析参考资料，看文档读技术资料直接开挂。 第二个， coldrefactor， 全剧代码重构专属技能，专治老旧烂代码，逻辑臃肿，风格混乱，一键统一编码规范精简，融于逻辑，优化签到结构，只整理格式，补改原有业务功能，老项目瞬间变整洁。 第三个， get smart commit get 智能规范提交技能，再也不用手写。 get 备注，只会写 fix bug， 自动识别你代码改动内容，生成大厂风格，标准化提交文案，分类清晰，规范专业，不用自己动脑写注置。第四个， api， docs generator 接口，文档一键生成技能， 写完后端接口，不用手动写文档，自动扫描项目所有路由和参数，一键生成完整 api 文档参数说明调用视力直接能用，省掉大把写文档时间。第五个， dependency audit， 依赖安全检测技能，自动扫描项目所有第三方依赖检测版本老旧漏洞风险版本冲突，自动给出升级建议和修复方案， 提前避开线上隐患和兼容爆错大坑。以上这五个都是目前 cloud code 的 生态热度最高，实用性最强的热门技能， 直接在技能商店搜名字就能安装覆盖文档重构 get 提交接口文档依赖安全全场景，新手不用瞎找插件，就装这五个，直接把你的 ai 开发效率拉满一个档次，收藏起来，慢慢挨个解锁！关注我，带你吃透更多 cloud code 高阶技能！
6552阿森编程日记（AI自动化）
03:17查看AI文稿AI文稿天天用 cloud code 的 写代码，是不是经常遇到它写一半偷懒，或者遇到复杂 bug 就 陷入死循环？这是因为你还在用裸机跑。今天跟大家介绍七个 skill， 彻底解决 ai 编程的疲软期， 特别是最后一个，专治 ai 摆烂。平时你们让 ai 看文件是不是特别痛苦？来看第一个文档处理终结者， document skills， 这可是 ansorepic 官方打造的，它最牛的地方在哪呢？你看，直接把 word、 excel 甚至 pdf 扔进去，它自动就给你提取解析了， 彻底告别以前那种繁琐的手动格式转换。如果是处理复杂的业务文档，这个绝对是必备的神兵利器，妥妥的生产级应用。 大家写代码的时候，是不是经常遇到 ai 写着写着就开始乱跑偏了？怎么办呢？看第二个 superpowers 神级工程框架，这个社区传奇项目太神了， github 标新直接破了二十万，也就是二零六 k 啊，它干嘛的呢？ 他强制要求 cloud 必须经历架构、设计、测试、驱动，也就是 tdd， 然后才是分布、实施等五个严密的阶段。有了它， cloud 就 不敢再瞎写了，规规矩矩的按规范流程走，反攻率直线下降，硬生生把一个实习生逼成了守规矩的高级工程师。 还有啊，你们有没有发现， ai 写出来的前端页面，总有一股子浓浓的 ai 味，千篇一律的怎么破？来第三和第四个技能，前端美学双剑组合， 专治 ai 位。首先是官方出的 fronten design， 每周安装量超十一万，它直接强制确定视觉方向，禁用那些烂大街的平庸字体。再配合上 ui u x pro max， 这里面内置了海量可搜索的专业 ui 风格和配色知识库，这两把剑合璧， 效果就是突变级的，出来的 ui 质感拉满，绝对是高辨识度的高质感生产级界面。那如果你有自己团队独特的工作流，想让 ai 记住怎么办？这就来到第五和第六个技能了，主打一个智能进化和自我迭代。首先是 skill creator， 这个原技能也是官方出品的， 你只要跟它交互式的聊聊天，它就能把你独有的工作习惯直接写成一个新的 skill。 万一你装的技能太多记不住了怎么办？没事，配合 find skills 技能雷达，它就像个内部搜索引擎，精准匹配你已安装的技能和调用方法。 这一下子完整闭环就形成了告别选择困难症，让 cloud 不 仅会用工具，更能自主创造工具。 最后，这个可以说是国内全网火爆的杀招了，你们有没有被 ai 气到过？遇到复杂的 bug， 他 写一半停下了，或者直接告诉你报错了，他要放弃？这时候你需要的就是第七个 pua skill。 没错，专治 ai 摆烂。 他直接借鉴了真实大厂的绩效考核文化，从一开始的温和失望，到最后的强制打断，并灵魂拷问整整四级压力系统，步步紧逼的压迫机制实测数据太夸张了，他能让 ai 探索 bug 的 路径直接增加三到四倍，榨干他最后一点算力潜力。 所以说啊，大家千万不要再停留在那种闲聊式的指令操作了，咱们得建立起工程化的 ai 工作流，这样才能真正突破 ai 的 能力上线，让它真正融入你的核心业务，完成工具进化和认知破局，期待看到你们的效率觉醒。
126鹏宇AI编程开发
03:29查看AI文稿AI文稿你有没有发现， ai 好 像越用越不听话？让他做调研，洋洋洒洒写五千字，能用的就三行。让他写文案，总不是自己想要的。让他改个 bug， 顺手把隔壁能跑的代码也给你优化没了。这可能不是模型不行，是你没给他装对技能包。今天分享一个宝藏资源， awesome skills， 包含 github 上面热度飙升的一百五十多个 ai skill， 写代码，做营销，做调研， 搞 seo， 每个领域都有人把顶级工作流打包成了 skill， 主流的 ai 编程工具基本都能用，还自带安全风险评级。看完这条视频，你至少能抄走四个立刻能用的。 先说下什么是 skill， 它本质上就是一份写给 ai 看的工作手册，你告诉他某个任务该怎么思考，怎么拆，怎么验证。装对了 skill， ai 就 从半吊子实习生变成了那个领域的专家。