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AI 编程

Vibe Coding、Cursor、Claude Code、Codex、Copilot

专题

本专题收录 AI 编程 方向的文章和社区讨论，重点关注真实工程场景、工具选择、实践路径和风险边界。

页面会持续更新，适合作为学习路线、选型参考和技术复盘入口。

@admin·1 分钟阅读·AI 编程

AI 产品的 token 成本控制：缓存、路由、量化

LLM 应用的主要可变成本是 token，而它往往在不经意间失控。本文讲清五个降本杠杆——prompt 缓存、模型路由、prompt 瘦身、批处理、结果缓存，以及一套"按功能/用户拆账"的成本监控，帮你的 AI 产品从"烧钱"变"可持续"。

#AI #大模型♥ 250 评论
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上下文工程（Context Engineering）：给模型对的信息

"Prompt 工程的时代正在让位给 Context 工程。区别在于：prompt 关心'怎么说'，context 关心'给模型看什么'。本文讲清四类上下文、上下文窗口的管理策略（优先级/压缩/遗忘），以及一个 Agent 的上下文该怎么搭——决定 Agent 上限的，往往不是模型多强，而是你喂了什么。"

#AI #大模型♥ 260 评论
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AI Code Review 实战：让模型替你把代码关

人工 code review 是团队瓶颈——PR 堆积、review 草率、风格争论消耗精力。AI Code Review 不是替代人，而是先把"机械的、容易漏的"问题挡掉，让人专注架构和业务。本文讲清 AI review 能做什么、不能替代什么、怎么集成进 PR 流程，以及控制误报噪声的实践要点。

#Vibe Coding #DevOps♥ 310 评论
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从需求到上线：做一个 AI 写作助手

AI 写作助手是最容易想、也最容易做错的产品——大多数做成了"输入标题一键生成水文"。本文从需求拆解到上线，讲清一个真正有用的写作助手该怎么设计：辅助而非代写、结构化与流式、人机协作的编辑循环，以及把"一键生成"的诱惑换成"越写越好"的产品哲学。

#AI #Vibe Coding♥ 390 评论
@admin·2 分钟阅读·AI 编程

AI 应用的限流与配额设计

AI 应用的限流不是普通 Web 那么简单——它有两个成本维度（请求数 + token），还有滥用、刷量、单用户爆量等风险。本文讲清按用户/IP/全局的三层限流、token 配额的计量、超限的优雅降级，以及一套能扛住"恶意刷量"的配额架构。

#AI #DevOps♥ 420 评论
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Prompt 的版本管理与 CI

Prompt 是 AI 应用的核心逻辑，却被当成"配置字符串"随意改——改崩了线上、回滚找不到原因、A/B 不了。本文讲清怎么把 prompt 当代码管：版本化、评测进 CI、灰度发布、回滚，把"凭感觉改 prompt"变成可回归的工程。

#AI #DevOps♥ 430 评论
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AI 功能的 A/B 测试

改了 prompt/换了模型，你怎么知道"真的变好了"？凭感觉不行，要 A/B 测。但 AI 的 A/B 比传统功能难——输出非确定、质量主观、样本要大。本文讲清 AI 功能 A/B 测什么、怎么定指标、离线 eval 和在线实验怎么配合，把"我觉得新版好"变成"新版留存 +8%"。

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