记录一次真实使用 AI 工具辅助 Vue.js 项目开发的全过程,展示 AI 如何在不同阶段提升开发效率协作背景项目类型:Vue 3 + TypeScript 后台管理系统开发周期:2周主要AI工具:GitHub Copilot、Cursor IDE(集成AI)、Claude协作场景:项目初始化、功能开发、代码优化、问题排查日志记录项目初始化与基础搭建协作目标:快速搭建Vue 3项目基础结构,配置TypeScript 和必要依赖AI工具:GitHub Copilot + Cursor IDE过程记录:使用Cursor新建项目时,通过Cmd+K调出AI指令面板,输入: 创建一个Vue 3 + TypeScript项目 :解决Pinia持久化存储的异常行为AI工具:Claude + GitHub Copilot过程记录:遇到:页面刷新后Pinia状态丢失的问题向Claude描述问题:我在Vue 3项目中使用Pinia AI辅助编程的真正价值——不是替代开发者,而是作为强大的协作工具,放大我们的能力。
它想讨论的,不是大模型有没有胡说八道,也不是它会不会生成错误信息,而是一个更隐蔽、也更贴近日常的问题:当我们在 AI 的帮助下完成一项任务时,会不会误把协作完成当成自己独立会做? AI 可能已经替你完成了其中最难、最关键、最需要长期训练才能掌握的部分,而你真正拥有的,也许更多是调用工具、筛选答案、修正输出、组织协作的能力。 AI 依赖与能力形成 不是。它的价值,不在于呼吁少用 AI,而在于提醒我们:用 AI 并不等于自动获得能力。 AI 的确可以放大人的生产力,也可以显著提高产出质量。 AI 使用者的关键区分 AI 时代最重要的能力之一,可能不是完全不用 AI,而是能清楚地区分:什么是我自己掌握的,什么是我借助系统得到的。 这两类能力都重要:会独立做事,仍然关键,因为那决定了你在没有外部支撑时的底座;会高质量地与 AI 协作,也同样关键,因为那决定了你在新生产方式里的效率和上限。
AI coding 出现后,传统项目角色分工和协作方式发生了改变。工程师不再是"写代码的人",而是"指挥 AI Agent 写代码的人"。这种转变不仅是角色的变换,更是编程范式的升级。 3)几种SDD 开发工具的适用场景和选择推荐。 1,AI coding 方式的变化 “古法”编程是指经典的手敲键盘,一行一行手写逻辑、语法、变量、函数、边界判断。特点是慢、稳、可控,但重复劳动多。 这极大降低了代码编程工具的使用门槛,使得更多的工作可以通过AI辅助编程实现,让更多的人享受到AI红利,这大概就是AI平权的意义。 但是对于“老手”程序员来讲这显然不够,它们要的更多。 3,工具选型 有多个开源项目都是SDD 的优秀实践,其中最具代表性的三款是OpenSpec、Spec-kit和Superpowers。要结合自身项目特点和需求进行适当的选择。 质量门控需求强:希望在代码生成前有明确的质量检查(宪法门禁、规范完整性验证等) • 完整制品体系:希望每个特性都有正式的spec、plan、data-model、contracts等完整文档 • 团队协作
当AI从「单兵作战」走向「团队协作」,我们正在见证一场比大模型竞赛更深远的变革一、开篇:一个Agent是工具,一群Agent是组织如果你去年问一个AI工程师:「你的Agent能做什么?」 2026年Q1,AI行业发生了一个微妙但关键的结构性变化:多Agent协作系统正在从实验室走向生产环境。 而多Agent协作,正是破解这道「能力天花板」的唯一路径。二、为什么要「组队」?——从三个典型困境说起困境一:长程任务中的「记忆衰减」任何一个用过AI助手的人都有这种体验:对话长了,它就「忘事」了。 六、深化:从「单体智能」到「群体智能」的架构跃迁多Agent协作的本质,是软件架构从「单体应用」到「微服务」的翻版——只不过这次「微服务」是AI。 而2026年,真正的分水岭变成了——谁能让一群Agent像团队一样协作。多Agent协作不是锦上添花的技术亮点,而是AI从「工具」走向「生产力主体」的必经之路。
