文章目录前言1 先把“查资料”的路径焊死1.1 五级路由各司其职1.2 gh CLI才是GitHub的正确打开方式2 读开源代码直接克隆到本地读2.1 浅克隆三件套速度飞起2.2 场景对应表别乱用2.3 验网页用playwright‑cli就够了3 两个高频Skill真的能省好多事3.1 /feasibility动手之前先论证3.2 /how‑to‑test改完直接给你测试命令3.3 为什么我把计划skill降权了4 用LSP读本地代码别再用grep瞎蒙了4.1 LSP是什么代码的导航仪4.2 复用编辑器的LSP才是真的省5 Hook把重复操作焊死在流程里5.1 PreToolUse自己写权限才放心5.2 PostToolUse写完自动格式化5.3 通知钩子干完活喊你一声6 写完别着急交先过一遍审查6.1 代码审查六个维度6.2 Debug就一个原则别瞎猜7 上下文满了别硬撑交接完再开新局7.1 交接文档怎么写8 最后掰扯几个容易混的概念P.S. 目前国内还是很缺AI人才的希望更多人能真正加入到AI行业共同促进行业进步增强我国的AI竞争力。想要系统学习AI知识的朋友可以看看我精心打磨的教程 http://blog.csdn.net/jiangjunshow教程通俗易懂高中生都能看懂还有各种段子风趣幽默从深度学习基础原理到各领域实战应用都有讲解我22年的AI积累全在里面了。注意教程仅限真正想入门AI的朋友否则看看零散的博文就够了。前言搞AI编程工作流这事我前前后后折腾了快两年。说出来你可能不信规则写了一大堆以前的模型根本不看。你跟它说“不确定就别瞎编”它转头就给你造一个不存在的API名字起得还挺像那么回事跑起来直接报错比你老板画的饼还虚。直到Opus 4.8出来我才发现不是规则没用是以前的模型根本不听话。1 先把“查资料”的路径焊死AI最爱瞎编的是什么第三方库的API。治它的办法根本不是多写两句“请查证”那等于跟猫说“别偷吃鱼”它听进去算我输。直接把搜索顺序给它定死从高到低排好队不许上来就开网页瞎搜。1.1 五级路由各司其职我整了个搜索skill核心就干一件事路由。第一优先级查官方文档用context7精准带版本知道仓库在哪的直接调gh CLI扒源码、翻Issue不知道哪个仓库的全GitHub搜真实项目写法概念性问题、报错排查用Exa搜纯文本内容前面全不行了再兜底用通用网页搜索别觉得麻烦。你让它直接搜网页出来的全是SEO搬运文十篇里九篇是抄的还有一篇是培训机构的广告正经信息没多少token烧了一大堆。就跟你点外卖似的明知道楼下有直营店非要去第三方平台绕一圈贵还不一定正宗。1.2 gh CLI才是GitHub的正确打开方式很多人装GitHub MCP我直接不用。一个gh CLI就能搞定大部分事省token还快。读文件、看README、列目录、查最近提交、搜Issue一条命令的事。重点是一定要加--jq过滤原始返回的JSON又臭又长没用的字段占了八成不过滤直接把上下文撑爆跟你微信聊天记录全是表情包似的占内存还没用。还有个铁则这个skill只许读不许改。给AI写操作权限那跟把银行卡密码给外卖员似的方便是方便你敢吗我自己的MCP清单就没几个搜索三件套加LSP、数据库、Figma够用就行。MCP这东西装多了启动就烧一堆token跟你手机后台挂一堆APP似的没怎么用电池先没了。2 读开源代码直接克隆到本地读只看一两个文件用gh API就行。要是得跨好几个目录、来回跳着看还一条条调接口那纯纯是脱裤子放屁。2.1 浅克隆三件套速度飞起直接git clone但必须带三个参数--depth1只拉最新版本历史提交全不要。你是看代码还是考古十年老仓库省下来的空间能多存好几个项目。--single-branch只拉默认分支别的分支跟你没关系。--no-tags标签一个都别拉monorepo的tag能有几千个全是没用的累赘。