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本文分享如何通过设计 AI 友好的流程，让 Agent 包圆测试、评审、运维等开发杂活的实战经验，让你摆脱“给 AI 打工”的命运。

针对 AI 编程不靠谱的痛点，本文提出了通过 Lint、集成测试及浏览器自动化构建“自我验收标准”的方法，助你打造能自我修正、高效交付的编程 Agent。

本文解析了 OpenClaw 爆火背后的模型、框架与 Skills 协议诱因，并建议读者告别 FOMO 焦虑，理性看待这款极客工具的场景创新。

本文将 React Hook 类比为面向对象的类，为复杂前端业务逻辑提供了一种清晰的建模思路。

本文破除「AI 编程非专业人士不能用」的迷思，并指出普通人只需迈入初学者门槛，即可驾驭 AI 写出有用的代码。

本文借《逃避自由》剖析人为何流于世俗，并指出爱与创造是拥抱自由、实现自我的关键。

本文揭示 AI 编程后期难维护的根源，并提供两种实用方法提升 Vibe Coding 项目的可维护性。

本文以 Linux 之父风格的 Prompt为例，揭示 AI 编程的底层逻辑：用结构化指令引导 AI 写出高质量代码。

本文教你拓宽 AI 编程工具的使用思路，将其视为通用 Agent，并利用其完成各种自动化任务。

从一个帮助产品经理提效的故事出发，管中窥豹，探讨如何释放 AI 编程的潜在价值，做跨界赋能者。