反AI组织制造工具投毒AI系统反AI活动人士构建了一个实用的技术武器来破坏AI系统——“Poison Fountain”,一种向AI训练数据爬虫投喂垃圾数据的服务。 重要性——互联网将成为一个捕食者-猎物生态:AI及AI代理的兴起意味着互联网将变成一个包含比以前更多生命形态的生态——爬虫、人类、AI代理等。 这类论点将应对AI的许多问题从单个AI系统重新定向到我们如何构建一个可以利用并从日益强大的AI系统出现中受益的人类驱动世界。 这种交互形式是AI系统为简单或早期问题提供一些正确解法,然后人类研究人员识别AI系统所做的关键陈述并加以概括,随后用这些概括所启发的新问题重新提示AI系统。 结果是一个由人类和AI系统协作构建的数学证明:“在某些情况下,下面的证明与AI工具建议的证明仅有高层次的相似性。
ITIL V3 增强点 V3 引入生命周期的概念,它通过 PDCA 模型,可以不断地循环改进,从而保持 ITIL 的生命活力; V3 提供了丰富的管理方法和概念;V3 加入了业界其其他的标准接口,如 CMMI ITIL V3 2007ITIL V3 2011 ITIL V3 生命周期 ITIL V3 服务战略过程域有 5 个过程(服务战略、服务设计、服务转换、服务运营、服务持续改进),26 个流程。 《数字化 IT 从业者知识体系》的初衷是为 IT 从业者提供的系统性的数字化知识体系,内容涵盖管理实践、工程实践、技术实践三个层次,涉及软件开发方法、应用技术架构、应用部署与管理、软件交付与协作四大方面 在接下来的《数字化 IT 从业者知识体系》系列文章,何文强将从软件开发方法、应用技术架构、应用部署与管理、软件交付与协作四个方面,为大家进行逐一分享介绍:1. 软件交付与协作主要包括但不限于 CMMI、ITIL、DevOps 等。相信该知识体系有利于 IT 从业者构建丰富的技术体系、全面的技术视野和系统的能力建设。
ITIL V3 增强点 V3 引入生命周期的概念,它通过 PDCA 模型,可以不断地循环改进,从而保持 ITIL 的生命活力; V3 提供了丰富的管理方法和概念; V3 加入了业界其其他的标准接口, ITIL V3 2007 ITIL V3 2011 ITIL V3 生命周期 ITIL V3 服务战略过程域有 5 个过程(服务战略、服务设计、服务转换、服务运营、服务持续改进),26 个流程 《数字化 IT 从业者知识体系》的初衷是为 IT 从业者提供的系统性的数字化知识体系,内容涵盖管理实践、工程实践、技术实践三个层次,涉及软件开发方法、应用技术架构、应用部署与管理、软件交付与协作四大方面 在接下来的《数字化 IT 从业者知识体系》系列文章,何文强将从软件开发方法、应用技术架构、应用部署与管理、软件交付与协作四个方面,为大家进行逐一分享介绍: 1. 软件交付与协作主要包括但不限于 CMMI、ITIL、DevOps 等。 相信该知识体系有利于 IT 从业者构建丰富的技术体系、全面的技术视野和系统的能力建设。
更像是一种新的工作方式: 开发者开始和 AI 一起完成任务。 最开始的时候,这种变化看起来只是效率提升。 但如果再往前推一步,就会发现一个更深的问题: 如果 AI 不只是工具,而是执行者,那么软件研发的协作结构会发生什么变化? 但现在,执行者开始发生变化 随着 AI 编程工具逐渐参与到研发流程中,一个新的变量开始出现。 在越来越多的研发任务中,AI 已经不再只是提供代码建议,而是开始作为执行者参与完成一个任务闭环。 但当 AI 开始参与执行之后,新的协作关系开始出现。 图 1:协作迁移模型 首先出现的是: Human ⇔ Agent 开发者不再只是使用工具,而是在和 AI 一起完成任务。 这已经是一种新的协作方式。 接着会出现另一种协作关系: Agent ⇔ Tool AI 不只是生成代码,还可以直接调用开发工具链, 例如: 运行测试、执行构建、读取仓库结构或提交代码。
