

为什么AI写代码总是翻车?
你有没有过这种体验:让AI改个功能,结果它顺手重构了你半个项目,注释还全是废话。代码能跑,但你不敢动。这就是没有工作流的代价。交付的是干净的生产级代码,还是连自己都看不懂的一团意大利面,差别就在这套流程上。
这门课不教你”把AI当拐杖”,而是把它当成一件专业工具来使。核心就一句话:你掌控代码库,AI负责干活。
你会学到什么
课程从大语言模型的底层逻辑讲起——上下文窗口到底怎么影响输出,为什么要管理它,以及怎么管才不会失去对项目的掌控。全部内容异步更新,每周一上线,直播答疑覆盖多个时区,结课后学习资料永久保留。
具体技能清单:
- 用”规划/执行/清理”循环,让Claude Code始终跑在最佳状态
- 编写 AGENTS.md 与自定义技能,在不烧token的前提下精准引导输出
- 靠多阶段计划和”曳光弹”方法,规划并啃下超出单次会话体量的大功能
- 搭建自动化反馈闭环——测试、提交前钩子、红绿重构,问题还没堆起来就被逮住
- 用 Ralph 循环,让 Claude Code 针对 GitHub Issues 待办列表自主跑任务
这套工作流的底层逻辑
说穿了,AI编码翻车大多不是模型不行,是你把活儿一次性全丢给它了。上下文一满,它就开始瞎编;没有测试兜底,错误就一路滚成技术债。课程要解决的正是这两个坑:一边用外部文件(AGENTS.md、计划文档)把关键信息固化下来,一边用自动化的钩子和测试形成闭环,让AI自动化真正可控、可回滚、可交付。
对做AI编程的人来说,这可能是从”能用”到”敢用”的分水岭。工具人人都有,能把工具用出工程纪律的人不多。
资料与格式说明
语言:双语字幕(中/英)
文档:英文,建议自行AI翻译
安全:无病毒无插件,云查杀 Virustotal / Virscan 通过
格式:视频 + 文档 + 图文
解压:7ZIP
播放:完美解码 / PotPlayer / QQ影音
课程目录
资料内标题为原始英文,暂无翻译,可自行用AI处理。
│ code.zip
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