咱们直接看最近最火的两个新秀，第一个叫 last second day's research， 二点二万个星。 这是我刚挖到的宝。给 ai 一个话题，它会自动去 redit 和叉上，把最近三十天的所有的讨论发出来，带点赞数，带热度，带原贴链接，直接给你一份趋势报告。想象一下做研究的任何话题，最近三十天的一线讨论，五分钟全发出来。产品经理、竞品更新了啥？用户在吐槽啥？一条报告全知道。 求职的一家公司最近在裁员还是在扩招？员工是夸还是骂，面试前就能看清楚，不过注意看他的风险，道歉。这也是这个网站最良心的设计之一。每一个 skill 卡片下面都有一排小图标，会不会跑脚本？会不会传数据？会不会读你的密钥一目了然。这个 skill 我 这两天会装上跑一下真实话题。 第二个叫 gratify， 二点七万个星，这是给重度 ai 用户的福利，它解决了一个所有重度用户的痛点，上下文太大，扑腾爆炸。 做法是把你整个的项目文件夹，不管里面是代码、 pdf 图片还是视频，先转成一张知识图谱。 ai 查问题是只读图谱，不翻原式文件。作者给的数据很猛，同样的问题不肯消耗，降到了原来的七十一分之一，省了百分之九十六点八。 经常让 ai 做长文档分析项目及调研的人，这个 skill 一 装账单直接腰斩再腰斩。顺便提一下旁边那个 karpai 标签，现在已经涨到八点二万颗星了，也强烈建议收藏一下。这个是有开发者把 android karpai 吐槽 ai 编程的原帖 提炼成了四条铁律，专治 ai 瞎搞，程序员必看。我今天就这里就不展开了，刚才这两个是最近发布的新秀。那历史总榜 star 最高的是什么？按照 star 数排个序，第一名， everything cloud code， 十五点七万星。 这个项目有多离谱？三个月从零涨到十万星。 github 历史上能做到这个速度的屈指可数。作者是 astropica 黑客马拉松冠军，他把自己深度用 ai 编程的全套配置打包开源了 几十个 agents， 上百个 skill， 几十个 commands， 相当于把一个顶级 ai 工程师的工作台直接复制到了你电脑上，对于开发者来说，那是香得很。 第二名， superpowers， 也是十五万多颗星，这个是我今天最想推的，它看着是给程序员的，但是所有脑力工作者都能用。它的底层逻辑是一套通用的工作流，先头脑风暴，搞清楚需求，再拆成两到五分钟的小任务，派子 agent 并行执行， 每一步都自动审核。你把代码换成论文，换成财报分析，换成市场调研，这套流程一样跑得通。因为 skill 的 本质从来不是怎么写代码，而是怎么思考，怎么规划，怎么验证。这也是为什么开头我说不是模型不行，是你没有给他装对 skill 包。怎么装？每个 skill 卡片下面都有安装命令， 直接在你的 cloud code 格式之类的 agent 里面执行这些命令就行。或者更懒的做法，在你的 ai 工具里面直接说帮我装这个 skill， get， 他 把仓库丢给他，他自己就能搞定。这里还有一百四五十个 skill， 剪视频、做设计、找工作， i c u 都有神器，下期我会真实体验 last seven days research， 拿他发一个最近 ai 圈最近在炒的热点评论区，告诉我你想让我发什么话题。第二个，你还想看哪类 skill 的 深度测评？关注我，一起挖 ai 宝藏！
11:56查看AI文稿AI文稿一、前沿上一小节，我们聊了 a 证宪法。 a 证宪法解决的是 ai 在 这个项目里应该遵守什么规矩，它更向项目级规则告诉 ai， 什么能做，什么不能做，遇到冲突时听谁的，什么情况算完成，什么情况不能交付。但这里有一个问题， 你不可能把所有东西都写进 a 证宪法，因为 a 证宪法往往会长期进入上下文。也就是说，只要 ai 在 这个项目里工作，它就很可能一直带着这份规则。如果你把需求梳理、开发计划、 bug 排查、页面验收、代码审查、发布流程、交接流程全部塞进去，最后不只是内容会变成长篇大论，还会持续消耗上下文和 token， 看起来很完整，实际上 ai 反而更容易抓不住重点，你的钱也花得更快。 所以我们还需要第二个东西， skill。 skill 解决的不是再写一份更长的规范，而是把一套专业工作流程变成 ai 可以 按需调用的技能。它通常是语义命中后才加载，所以更适合承载那些具体复杂但不是每次都需要的流程。它主要解决三个问题，第一， 让 a 证宪法保持简洁，不要什么都往里面塞。第二，让 ai 在 web coding 过程中减少漂移，不要每次都自由发挥。第三，让小白也能借用高手的工程经验。很多开源 skill 本身就是有经验的工程师，把自己的工作方法、排查流程 验收习惯沉淀出来的结果。你使用这些技能，本质上不是多了一段提示词，而是把一套成熟经验接近自己的 ai id 意里。 二、什么是 skill？ 很多小白刚开始 web coding 的 时候，最常见的状态是所有事情都靠一句话硬推，想做功能就说帮我加一个登录，遇到报错就说帮我修一下， 页面不好看就说帮我优化一下 ui。 项目跑不起来，就把报错贴过去，让 ai 继续改。 这种方式前期看起来很爽，因为 ai 反应很快，也确实能写出东西。但问题是， ai 每次都在根据当前这句话自由发挥。你没有告诉他做功能前要不要先拆需求， 改代码前要不要先看项目结构，遇到 bug 要不要先复现页面？改完要不要打开浏览器？验收完成前要不要跑测试。于是他很可能这次是一个做法，下次又换一个做法，遇到问题就猜错了就继续改，改到最后代码越来越乱，你也不知道他到底验证过没有。 