AI编程 – ✏VictorHong's Blog

从氛围编程到规范驱动开发的进化之路，掌握 AI 时代的高效编程方法论

Cursor 3 发布，携手 Claude Code 与 OpenAI Codex，AI 编程工具进入三国时代。本文深度解析三款产品的核心差异、技术架构与定价策略。

Simon Willison 提出的 Agentic Engineering 概念，定义了使用 Coding Agents 开发软件的新范式。本文深入解读其核心特征与 Vibe Coding 的本质区别。

当 AI 写代码的速度超过人类审查的能力，代码质量如何保证？Anthropic 用一套多代理架构给出了答案。

ETH Zurich 最新研究发现，LLM 生成的 AGENTS.md 文件反而降低 AI 编程成功率 3%，人工编写的仅提升 4%。本文深入分析研究结论与实践建议。

参考 Aakash Gupta 的 Taste at Speed，探讨 AI 时代产品经理的核心技能转变——从写文档到快速评估软件，从"能不能做"到"应不应该做"

Shopify CEO Tobias Lütke 使用 AI 自动研究模式优化 Liquid 模板引擎，实现 53% 性能提升，探索编码智能体在遗留代码优化中的新范式

深入解析 MCP（Model Context Protocol）协议原理、架构设计与最佳实践，从协议层到应用层的完整技术指南

深入解析 Claude Code 的四层架构（CLAUDE.md、Skills、Hooks、Agents），解锁从基础代码生成到生产级 AI 工程环境的完整能力

核心思想：你不是在用一个 AI 助手，而是在管理一支 10 人工程团队。详解 Superset 的并行 Agent + Git worktree 隔离机制，以及微任务拆分、Agent 分工、Review 工作流等实战策略