本文提倡借鉴 Loop Engineering 思想，通过自动化工作流减少手动 Prompt，从而保护稀缺的注意力资源并提升 AI 编程效率。

AI编程工具演进至多任务管理阶段，虽提升了并行效率，却因频繁切换上下文导致开发者注意力碎片化与认知过载。

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。

不想用 Claude Code 了？本文为你盘点 Codex、Gemini CLI、Qwen Code 等多款强大替代工具。