而有经验的软件工程师之所以更专业，不只是因为他会写代码，而是因为他遇到这些问题时有一套稳定流程。 skill 就是 把这些流程交给 ai。 你 可以把 skill 理解成 ai 的 专项能力包， 也可以理解成敲代码。遇到某一类问题时， ai 应该采用的处理思路和执行流程。如果说 agent 宪法是项目员工手册，那么 skill 就 像岗位 sop。 agent 宪法告诉 ai 这个项目的长期原则， skill 则告诉 ai 遇到某一类具体任务时应该按什么流程执行。 所以 skill 的 本质不是一段普通提示词，而是一套可附用的专业流程。三、 skill 和 a 证宪法有什么区别？ a 证宪法和 skill 很 容易混在一起，但它们解决的问题不一样。 a 证宪法管长期原则， skill 管专项流程。 a 证宪法应该短硬清楚，写的是项目里长期有效的规则，比如架构优先，不要乱补丁，不要跳过验收，不要破坏项目边界。 skill 则承载具体流程，比如 bug 到底怎么查，页面到底怎么验收，代码审查到底看哪些风险，完成任务前到底怎么证明真的完成。换句话说， a 证宪法告诉 ai 必须这样做， skill 告诉 ai 具体怎么做。如果你把所有具体怎么做都写进 a 证宪法，宪法就会越来越长，最后变成一份 ai 抓不住重点的大杂烩。更麻烦的是， a 证宪法往往会长期占用上下文， 所以这些不一定每次都用得上的流程，会在每一次任务里反复消耗 token。 而 skill 的 价值就是把这些复杂流程拆出去，让它们在需要的时候再被加载。当然， skill 也不是完全不消耗 token。 如果一个 skill 本身写得很长，或者带了大量参考资料、模板、代码和脚本，真正加载的时候一样会消耗上下文。 所以好的 skill 也应该克制，该写流程写流程，该引用资料引用资料，不要把无关内容都塞进去。四、 skill 为什么重要？ skill 的 第一个作用是减少 ai 漂移。 wipe coding 里有一个很常见的问题，一开始你让它做的是 a， 聊着聊着，它开始作弊。 一开始项目架构是这样，改着改着，他开始按另一套思路写，一开始要求先验收再完成，后面他又开始写完就说完成，这就是漂移。漂移的原因很多， 其中一个重要原因是 ai 每次都在当前上下文里临时组织做法，上下文一长，任务一复杂，他就容易忘掉前面的约束，也容易把流程做变形。 skill 的 作用 就是把某一类任务的标准做法固定下来。当 ai 需要处理这类任务时， id 一 或 agent 可以 根据用户语义自动选择对应 skill， 把这套流程加载进来，这样它不是每次都临时发挥，而是回到一套稳定的工作流程里。 skill 的 第二个作用是复制高手经验。 很多新手真正缺的不只是代码能力，而是工程经验。你不知道需求应该怎么拆，不知道 bug 应该怎么查， 不知道代码审查要看哪些风险，不知道上线前要验证什么，也不知道哪些改法会给后期埋雷。但很多开源 skill 本身就是有经验的工程师把自己的工作方法沉淀出来的结果，它可能来自一个长期写代码的人， 也可能来自一个长期做工程时间的团队，里面沉淀的是他们处理某一类问题的方法论。所以，使用 skill 不 只是多了一段提示词， 而是让 ai 在 当前任务里加载了一套更成熟的经验。你自己可能还不是编程大师，但你可以让 ai 按编程大师总结出来的流程工作。当然，这不代表装了 skill 你 就真的变成大师了，你还是需要判断目标、理解风险，看最终结果。但至少 ai 不 再是完全自由发挥， 而是在一套更专业的流程里做事。五、 skill 通常怎么使用？这里要注意， skill 不是 让你每次手动排顺序，不是说你要先告诉 ai 用哪个 skill， 再告诉他下一步用哪个 skill？ 很多时候， ai ide 会根据你的表达自动判断该用哪个 skill。 你 说要排查问题，它可能会匹配调试类 skill。 你 说要检查页面，它可能会匹配浏览器或前端验收类 skill。 当然，你也可以主动点名某个 skill， 让 ai 按那个 skill 执行。所以更准确地说， skill 是 一套可以被 ide 自动调度，也可以被用户主动点名的能力模块。你真正要理解的不是死记调用顺序，而是知道自己有哪些 skill， 它们分别解决什么问题。 另外， s k i l l l 也不是普通体式词，一个 s k i l l 通常会有自己的说明文档，告诉 ide 这个 s k i l l 叫什么，什么时候应该使用，解决什么问题，执行时要遵守什么流程，最后应该输出什么结果。 有些 skill 还会带参考资料、模板、脚本，甚至专门的命令。这一点很重要，因为有些任务不是靠文字说明就能完成的。比如安装 skill、 创建插件、启动浏览器、验证、检查项目、规范，这些场景往往会有配套脚本或命令。所以，使用 skill 的 时候不要只靠猜， 你可以直接问 ide 当前有哪些 skill， 某个 skill 是 干什么的，它有没有命令或脚本？如果我要做这个任务，应该触发哪个 skill， 这比自己乱猜靠谱得多。 六、普通人怎么安装和理解 skill？ 对 普通人来说，安装 skill 其实不一定复杂。很多时候，你不需要自己研究目录结构， 也不需要手动复制文件。你可以直接把 skill 的 链接丢给你的 ai ide， 然后告诉他帮我把这个 skill 安装好，并确认它能被当前工具识别。如果你不知道这个 skill 适不适合当前项目，也可以直接问 ide， 这个 skill 适合我现在这个项目吗？