就这三个参数大仓库克隆速度差出十倍都不夸张。以前AI读源码全靠训练数据里的记忆跟你背单词只背了个abandon似的一问细节全是编的。现在直接把源码放它眼前它再编就说不过去了。2.2 场景对应表别乱用什么情况用什么方式给它定死1‑2个文件知道路径gh API直接读查库的API用法走搜索路由找文档多文件交叉看、要全仓搜浅克隆到本地概念对比、找方案Exa搜资料我上次让它读我自己写的转换工具源码它顺手给我揪出一个bug。我自己写的代码我用了俩月都没发现它读一遍就逮着了。合着我以前写代码是闭着眼写的是吧。2.3 验网页用playwright‑cli就够了不光读代码有时候要验证网页、跑UI操作我也不用花里胡哨的工具。之前用过别的浏览器Agentbug多到离谱跟半成品似的。现在就用playwright‑cli核心就一条open必须带--persistent。登录状态直接落盘下次打开自动登录不用每次都折腾状态保存。操作也简单先快照拿元素编号再按编号点击、填表单不用AI自己瞎猜CSS选择器。猜选择器这事儿AI就没准过十次有八次选不对跟你玩找茬游戏似的。3 两个高频Skill真的能省好多事我前后配了二十多个skill日常用得最多、最省精力的就两个。3.1 /feasibility动手之前先论证这个skill是真的救大命。以前改需求AI上来就哐哐写代码写一半告诉你“这个架构做不了”。合着你前面写的几百行是练手呢我搁这陪你玩代码版“模拟人生”是吧现在复杂需求进来先走可行性分析现状是什么目标是什么开源界有没有现成参考候选方案对比各有什么优劣推荐方案、改动量、风险点结论只能是三种能做、有风险、做不了不许说“应该可以”这种模棱两可的话。最关键的一条没等我确认“开工”绝对不许碰业务代码。不加这条限制它论证完顺手就给你改上了前面对齐的东西全白搭主打一个执行力过剩。3.2 /how‑to‑test改完直接给你测试命令改完代码最烦的是什么搭测试环境。造测试数据、写用例、跑一遍看结果半小时没了。现在这个skill直接给你包圆改完代码顺手给你生成一条测试脚本复制粘贴回车就能跑。预期结果直接给你列好几个通过几个失败一眼就能看见。还分自动测和手动测UI交互这种自动化测不准的直接给你写手动步骤。当然也有规矩没意义的测试不许写。比如断言个类名存在、断言import没删这种测一万次也抓不到bug纯纯凑KPI。我直接跟它说要是测不出价值就明说“这个不值得测”别硬憋个没用的脚本糊弄我。不给它台阶下它就会给你整形式主义。跟公司周报似的明明啥也没干非得写三页纸。3.3 为什么我把计划skill降权了以前我特别看重拆计划复杂需求先生成个checklist一步步来。那是以前模型笨写着写着就忘事不拆计划容易跑偏。现在模型自己的规划能力上来了多文件改动也能hold住再硬塞个计划文件纯属多此一举。就跟你走路本来好好的非要给你个拐杖不用还不行纯纯累赘。现在只有跨好几天、需要关机续上的任务或者要分阶段验收的我才用它。4 用LSP读本地代码别再用grep瞎蒙了前面说的是读别人的代码读自己项目的代码有更准的东西。以前AI找代码靠什么grep。说白了就是搜字符串。同名变量、注释里提的、字符串里写的它全当是命中。真要找引用、找调用关系它又找不全了跟你眼神不好找东西似的就在眼前也看不见。4.1 LSP是什么代码的导航仪简单说就是你编辑器里跑的那个智能提示的东西。符号定义在哪、谁引用了它、类型是什么、有什么错误它门儿清。以前这能力只有编辑器能用现在我把它通过MCP暴露给AI。等于AI直接用上了你编辑器的同款智能找代码再也不靠瞎蒙。4.2 复用编辑器的LSP才是真的省市面上也有独立跑LSP的MCP我不用。那等于同一个项目开两份LSP内存直接翻倍。大项目本来LSP就吃内存再开一份你电脑风扇直接起飞跟要升空似的。我做成编辑器插件直接复用你已经开着的LSP新增内存几乎为零。羊毛薅在已经剪过的羊身上一点不心疼。