2026 年,我的 21 条 AI Coding 最佳实践
Tw93 沉淀 21 条 AI Coding 实践:许愿式提需求、拆最小可用版本、用规则脚本卡住红线、写码与 Review Agent 分离,危险单向门改动人工确认,并把线上问题沉淀为回归用例。
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Tw93 复盘 Mole:靠 AI 实测 850 款 Mac 软件与 30 多款 AI 工具补清理规则,发现会话/worktree/系统数据等无法靠「规范」枚举的细节;代码变便宜后,差距在亲手踩过的产品细节。
Tw93 分享在 Mac 上开发 Windows 软件的多端选型:Web 壳、跨端(RN/Flutter/Electron/Tauri/Wails)与原生的取舍,结合 AI 时代成本变化谈何时坚持原生、何时借 WebView/跨端。
Tw93 复盘 Mole:CLI 爆火后做 Mac 付费桌面,用户教会安全清理边界;AI 带来编译产物/会话/worktree 等新垃圾类型,付费版与开源 CLI 并行。
Tw93 从组装小机器狗聊具身智能:感知-空间-动作-力矩层层落地,对比纯软件 FOMO,并整理从玩具狗到 Optimus 的公开资料笔记。
分类:分享 花一小时让 AI 找到你的内容 这几天有几个小伙伴@我说,他们在向 AI 提问时,自己的开源工具被主动推荐了。之前啥也没做居然也能被收录,我就想顺手花一个小时把站内内容结构化梳理一下。改完后随手发了条推特,大伙挺感兴趣,索性把完整的思路和配置写成一篇文章,方便大家查找和参考。 我很讨厌去刷排名或者生产垃圾内容,更多想着让现有的内容对 AI 更可见,所以这篇文章不会教你投机,而是如何让 AI 更好理解你现有的内容。 去查了一下,发现 AI 搜索跟传统搜索逻辑完全不一样,传统 SEO 拼的是进 Google 前 10,但 83% 的 AI Overview 引用来自排名前 10 之外的页面,AI 看的是结构清晰、来源可靠,跟 PageRank 关系不大。项目不大,但 README 和文档写得还算清楚,大站内容单薄的地方 AI 就能找到我,大概这就是为什么朋友们能搜到 Pake 和。
分类:分享 太长不读 上个月在公司里给产品和业务的小伙伴分享了下如何上手 AI Coding,加上最近又发了条推特,聊到不少同学因为订阅门槛没机会用上一线 AI Coding 工具,方法和习惯不花钱就能先学,索性把上手这部分整理出来。不少人用 Claude Code 其实是卡在使用命令行的第一步,看到只有字符的终端会觉得是给程序员用的,自己肯定搞不定。其实门槛没想象的高,会用豆包这类对话框 AI 的人花点时间也能上手,剩下的就是慢慢习惯把执行权交给它。 等你用顺手后会发现它像个什么活都接的能干助手,跑后台数据、写解决你问题的小工具、把乱七八糟的文档拼成简报、做原型、整理销售报表都能干。之前会不会写代码不是关键,等你有意识把项目背景写进 CLAUDE.md、把需求写得足够精确、会去想着沉淀几个 Skill 把重复动作打包,那你其实就称得上入门了,这篇文章主要是想带非技术同学也用上我最爱的 C。
分类:分享 想和大伙聊聊,在 AI 时代我是怎么深入学习一个技术领域的。没有 AI 之前,更多是看书、翻这个领域国内外有名的人的博客,然后摘抄记录到笔记本,速度挺慢,但很有学习的乐趣。比如当时学 WebGL,学懂一个东西差不多要半年空闲时间,慢但快乐。 有了 AI 之后,我还是很讨厌网上那种「3 分钟教你看完百年孤独」,也不喜欢短剧和倍速看剧的方式,更多还是挑好的看,宁愿慢一点、真正搞懂,也不愿意刷一堆摘要最后脑子里什么都没剩。 不过最近写「你不知道的 Claude Code」和 Agent 系列,除了自己懂的部分,还有大量不太清楚的领域。好在之前收藏了不少相关资料,刚好借这个机会清库存,全部搞懂再输出出去。一直觉得,看了多少、听了多少、输入了多少,其实不是最重要的,更在乎你能输出多少,能清楚说出来、写下来、整理发布的,才真的是你自己的。 前不久给自己挖了个深坑,研究大模型的训练流程,目标。
分类:分享 太长也要读 在写完《你不知道的 Claude Code:架构、治理与工程实践》、《你不知道的 Agent:原理、架构与工程实践》后,我想着继续来写第三篇,这次打算挑战下自己来梳理一下大模型训练到底怎么回事,这篇文章争取让非专业背景的人也能读得懂。 2026 年来看大模型效果真正拉开差距的地方,慢慢不再是预训练本身了,而在它更后面的那一大段:后训练、评测、奖励、Agent 训练、蒸馏,每一个步骤都在影响用户实际感受到的效果。你发现某个模型突然变强了,背后可能是这几块一起优化到位了,而非单一因素导致。 下文按大模型训练链路顺序来讲,重点放在厂商怎么通过后半段训练栈来提升最终上线效果。 大模型训练其实是一条流水线 过去几年,大家习惯用参数、数据、算力的堆积来解释模型进步。但很多时候用户实际感受到的体验飞跃,往往来自预训练后面那整套后训练流程。模型怎么说话、怎么听指令、怎么推理、怎么用。
分类:思考 标题来自 12 年前我很喜欢的一首万青的歌《杀死那个石家庄人》的改写,虽然歌里写的不是一回事,但那种看着熟悉世界一点点被替换掉的感觉,还真有点像。 好多年没坐公交了,上次去太子湾,因为景区限行,只能把车停在外面,坐景区的免费接驳车进去。 前排有个小女孩一路都在刷那种 AI 生成的短视频,画面很粗糙,内容也很假,滑到下一个居然还是差不多的东西,她却看得津津有味,每个视频的点赞居然也都不低。看到这一幕的时候,我甚至有点难受,会忍不住想,以后我的小孩是不是也会在这种粗制滥造的 AI 内容里慢慢长大,最后连什么是真正美好的东西都越来越难分辨。 有了 AI 之后,很多东西的生产一下子就变简单了,做内容简单了,做软件也简单了。以前做一个东西出来,往往要花不少时间反复琢磨,要真的解决很多问题,最后才敢拿出来。现在很多环节一下就被抹平了,写点东西很容易,做个产品也很容易,花钱买 Token,问。