它会解决什么问题？会不会和现有 a 证宪法冲突？安装之后应该怎么触发？有没有命令或脚本需要注意？这比自己看半天文档更适合新手。因为 skill 本身就是给 ai 用的，你完全可以让 ai 帮你读它的设计文档， 解释它的使用方式，再判断它适不适合当前项目。如果一个 skill 是 通用的，但你的项目比较特殊，比如前端框架不同，后端语言不同，部署方式不同，你也可以让 i d e 帮你做适配。比如让它根据当前项目的技术栈、 目录结构和 agent 的 宪法，判断这个 skill 应该怎么用，哪些规则需要调整，哪些命令不能直接跑。 也就是说，普通人不需要一开始就把 skill 机制全部研究透。你只要知道三件事，第一，看到合适的 skill， 可以 把链接丢给 ide， 让他帮你安装。第二，不知道怎么用，可以让 ide 解释它的用途、出发方式、命令和注意事项。第三， 不确定适不适合当前项目。可以让 i d e。 结合项目情况做判断和适配，这也是 ai i d e 的 价值，它不只是帮你写代码，也可以帮你理解和管理这些工程工具。七、 我目前常用的 skill， 这里不瞎推荐，就按我自己电脑上实际有的 skill 来说，我目前常用的工程类 skill 主要有， brainstorming， writing， plans， systematic， debugging， verification before completion， requesting， code review， dispatching， parallel agents、 浏览器和 server engineering workflow。 它们不是让你按顺序一个一个手动执行，而是覆盖 web coding 里最容易翻车的几个场景。 brainstorming 偏需求和设计，避免 ai 一 上来就写代码。 writing plans 偏开发计划，把需求拆成可执行任务。 systematic debugging 偏系统化排查， 核心是不要猜，要先找根音 verification before completion 编完成前验收，防止 ai 写完代码就直接说完成。 requesting code review， 编代码审查，用另一个视角检查风险。 dispatching parallel agents 编多 agent 并行，适合多个独立任务同时推进。 browser 编浏览器验证，适合前端页面交互截图和本地服务检查。 slaver engineering workflow 更像一套完整工程流，强调架构优先，臻元优先。严格验收，不漂移，不乱补丁。 你不需要死记它们的调用顺序，你只需要知道它们大概解决什么问题。真正执行的时候， i d e 往往会根据你的语义自动选择，如果你想强制使用，也可以直接点名。八、最后，如果说 agent 法解决的是 ai 在 这个项目里应该遵守什么规矩，那么 skill 解决的是 ai 遇到具体任务时应该按什么专业流程执行。宪法管原则， skill 管流程，宪法，防止 ai 乱来 skill， 防止 ai 瞎做。 更重要的是， skill 可以 把高手经验变成 ai 能反复调用的能力。对没有代码基础的人来说，这一点非常关键，因为你不一定知道专业程序员怎么拆需求，怎么排 bug， 怎么做验收，怎么防止项目漂移。那你可以让 ai 使用这些已经沉淀好的 skill， 同时 skill 也能让 a 阵的宪法保持简洁，把复杂流程按需加载，而不是每次都塞进上下纹理，持续消耗 token。 所以 s k i l l 不是 a g e n t。 宪法的重复 也不是普通提示词的升级版，它是把专业经验流程化再交给 ai 按需调用的一种方式。这也是 web coding 想真正做出可维护项目时非常重要的一块工程底座。
384敲代码的小虾米
02:57查看AI文稿AI文稿好，家人们，大家好啊，今天在学校里面主要学习的就是 bug 管理工具啊，鸡爪的一个使用啊，我们这边使用的是这个鸡爪。首先这个页面呢是这个，嗯，鸡爪的一个主页面，我们可以看到上面这个仪表板项目 问题面板计划。那我们这个遇到这个 bug 的 时候呢？嗯，我们可以选择这个新建，然后这就是创建一个问题，我们就是我们要提交的一个 bug， 然后这个项目选择你们这项目是什么项目，然后问题类型呢？也选一个这个 bug 的 一个啊，故障类型， 然后这个盖钥匙这边的话，就是你对于这个 bug 他的一个简单的一个概述啊，然后这个模块就是属于哪一方面的模块？然后这个描述方面的话，描述方面的话里面，嗯，可能要写的东西比较多一点， 比如他的一个，嗯，前提条件啊啊，操作步骤呀，预期结果，实际结果，以及他的一个啊，是实车呀还是这个台架呀？ 包括这个特使员，呃，包括这个 bug 出现的时间，我们都可以在这个描述里面写啊。 然后这个修复的版本我们当然也是可以写一下你当前的一个版本是怎么样的，包括这个优先级，优先级我们可以啊去选择。 然后呢重要的话就是这个附件里面，附件里面我们可以添加什么呢？我们这一个附件的一附件视频以及我们录制的一个啊，出现 bug 的 一录制的一个爆文，我们都要在这个附件里面给它添加进去。 然后其他的另外一个号就是这个京巴人，我们可以把这个京巴人可以选择，可以选择一下这个京巴人，我们就是要选择我们对应的开发，然后，嗯，让这个开发去修改嘞。 然后呢？其他的话都是没有什么，然后我们这个新建，我们点击这个新建就可以了。然后我们这个，呃，提现了这个 bug， 在 哪里面来看呢？这上面有个这个问题啊？ 这个问题有下面有一个这个未完成的报告，然后里面有这个未完成的报告啊，所有的问题就是你提交了所有的这个问题，这里面都会显示的，都会显示包括你最新创立的最新查看的，这就会显示的。 好，这个就是大概我们这个使用这个 g r 的 一个大致的一个步骤。
