过去一年，AI 编程工具集中爆发——有的专注补全提示，帮开发者把代码写得更快；有的用对话交互驱动开发，一句话就能改代码；有的深度融入编辑器，AI 能力触手可及。这些工具都在解决同一个问题：如何降低"写代码"的门槛。 但当门槛降低之后，一个新的问题随之浮现——如何用好这些工具。工具本身的能力在那里，但体验好不好，很大程度上取决于是否掌握了正确的使用方式。 这篇文章整理了我在 Claude Code 上摸索出的一些实用技巧：如何让 AI 遵守项目规范、如何让重复操作自动执行、如何拦截危险操作、如何在长对话中保持回答质量。抛砖引玉，如有错误或疏漏，欢迎指正。
该文介绍了复杂业务场景下AI研发交付的实践方案，团队将流程分为三阶段，重点打造第一阶段底座。通过分层知识库设计（main全局业务、applications应用知识、candidate候选知识、personal个人经验、template模板），确保AI获取准确上下文；采用文件化的RD流程，用Markdown承载需求分析、拆解、实现校验全过程，使研发状态可接续、可review；前置质量门禁，在PRD验证、需求澄清、方案设计等关键节点设置人机协同review点，避免后期高成本返工。不追求100%全AI交付，强调AI负责分析实现、人聚焦关键判断，通过知识沉淀与流程规范提升整体交付质量与稳定性，为后续自动化和多Agent协同奠定基础。
你有没有发现跟大模型对话，同样的提示词每次结果都不一样。 这符合我们对于“大模型的本质就是个猜词器”的一贯认知。然而，可重复性是科学进步的基石。因此让大模型输出完全确定的结果是一个非常值得研究的问题，特别是强化学习需要确定性的 Rollout，来保证实验的可复现性和训练过程的稳定性。
本文聚焦一个扎心的悖论：AI 工具全面普及后，单点效率明显提升，但需求整体交付周期并未显著缩短。作者结合行业数据指出，真正消耗 80%+ 交付周期的并非执行速度，而是角色之间的等待、交接与信息损耗。 据此提出 AI 提效分级框架（L1/L2/L3） 与 AI Native 组织 两大理念，打破产研测运维职能边界，以 BuilderAgent 实现需求到上线的全流程闭环，让提效结果"可复制、可持续"。
本文提出了一种适用于扩散模型的全新引导范式——自交换引导（Self-Swap Guidance, SSG）。针对传统引导方法（如 CFG 或其他无条件引导机制）高度依赖文本条件、需专门训练或直接加噪导致图像失真的局限性，SSG 提出了一种“无需文本、不加噪声、不改模型”的轻量化策略。 其核心思想是在模型推理阶段，直接对内部特征（Token）在空间和通道维度上进行“最不相似”特征对的交换，以此为模型引入结构性扰动生成一条“变差”的预测路径，再利用差值反向指导模型朝更高质量的方向生成。 实验表明，SSG 在有条件和无条件生图任务中均更具鲁棒性，多项图像质量和文本一致性指标超越了现有的无条件引导方法。 该工作由vivo BlueImage Lab，上海交通大学共同完成。