用法也有讲究先搜符号定位再拿返回的位置查详情。别让AI自己数行号它数的行号十有八九不准查出来的是隔壁变量的信息跟你外卖送错门似的。5 Hook把重复操作焊死在流程里Skill管的是“怎么想”Hook管的是“每次必须做的事”。就像你出门必须带钥匙、回家必须洗手不用每次都想到点就执行。5.1 PreToolUse自己写权限才放心Claude Code自带的权限系统我直接关了。为啥它只看命令第一个词复合命令直接绕过去。就跟小区保安只看门禁卡不管你进去偷东西还是放火刷卡就让进。我自己写了个PreToolUse钩子用AST解析命令不管你藏在、管道还是子shell里每个命令都单独过一遍规则想蒙混过关门都没有。5.2 PostToolUse写完自动格式化每次AI写完代码自动跑ESLint修复和LSP格式化。这里有个坑别把“未使用的import”“未使用的变量”这种规则打开。AI写代码是分步写的这轮先加import下轮才写函数。你这轮给它删了下轮它还得加回来来回打架无限循环。跟你妈收拾你房间似的你放桌上的东西她觉得没用就给你扔了等你用的时候还得再找纯纯内耗。5.3 通知钩子干完活喊你一声这个配置成本几乎为零但幸福感直接拉满。任务跑完了、或者卡住要你授权了直接弹桌面通知。长任务丢给它你该刷视频刷视频该摸鱼摸鱼不用盯着终端坐牢。以前我总隔两分钟切过去看一眼跟等外卖似的半小时看八次配送进度啥也没干成。6 写完别着急交先过一遍审查代码写完不是完事了能不能用、好不好维护得再过一遍。6.1 代码审查六个维度我专门写了个code‑review skill就按六个维度查重复代码逻辑冲突多余逻辑单一职责违反模块耦合过重硬编码和死代码分严重、警告、建议三级有严重问题就不能过。而且只分析不许直接改。不然它review完顺手给你重构了到时候哪改了都不知道主打一个先斩后奏。6.2 Debug就一个原则别瞎猜很多AI一看到报错就开始瞎蒙是不是版本问题是不是环境问题然后让你试一堆没用的命令试完问题还在时间全浪费了。我定的规矩先读代码分析信息不够就要还不确定就加日志跑拿到实锤再修。猜谁不会啊我要是靠猜解决问题我用你干嘛我自己猜不行吗。7 上下文满了别硬撑交接完再开新局上下文再大也有上限而且越长越容易忘事俗称“长文失忆”。你发现它开始车轱辘话来回说或者你刚说的要求它转头就忘那就该重置了。但别直接开新聊天清空那等于前面的功夫全白费。7.1 交接文档怎么写用summary skill生成一份交接文档就四块内容背景和目标当前进度有bug一定要写清楚现象和原因不许粉饰太平关键文件引用别全扔进来3‑5个够了待办事项和下一步生成完贴到新对话里无缝衔接跟换班似的该干啥门儿清。以前我直接开新会话需求得重讲一遍代码得重新读一遍半小时过去了还没进入正题。合着AI上班也得先摸半小时鱼是吧。8 最后掰扯几个容易混的概念很多人配置半天几个名词都搞混我一次给你说清楚。Rules就是常驻规矩每次对话都生效Commands是你敲斜杠才调用的能传参。Skills是标准流程AI自己判断什么时候用Hook是生命周期钩子到点自动执行。MCP是外部工具功能强但费token能用CLI和Skill解决的就别往上堆。所有配置我都放公开仓库了想抄作业的直接去拿就行。说白了AI工作流这东西本质就是给AI立规矩。以前模型笨规矩立了也白立现在模型听话了规矩越细效率越高。毕竟没有约束的AI跟脱缰的野马似的跑是跑得快就是不知道能给你带到哪去。P.S. 目前国内还是很缺AI人才的希望更多人能真正加入到AI行业共同促进行业进步增强我国的AI竞争力。想要系统学习AI知识的朋友可以看看我精心打磨的教程 http://blog.csdn.net/jiangjunshow教程通俗易懂高中生都能看懂还有各种段子风趣幽默从深度学习基础原理到各领域实战应用都有讲解我22年的AI积累全在里面了。注意教程仅限真正想入门AI的朋友否则看看零散的博文就够了。