92訾学车载
01:08查看AI文稿AI文稿你有没有发现， ai 写代码最可怕的不是不会写，最可怕的是他自信满满的写错，你让他改一个 bug， 他 给你重构半个项目，你让他补一个字段，他顺手改了十几个文件，你让他别动原逻辑，他偏偏把原来能跑的代码删了。最后，你一运行，新问题来了，老问题还在，很多人以为是模型不行，其实不是， 是你没有给 ai 带上紧箍咒。前 oppai 顶级大佬总结过 ai 编程最容易翻车的地方就四个，并列出了以下这几个针对性的解决方法。第一，谋定而后动， 它会强制 ai 先停下来分析，有歧义先说，假设不确定就必须提问，不能上来就猜。第二，极简制上，它会强制 ai 只写最小代码，能改一行绝不改十行，能局部修，绝不全区重构。 第三，精准打击，它会限制 ai 的 修改范围，只准碰壁要代码，禁止顺手优化，禁止乱加功能。第四，目标驱动执行，它会让 ai 把任务变成可验证的结果，不是我感觉修好了，而是要能跑能测能证明它真的完成了。 这套规则一加上 ai 写代码，立马从野路子实习生变成一个知道先分析再动手，最后验收的工程师。所以，你不是缺一个更贵的模型，你缺的是一套能管住 ai 的 工作流。
125明天讲Python
00:54查看AI文稿AI文稿写技能不是把教程塞进一个文件，真正有用的技能，先写清楚三件事，什么时候用，按什么步骤做，怎么判断做对了。 第一，处罚条件要具体，比如用户说 review、 检查、 pr， 看看这次改动就应该触发代码审技能。第二，流程要短，不要写成百科，而是写成 ai 能执行的步骤。 第三，复杂资料要拆出去，主文件只放核心流程，细节放参考资料，稳定操作，放自动化程序模板素材，放素材目录。最后，一定要有验证标准， 比如有没有指出高风险问题，有没有给出文件和行号，有没有区分组织问题和普通建议。一个好的技能，不是让 ai 记住更多废话，而是让同一类任务下次还能稳定作对。
31AI智匠
00:41查看AI文稿AI文稿我们来看看什么是大厂工程师都在偷偷用的 skill 库，这个项目收入了几十个真正的高级工程师，又得到了 skill， 特别是修复 bug 和代码架构优化，这些 非常值得详细一看。我们先来看看 bug 修复这个 skill 的 原理，它会先建立反馈环，通过各种工具先复现 bug， 然后再提出多个问题原因排查并一一验证，再去修复你的问题，然后复测通过，才会完成整个修改 bug 的 过程。再来看看它的代码优化的 skill 原理， 他会先列出专业的架构术语，然后扫描代码库进行提取和分析，再将当前架构存在的问题、解决方案以及改动后的优势都清晰列出，最后再去实现并更新到上下文中形成记忆。真的很专业， ai 编程立马变强。
214brizer
04:09查看AI文稿AI文稿大家好，我是陀螺，今天我要介绍的这个超级实用的 skill， 可以 帮你在出国旅行前省下几百块的翻译费用。 相信大家在出国旅行前最头疼的一个步骤可能就是准备签证的材料了。网络上曾经有个打趣的说法，说中国人一生都在申请签证的路上， 在准备材料的过程中呢，最繁琐的一步其实就是手搓各种中文材料的翻译件，什么身份证啊，户口本啊，在职证明啊，银行流水等等，不仅要逐页逐项的去翻译中英对比，有的签证还需要你伪造一堆的出行计划，然后还有陈述说明信提交到移民局。 那前两天我在准备新西兰签证的时候就遇到了这样的麻烦事，所以我在 ai 的 帮助下写了一套开箱即用的 skill， 用来帮助你一键无痛的准备新西兰签证所需要的签证材料。 首先呢，前置的准备工作非常简单，你只需要把所有用到的材料原件，不管是照片也好， pdf 也好，全部上传到电脑上，放到一个文件夹里，不需要像我这样命名哈，因为我是为了自己看着方便，然后才把它这样命名的， 其实它会自动识别。然后第二步，打开任意你喜欢的 agent 啊，不管是 cloud code 也好， codex 也好，或者是 hermes 或者国产的腾讯 workbody 都可以。 这里我用的是 mini max agent， 因为我想测一下这种能力比较差一些的模型，在输出质量上会不会有一些显著的差异。个人实测下来， hermes 的 输出质量会比 opoe 要好一些。 那在使用上呢，也是零门槛，你可以直接用自然语言跟他描述说啊，我要生成新西兰签证，然后需要用到某某某个 skills 啊， 对于提升准确性，建议你还是跟他说要用这个 skills， 或者是在语言中明确的指出啊，需要生成新西兰的签证材料，因为这是他的出发条件。 ai 在 接到你的指令之后呢，一般会做两件事，第一是可能会找你确认一些材料的完整性，如果有一些你必须的材料 漏了或者没有提供，他会要求你补上。第二就是他会询问你是否需要啊译者信息，因为现在新西兰签证的译者信息不是必须了，所以如果你提供，他会以脚标的形式附在每一个翻译键的后面。 这里输出的过程可能比较漫长，我们耐心的等几分钟啊。好的，我们看到他已经生成完了，那最后检查一下输出的产物。