AI工程化视角

不把 Prompt 当话术，而把 AI 当工程系统来理解

这个专题优先关注大模型基础、Prompt 设计、上下文组织、工作流编排与评测迭代。 内容会尽量从“概念理解”继续往前走一步，落到任务定义、约束边界和工程实现。

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Spec内容导向：任务规格、上下文与验证

当前主线

目前以 Vibe Coding 系列为主线，后续会继续向工作流、部署和评测扩展。

认知建立已更新

Vibe Coding 入口

先建立正确预期：AI 编程不是魔法，也不是纯话术，而是一种新的任务分解和协作方式。

• 什么是 Vibe Coding
• 为什么容易误用
• 如何建立正确协作方式

阅读系列开篇

底层机制已更新

大模型基础原理

如果不理解模型为什么会“猜”、为什么会偏、为什么会在上下文不足时走错，很难真正用好它。

• 生成机制与概率本质
• 上下文窗口与记忆边界
• 为什么模型会偏航

查看基础原理

方法升级已更新

Prompt 到 Context 的演进

从“会聊天”升级到“会写任务规格书”，这是高质量 AI 协作最关键的分界线。

• Prompt 不是话术
• 上下文组织与约束设计
• 验证机制与迭代方式

查看演进路线

后续扩展方向

这些方向暂时还在搭建中，但会继续保持“工程化视角”而不是纯概念堆积。

工作流与智能体

重点会放在任务拆解、工具调用、显式授权、跨步骤状态传递和失败恢复，而不是只展示单次对话效果。

评测与部署

后续会补充输出质量评测、结构化验证、缓存与检索、服务化接入和安全边界等主题。

阅读建议

如果你是第一次系统接触这部分内容，建议按“认知建立 → 底层机制 → Prompt 演进”的顺序读。

AI2026-08-01

9、CLAUDE.md 进阶：作用域、加载机制与排障

你已经把命令、边界和验证方式写进了CLAUDE.md ，Claude 却还是没按规则行动。别急着继续加文字，问题很可能不在“写得够不够多”，而在于：规则放在哪、何时加载、当前会话到底看没看见。 上一篇解决“写什么、怎么从仓库证据生成规则”…

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AI2026-07-31

8、如何写好 CLAUDE.md把项目隐性知识写成可执行规则

你有没有遇到过这种场面：Claude Code 第一次进仓库，代码写得不差，却在包管理器、测试入口、生成目录边界上反复猜错，问题往往不在模型“不会写”，而在于它还不知道你的项目到底怎么工作。每猜错一次，就是一次返工、一次 token 浪费。 不是模型笨，是你没给它入职材料。 CLAUDE.md就是那张入职卡…

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AI2026-07-20

7、Claude Code 不是终端聊天框：它是会动手的工程 Agent

你有没有遇到过这种场景：项目 CI 红了、测试挂了、PR 冲突了、依赖升级炸了，你打开 IDE 准备硬啃，结果半小时过去只定位到“可能是某个配置问题”。这时候很多人会把错误粘进聊天窗口，等 AI 给一段建议。说实话，这已经有点落后了。 Claude Code 的关键变化不是“Claude 变聪明了”…

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