某机构发布了两种新模式,将GPT和Claude配对使用,以提高AI研究的质量。Critique 让模型相互协作,而 Council 让模型并行工作,同时由第三个“评审”模型找出差异。 这种双模型工作流程解决了单一模型AI研究中存在的幻觉、引用薄弱等问题。 根据某机构针对行业基准的测试,其结果得分高于该测试中所有系统,包括顶级AI公司的模型。某机构解释:“Critique 是一种专为复杂研究任务设计的新型多模型深度研究系统。 然后第三个“评审”模型读取两份报告,并撰写一份摘要,说明两个AI在哪些方面达成一致、在哪些方面存在分歧,以及每个模型捕捉到而另一个错过的独特视角。此前,用户需要手动比较不同的AI研究工具。 在 Critique 中,模型本质上是相互协作的;而在 Council 中,模型则是相互竞争的。
Thenvoi公司推出开发者平台,帮助开发者编排多个AI编码代理Thenvoi AI有限公司,一家为人工智能代理开发交互基础设施的公司,今日宣布推出其开发者平台,该平台能够连接编码代理,实现共享对话。 随着越来越多的开发者采用AI代理,他们开始将这些代理专业化为不同角色:规划、审查、集成和测试。这是因为在许多情况下,开发者发现某些模型具有不同的特性,使它们在特定任务上更有效率。 该平台发布之际,个人AI代理也开始出现在开源社区和服务提供商中。这些代理充当同事的角色,可以为其用户进行推理、规划和采取行动。然而,与许多当前的企业级代理一样,它们是孤立运行的。
MAF 审批 Agent 实战 一句话简介 通过 ApprovalRequiredAIFunction 为敏感工具加上人工审批环节,快速构建符合企业合规要求的 MAF 人机协作智能体。 3. chatClient.CreateAIAgent( instructions: "执行转账前必须获得用户确认", name: "BankAssistant", tools: [approvalTool]); // 3.
LWiAI Podcast #231 - Claude 协作工具、Anthropic 百亿融资、深度增量学习本期要点Anthropic 的新协作工具:将 Claude 代码集成,可简化从视频编辑到电子表格编译的多种计算任务 时间戳与详细内容工具与应用 (00:02:13)Anthropic 的新协作工具:提供无需编写代码即可使用 Claude 代码的能力,简化多种计算任务。 某机构的 Gemini AI:将利用来自 Gmail、搜索和某视频平台的信息来个性化响应。某机构移除部分 AI 健康摘要:因调查发现“危险的”缺陷。某邮件服务获得 Gemini AI 大改版。 某办公通讯机器人变为 AI 代理。应用与商业 (00:20:11)Anthropic 融资 100 亿美元,估值达 3500 亿美元。 某机构 AI 领袖在 10 亿美元 IPO 周后警告与某机构的差距扩大。Jake Sullivan 对某机构撤销某机构的 AI 芯片出口管制感到愤怒。FINISHED
不到两天,7个AI用百度同步盘上的Markdown文件给自己写了16章协作协议。中间差点把历史邮件全部丢光。2026年6月17日中午,我在改一篇公众号文章,需要在三个AI之间来回传话。太麻烦了。 不到两天后,这东西变成了7个AI智能体、16章协议、4轮评审、0票反对的完整协作系统。中间还差点把我的历史邮件全部丢光。这不是一个"AI多厉害"的故事。 v3做了一个"反直觉"的设计:消灭所有子目录,所有信件平铺在根目录。 7个AI,用百度同步盘搭了一个协作网络。没有服务器、没有中间件、没有一行运行时代码。只有Markdown文件和一套彼此审阅出来的规则。 AgentHubv3.0.1|2026年6月18日|7个AI的协作实验记录
最近我们团队扎在AI智能体应用开发里,Trea solo模式下的多Agent协同算是把坑踩了个遍——最痛的一次,因为把架构设计和代码实现丢给同一个智能体,直接导致项目延期两周。 :从踩坑到丝滑的3步玩法 分工明确后,协作流程得跟上。 我们总结了“架构先行、并行开发、联调闭环”的套路,现在团队协作比之前顺畅太多,分享给大家。 1. “用AI替代人”,而是让智能体像专业团队一样分工协作。 我是阳哥,专注分享AI+后端的实战干货,关注我,下次踩坑少走弯路!