首先这里有更各种证件的原件加翻译件的对比，尤其是这个银行流水的翻译啊，你去某宝或者某鱼上找机构翻译，可能是要按业绩价的，我们这一下就生成 好了，可以看到这里面的每一个材料我就不打开了哈，都是有中英翻译的对比的，尤其是这个银行流水，那 同时他会帮你去做好一些啊，虚拟的旅行计划，根据你描述的入境日期，比如你说你是啊，准备十一月份，然后去大概十天左右的时间。这里强烈建议。最后在人工检查一些翻译件的关键信息，比如姓名啊，证件号，证件有效期，工作单位这些有没有错误？ 毕竟是通过 ocr 识别，可能还是有存在一定的啊，错误的概率啊。当然这个 skill 也是全部都是 web coding 的， 我已经把它开源到 github 上，也把链接贴在了评论区里，大家都可以按需取用，并且欢迎大家给我提一些 issues， 用来持续改进。 当然这个项目现在还存在着很多不够完善的地方啊。首先这个 skill 还是 only for 新西兰的，所以如果你想要去一些其他的地方，有办签证需求，肯定要根据这个 skill 再去做一些适当的拓展，因为不同地区需要的材料的清单可能不一样 啊。第二就是这个 skill 目前只是帮你准备好了需要上传的 pdf 文件，但实际上登录于移民局的网站，回答各种问题，提交材料 也是很麻烦的一步，尤其是那种国外的网站，设计的非常繁琐，然后有很多呃交互点了之后还没有反应等等。那理论上这一步也是 ai 可以 替代的， ai 是 可以代理浏览器帮你执行这些选择啊， 填写输入框，上传文件这些操作的，所以你后续的操作就会更加的丝滑，那这也是以后改进的一个方向。以上就是本期视频的全部内容了，如果你对这期内容感兴趣的话，也请关注我，后续我会分享更多和 ai 相关的有意思的小玩具。
11抽筋小陀螺
01:30查看AI文稿AI文稿九成的人都在裸用 clotico， 难怪写出来的代码总是翻车。不是模型不行，是任务太乱。你让一个人同时读项目，找 bug， 写代码，做审查补测试，他当然会崩。 想把 clotico 用顺。记住，这六个 skill 缺一不可。第一个 explore， 它不是写代码的，它负责先把项目读明白，入口在哪，核心文件在哪，一个，功能从哪里调用到哪里。你先让他给你画项目地图， 后面改代码会少走很多弯路。第二个，第八格，遇到报错不要直接让 ai 猜着改，把日制复现步走，最近改动交给第八格，他的任务是先定位根音，再给最小修复方案。第三个 code review， ai 写完能跑不代表能进项目。 code review 负责挑逻辑漏洞、边界条件和回归风险，尤其适合你。改完一大段之后，先让他帮你过一遍。第四个， test engineer， 真正让你判断该测什么，哪里容易回归，哪些测试最值得补。第 第五个 code simplifier。 ai 很 容易写出能用但很绕的代码，这个 skill 专门负责把重复逻辑删掉，把命名和结构收干净，但不改变行为。 第六个 security review， 只要碰到登录权限、密钥，上传支付用户数据，就让它最后扫一遍。很多线上事故，不是功能没做完，而是边界没守住。 记住，高手用 cloud code 不是 从头绑到尾，而是把不同任务交给不同 skill。 读项目用 explorer， 修 bug， 用 debugger， 审代码交给 code review 和 test engineer， 收尾交给 code simplifier 和 security review。 收藏这套组合拳，你的 ai 编程稳定性直接上一个台阶点。关注下期带你看更多 cloud code 的 实战技巧！
2.0万阿森编程日记（AI自动化）
06:15查看AI文稿AI文稿最近为了提升自己做视频的效率，给自己搭了一个 ai 的 视频工作流，用来把我的口述讲稿和演示素材转成 ppt 风格的视频，像现在这样， 先来看一下效果，你看这个目录里现在只有一个我用语音输入法输入的讲稿，还有我的一些用来演示的截图。 我打开 cloud code， 引用我这个技能，然后告诉他把它做成视频。接下来就等着，等了大约十分钟，他来给了我一个视频分镜的文件，让我确认。我按照自己的意思稍微改了一下，然后提交。然后又等了十几分钟，他就自己做完了。 然后我导到视频剪辑软件里面稍微做一下修改，这期视频就做完了，全程我觉得就是能力非常一般的量大管保型模型。 接下来来讲一下我是怎么做的，这是我真实在用的工作流，和其他博主不一样，我不只会给你演示这些工具怎么用，我还会告诉你在真实的构建 ai 工作流时，你会因为模型的不稳定性遇到什么样的坑，以及怎么样用一些技巧让 ai 跑得更加稳定。 即使你不做自媒体，也能从这个工作流的设计中得到很多启发，用来设计你自己的工作流。 首先我们来看一下总体流程，首先我会在 mac mini 上对着外接话筒用语音输入法录讲稿，这个上期讲过，现在有大模型的输入法能帮你自动纠错，所以只要是我脑子里的东西很快就录完了。 然后我有一台带 gpu 的 装着乌斑图的台式电脑，我会把讲稿上传到上面去，然后通过 ssh 调用机器上的千万三 tts， 把它转成音频，然后用 open ai 的 whisper 给音频识别出字幕，识别出的字幕会有一些错误，需要照着原稿修正， 然后再把字幕音频和我演示实录的截屏丢给 hyperframe， 用 ai 去生成类似于 ppt 播放这样的视频。 生成的视频可能有一点小问题，最后再导入达芬奇做一些修复。什么？你问我为啥都录音了还不用自己的原声播？因为我还在上班吗？让老板发现我还在业余做视频，不是显得我还有压榨余地吗？ 先来看生成音频和字幕这一步。开源的千问三 t t s。 有 个小问题，就是你一次不能输入太多文字，否则转换质量会下降比较明显。