AI开发 | 人人都是产品经理

AI,个人随笔

AI圈狂热讨论的Loop Engineering，到底是新范式还是旧酒？

Loop Engineering正在AI开发圈掀起一场思维革命。从Anthropic到Google，顶级工程师们纷纷抛弃传统prompt模式，转而设计AI驱动的自动化工作流。本文深度解析这一趋势如何从代码生成延伸到日常办公，揭示其背后的技术演进与潜在风险，并给出落地实践的黄金法则。

陈淀

AI应用 AI开发 Loop Engineering

AI,个人随笔

别再什么都塞进 CLAUDE.md 了——Anthropic 官方发布的七种自定义方式决策框架

CLAUDE.md 正在成为 Claude 用户的效率杀手！Anthropic 官方揭秘七种指令机制的正确用法，从路径限定规则到隔离运行的子代理，这篇文章将彻底改变你配置 AI 开发助手的方式。学会在正确的位置放置指令，不仅能释放宝贵的上下文窗口，更能让 Claude 的表现提升一个量级。

枝酒

AI工具 AI开发 Anthropic

AI

一人公司失败指北——0 代码基础AI开发简易工程化

用AI从零开发微信小程序的理想很丰满，现实却很骨感。一个‘随手当市长’的失败案例，揭示了AI编程在环境配置、平台规则和系统验证等环节的致命短板。本文深度拆解三类典型错误与七步工程化解法，告诉你为何AI能写代码却扛不起项目成败。

次级插件

AI协作 AI开发失败复盘

Loop Engineering 不是新楼层，是 Harness 长出来的外循环

当Claude Code创始人宣布不再亲自写提示词，而是设计自动调度系统时，这标志着开发者角色从'操作员'向'架构师'的范式转移。本文将拆解Loop Engineering的本质，带你穿透新名词迷雾，看清AI工作流从内循环到外循环的完整进化图谱。

小普

AI开发 Loop Engineering 产品架构

不是会写代码、会vibe coding就可以做产品，做产品是一项专业本领

AI写代码的崛起让“vibe coding”成为新潮流，但功能实现与商业化成功之间仍存在巨大鸿沟。本文通过真实案例揭示：缺乏用户定位、需求验证和业务流程设计的产品，即使功能齐全也难以存活。当AI解决了“how”的问题，产品经理的核心价值更在于厘清“what”和“why”。

知果日记

AI开发 Vibe Coding 产品思维

AI

万字干货：这可能是全网最实战的「用 Claude Code 做产品」完整方法论

一名零基础的产品经理，仅凭6周时间和1万元预算，通过62,376次与Claude Code的对话交互，竟独立开发出具备长期记忆和自进化能力的AI桌面应用『阿布』。这款应用不仅能操作本地文件、抓取网页数据，还实现了7×24小时自动化运行和跨平台集成。本文将完整拆解这段从技术小白到AI开发者的奇幻旅程，揭秘8.5万行代码背后的高效工作流与避坑指南。

Shawn

AI应用 AI开发 Claude Code

AI

为什么说Windows在AI时代变成了落后生产力？

微软重金押注AI却面临尴尬现实：开发者的首选工具链正在Unix系系统上狂奔。从Claude Code到Ollama，从统一内存架构到终端生态，macOS正成为AI时代的隐形赢家。本文将用硬核数据拆解Windows为何在AI开发赛道沦为「二等公民」，以及微软如何被自己的战略回旋镖击中。

卫夕

AI开发 macOS Windows

AI,个人随笔

关于我 Vibe Coding 了一个 Vibe Coding 模拟器这件事

文科生也能用AI开发网页游戏？本文揭秘一种名为vibe coding的新兴开发方式——不需要精通编程框架，仅靠HTML/CSS/JavaScript三件套基础，通过与AI对话就能打造完整产品。

TheWhite

AI开发 VibeCoding 个人项目

AI,个人随笔

手机第一次能写代码了，AI开发工具走完了最后一公里

Codex移动端的出现彻底颠覆了开发者的工作场景——从‘必须坐在电脑前’到‘手机成为决策中心’。这一变革不仅让碎片时间首次具备生产力价值，更重构了on-call机制、项目交付流程和混合办公模式。本文深入解析这场主机定义权的转移如何重塑开发者的时空掌控权，以及它对企业研发体系带来的连锁反应。

阐述你的梦

AI开发 Codex 生产力工具

AI,个人随笔

Harness Engineering：耗时一周，我是如何将应用的AI Coding率提升至90%的

从零开始独立开发AI产品的过程中，作者发现单纯依靠AI生成代码的效率远低于预期。直到接触到Harness Engineering理念后，通过建立系统化的开发框架——包括项目手册、任务规格和权限体系——将AI代码贡献率从30%提升至90%。这一实践不仅揭示了AI辅助开发的核心方法论，更为产品经理设计AI产品提供了全新视角：关键在于构建让AI'知道自己要做什么'的环境体系。