qclb

摘要： 1.添加规则文件 1.1 添加全局规则文件 参考： ## 语言 - 使用中文回复 ## 编码 - 使用TDD（测试驱动开发） 1.2 添加技术栈规则文件 提供两种方式： 在 https://cursor.directory/rules 搜索项目技术栈对应的rule文件并保存到项目根目录 使用Curs 阅读全文

摘要： 本文探讨了AI编程工具在提升效率的同时，因缺乏顶层设计而导致项目混乱的困境。并提出一种“文档驱动”的AI原生开发新范式，强调高质量、结构化的文档是驾驭AI编码，实现高质量交付的关键。 阅读全文

摘要： AI 编码工具普及，但为何开发者感觉很快，实际项目却变慢了？本文深入剖析 AI 编程“感知差距”背后的根源，探讨如何通过结构化输入，真正释放 AI 潜能。 阅读全文

摘要： 随着AI编程工具的崛起，代码生成效率极大提升，但AI与实际项目需求间的“鸿沟”却日益凸显。本文探讨了在AI驱动的开发流程中，结构化、高质量的开发文档如何成为连接“模糊想法”与“精准代码”的关键桥梁，有效打通AI编程的“最后一公里”。 阅读全文

摘要： 在 AI 颠覆软件开发的今天，代码生成效率飞跃，但项目成败的关键却前移至需求清晰度。本文深入探讨 AI 编程“垃圾进，垃圾出”的困境，剖析传统文档流程的瓶颈，并提出以专业、系统的开发文档“喂养”AI，打通从需求到高质量代码“最后十公里”的智能化解决方案。 阅读全文

摘要： 随着AI编码工具的崛起，一种名为"Vibe Coding"的新模式应运而生。开发者角色正从代码编写者转变为AI协作指挥家，成功的关键不再是逐行敲代码，而是提供高质量、结构化的项目蓝图，这正是当前AI编程面临的核心挑战与机遇。 阅读全文

摘要： 在AI编程时代，如何让代码生成工具精准理解复杂需求？本文探讨了从简单Prompt到结构化“项目级Prompt”的进化，分析了高质量开发文档在提升AI代码生成准确性中的关键作用，为开发者提供新的解题思路。 阅读全文

摘要： 1. 从代码补全到智能体（Agent）的进化 在短短几年内，AI编程工具经历了惊人的迭代。我们已经从第一代的“代码助手”（如早期的GitHub Copilot），进化到了第二代的“生成式代码平台”，再到如今初现端倪的第三代“SDLC（软件开发生命周期）自动化”工具。 这些工具正在从被动的代码补全，转 阅读全文

摘要： AI编程工具极大提升开发效率，但其效能受输入质量影响。本文探讨AI时代结构化文档的重要性，以及如何通过精心设计的项目蓝图指导AI，实现高效、高质量的软件开发。 阅读全文

摘要： 引言：传统文档编写在AI时代面临的挑战 在软件开发的历史长河中，文档编写一直是不可或缺的一环。传统流程通常从产品经理的需求设计开始，包括用户需求收集、功能规格定义、架构蓝图绘制，再到前后端技术方案的详细阐述。这一过程往往耗时数周，甚至数月，需要多方协作以避免遗漏关键细节。例如，在一个典型的Web应用 阅读全文