所以我需要对稿进行切分，每行切成五十到一百五十字，意思比较独立的句子，然后一行一行地丢给远程电脑上的千问三 t t s。 我写了一个技能，告诉大模型应该怎么做。但我这里遇到一个坑，看似这种简单的任务文章有一定的长度，对于 mini max 这种廉价的模型，经常会抄错或者抄漏几个字甚至少一句话，而且它的指令遵循没那么稳定。 我在 skill 里告诉他一翔不要超过一百五十个字，但他有时候没做到，这就很烦。于是我换了个办法，让大模型写了一个简单的 python 脚本。脚本的输入是需要添加换行的位置的，前几个字执行脚本传入参数就可以完成切分。 如果参数里有原文不存在的字，那就会报错。切完的一行大于一百五十字也报错，这样大模型看到错了就会自己继续去改， 然后做 t t s 语音转化，使用 whisper 转字幕这一步可以通过脚本自动完成，不需要模型介入。接下来就是修改字幕里识错的字这一步了，这显然也是需要大模型的，于是类似的坑又来了，我告诉模型只能改字幕，不能改时间轴，他有时候抄着抄着就把时间轴抄错了。 于是我用类似的办法，先写了一个校验脚本，检查改前和改后的两个字幕文件的时间轴是否完全一样。提示此里告诉模型改完以后要调这个脚本做检查，这样我们模型使用脚本就能知道自己改错了。 接下来就是最重头的一步，生成 ppt 视频了。这一步我使用 hyperframe， 它的原理其实是让大模型写 html 网页，然后把网页转成视频。 因为模型很擅长写前端代码，所以这个对人类来说看似大炮打文字的任务，对模型来说反而很轻松。 hyperframe 有 官方的 skill， 把它配置给你的 cloud code， 它就知道怎么做了。 在这里又有个问题，就是你让模型完全看着讲稿，自己发挥，它做出来的 ppt 视频有时和你的意图其实相去甚远， 所以我写了个 skill， 让他先规划一下每张 ppt 写什么或者放什么图，对应我讲稿里的哪些话，先让我确认一下，然后按照这个规划去生成真正的 html 视频， 这样就稳得多。但当我真正把流程跑起来时，我发现它非常不稳定。有时视频的 ppt 切换和讲稿的音频对不上，有时中间缺了一页或者两页颠倒，这让我后期修正的方法最后的工作流是这样的， 首先用事先写好的脚本把字幕文件转成这样的 html 代码注视，然后要求模型把这个 html 代码注视文件复制一份， 在复制后的文件里面添加分页的注视。我会在 skill 文字里要求它只准添加，不准删除原来的字幕和时间轴，并且故记重施。同样事先写一个脚本，让它自己验证有没有把时间轴改坏。 最后我要求他写视频的 html 代码时，每一页 ppt 对 应的代码都要写在对应的注是后面，并且写完以后同样要用那个脚本检查一下有没有把注是改坏， 这样因为代码和注是连在一起，并且一一对应的。我发现现在模型写乱页面顺序或者搞错每页起始时间的概率就降得非常低，我的后期修正也变轻松了一些。 最后总结一下，就是你在用 cloud code 写 skill 搭建你的工作流的时候，其实跑通很容易，但难的是稳定，少出错。 这里的一个重要的技巧就是给模型设置一些字验证的步骤，通过一些脚本或者交叉 review， 让模型知道自己哪里错了自己去改，这样才能减少你后续给模型收拾残局的工作量。 当然你也可以发动超能力使用最贵的模型去解决，但那种贵模型用来做这种重复的简单的任务有些缺乏性价比。而且相比于怎么让便宜模型把活干好这个小问题，怎么赚来偷啃钱似乎是个更难的问题。 好的，我是硅基包工头一个一边做游戏一边分享 ai 使用技巧的博主，我们下期见。
127硅基包工头
01:15查看AI文稿AI文稿今天给大家带来 cloud code 的 五个神级 skill， 不 管你是在职程序员还是编程新手，掌握着五大官方硬核技能，直接开挂，提升工作效率。 第一个技能， bug debugging， 能自动识别语法错误和逻辑漏洞，解析报错堆栈，精准定位问题根源，还直接给出修复代码，省去手动逐行排错。第二个技能， co generation， 支持前后端 python、 java、 go 等所有主流编程语言，一句自然语言需求就能生成结构标准，带完整注式的可用代码。 第三个技能， coderefactoring， 自动精简，溶于代码简化，多层嵌套，优化算法复杂度和 s q l 慢查询，让代码更简洁，运行更快更稳。第四个技能， architecture design， 可以 帮你规划工程目录、分层结构和业务模块拆分，制定编码规范，从零搭建易维护、可扩展的专业项目架构。 第五个技能， source comprehension， 快 速通读大型项目源码，拆解执行逻辑，解析框架原理，帮你快速看懂别人写的复杂代码，学习进阶编程思路。 这五个就是 cloud code 最核心的五大硬核技能，写代码、查 bug、 做架构、读源码，全都搞定，妥妥程序员必备效率神器！关注我，带你解锁更多 ai 使用技巧！
144阿泽编程日记（AI编程）
02:15141上海软件测试肖老师
03:42查看AI文稿AI文稿大家好，欢迎收看三分钟搞懂。今天给你介绍一个 github 上五万星的爆款 ai 项目，它叫 openhands， 前身是 opendev， 号称是开源版的 ai 程序员，能自己写代码，自己跑测试，自己提 pr， 五分钟带你彻底搞明白。 先说清楚 openhands 到底是什么，你可以把它理解成一个住在你电脑里的 ai 实习生，你给他一句话，他就能打开浏览器，查资料，写代码，跑命令行，提交 gitap， 全程不用你动手。 它由 cognition ai 团队的创始人之一发起，被 open devon 开元社区接管。目前 gitap 星标超过五万，是去年增长最快的 ai 项目之一。 最重要的是，他完全开源本地部署，所有数据都在你自己机器上，安全可控，不像 curser 或者 david 那 样必须联网用别人的服务。 光说不练假把式，看他实际能做什么。来看一段真实演示。我让他修一个 github 上的 bug。 他 做了五件事，全程零人工干预。 第一步，他读懂了一手描述定位到出问题的 python 文件。第二步，他用 grab 搜索相关代码，理解上下文。第三步，他写出修复代码，并且自己生成了单元测试。 第四步，他在沙河里运行测试，发现一个边界情况，没考虑，自己又改了一版。第五步，他创建了新分支，提交代码，自动写了 commit 信息和 pr 描述， 整个过程花了三分钟，质量比很多初级工程师还高。这就是 openhands 最强的地方，不是写一段代码，是端到端完成一个任务。 那它内部是怎么实现这种自动化的呢？ openhands 的 架构有三个核心模块，最上层是 agent， 大 脑调用大模型做规划和决策。 中间是 to 工具层，包括代码编辑器、 bash、 终端浏览器、文件系统，所有动作都通过工具调用完成。最下层是 sandbox 沙盒，用 dawk 隔离运行环境。 ai 做的任何危险操作都被关在容器里，不会污染你的真实系统。 市面上同类工具不少，咱们横向对比一下，先看看几个主流方案，市面上有四个主流方案， cursor 是 付费 ide， 体验最丝滑弹柜，每月二十美元起步。聊了这么多，自己怎么跑起来呢？ openhands 开源免费能力，对标 devan， 可以 本地跑，保护代码隐私，对个人开发者是性价比最高的选择。 上手其实非常简单，最简单的方式是 docker， 一 行命令启动浏览器，打开本地地址就能用。 你需要准备一个大模型 api key， 推荐用 cloud 或者 deepsafe， 效果好，成本可控。然后把项目目录挂载进去， ai 就 能直接修改你的代码。 进阶玩法是接入你自己的 m c p 工具，让 openhands 能访问数据库，调用内部 api， 变成你专属的全能开发助手。 做个总结， openhands 的 三大优势，一是真正端到端解决任务，而不只是写代码片段。二是完全开源本地部署数据安全。三是社区活跃，版本迭代快， 他适合谁？喜欢折腾的开发者，注重数据安全的企业团队，想学习 ai agent 的 架构的工程师，都值得花一个下午跑起来试试。关注我，了解更多 ai 前沿知识，我们下期再见！
156半个硅基
01:33查看AI文稿AI文稿很多新手用 cloud code 最大的问题不是不会提问，而是只会一句话使唤他，你说帮我做个功能，帮我修个 bug， 帮我优化一下。 ai 看起来很努力，项目却可能越改越乱。 真正高效的用法是把 cloud code 当成一套可以调度的 ai 开发团队。第一步，用 prompt optimizer， 它会把模糊想法整理成清晰任务目标是什么，用户是谁，要改哪里，验收标准是什么。第二步，用 deep interview， 需求还不清楚时，别急着开工，让他追问场景边界、优先级，以及明确不要做什么。 第三步，用 plan 或 real plan， 先让他拆路线，读哪些文件，改哪些模块，风险在哪里，最后怎么验证。第四步，进入分工复杂任务，不要让一个 ai 从头干到尾，可以有人读项目，有人写功能，有人查风险，有人负责测试。 第五步，修 bug 用第八个他，先看报错、附线、路径、影响范围和最小修复点，再决定怎么改。第六步，用 test engineer 功能，能跑步等于能交 付，他会从用户路径、边界条件、异常情况和回归风险里补测试点。第七步，上线前用 code review， 必要时再加 security review， 他 们看逻辑漏洞、遗漏场景危险、改动和测试不足。最后让他整理变更内容、验证结果、剩余风险和发布备注，这样才不是写完代码，而是真的准备交付。所以新手最稳的顺序是先优化提示词，再深度追问，再规划路线。复杂任务，做分工出错先定位，上线前测试和审查。 你会发现 cloud code 真正厉害的地方不是它能写几行代码，而是你可以用 skill 把项目变成可控流程。新手先收藏这条路线，以后再让 cloud code 做项目，就不要一句话硬怼了，按这套流程走，翻车概率会低很多。
00:38🔥Codex 总改出新 Bug❓先装这 5 个❗️ 装完这 5 个之前，我改一个 bug 要切 3 个窗口。
你用 Codex 最烦的是哪一步？
#codex #skill #大学生 #打工人 #AI工具查看AI文稿AI文稿content 裸装和佩奇这五个用起来完全不一样。 reportmix 项目打包工具，一个中型项目几百个文件三十秒打包完。 awesome codex skill 提示词仓库，别人写好的提示词直接拿来用，不用自己摸索。 content plus plus 实时预览插件，前端和 app 必备代码改了哪变成啥样，右边直接看，不用两边切窗口盲猜 keep content fast 清理加速工具，用久了肯定卡，一键备份清缓存，找回刚装时的流畅感。 follow builders 不是 工具，是信息员，看真正在写代码的人怎么用，比看发布会管用。按需装哪个卡点装哪个没变得 in context 最卡的是哪一部。
1598清溪AI