这是 AI 工具的使用者,不是 AI 系统的编排者。 编排者的工作在更高的层次上:谁来设计整套人机协作的工作流?谁来决定 AI 在哪个节点介入、在哪个节点交回人类判断? 第二项:AI 输出质量验证 这是 AI 协作工程师最关键、也最难标准化的工作。 AI 协作工程师在这里的工作,是设计这些护栏:人类判断应该在哪个节点介入? 当 AI 代理遇到不确定的场景时,是继续执行还是暂停等待人工确认? AI 负责执行大量重复性、规则明确的测试任务,人类负责在关键判断点审查结果、调整策略。这个人机协作的接口设计,是 AI 协作工程师的核心工作之一。 这条路适合谁 AI 协作工程师这条路,适合对 AI 技术本身有真实好奇心、同时愿意保持批判性距离的人。
一、 产品定位与核心亮点 TAPD 是一款覆盖产品、开发、测试全流程的企业级研发协作与效能管理平台。 商业差异化: AI 深度集成:提供 AI 辅助需求编写、多 Agent 评审、智能编码及测试用例生成。 业务负责人 & PMO 场景:管理项目集、父子项目及跨项目协作。 痛点:需求变更频繁,交付速度难以把控。 AI 部署方式:支持私有化部署的混元大模型(如案例所示),保障数据安全。 3. 协作效率:参与 10个 轻协作任务。 核心成果:自动生成官网体验升级、用户流程优化、数据运维等核心工作成果总结。
什么是内容管理协作看板软件?在内容创作和项目管理愈加复杂的当下,“内容管理协作看板软件”已成为提升团队协作与内容生产效率的关键工具。 协作工具的发展趋势协作平台从邮件+Word文档的时代,发展为如Google Docs、Notion、飞书文档等实时在线协作工具。这类工具打破信息孤岛,实现“同时编辑、即时同步、多端操作”。 内容管理协作看板软件的未来趋势AI 与自动化在协作流程中的应用智能分配任务、AI内容审校、语义标签推荐等功能正逐步落地,显著降低人力成本。 不仅能管理内容发布流程,还整合了任务分配、协作沟通与项目跟踪,提高整体协作效率。3. 新手团队如何快速上手?多数平台提供模板和引导,建议从内容计划+看板视图入手,逐步扩展功能使用。4. 可以与AI写作工具整合吗?许多平台支持与AI工具集成,如Notion AI、飞书智能助手等。6. 哪些软件适合远程协作团队?板栗看板、ClickUp、飞书等支持跨区域、跨设备协作,尤其适合分布式团队。
Generations in Dialogue: 专访安德烈娅·博布教授——人本AI与协作AI系统"Generations in Dialogue: Bridging Perspectives in AI 每期节目都深入探讨代际经验如何塑造对AI的看法,探索这项变革性技术发展所带来的挑战、机遇和伦理考量。人本AI与协作AI系统在本系列的第二期节目中,主持人埃拉·兰与安德烈娅·博布教授进行了对话。 讨论主题包括:如何选择研究方向、人与人在回路中的协作工作模式、处理数据时的注意事项、系统设计面临的挑战、编程意图与实际编程结果之间的差距、隐私与个性化问题,以及对那些对人本AI感兴趣的早期职业研究者的建议 关于安德烈娅·博布教授安德烈娅·博布是某机构的助理教授,并领导协作学习与自主研究实验室。她在该实验室致力于开发能够学习为人类服务、与人类协作并适应人类环境的自主智能体。 她的兴趣涵盖教育、医疗和AI伦理,专注于建立包容性的跨学科对话,以塑造负责任AI的未来。
前段时间,Meta全新的开源大语言模型Llama 3发布了!如果想要快速使用Llama 3,使用免费的桌面端工具LM Studio是个不错的选择,支持一键安装,运行Llama 3模型,实现本地使用。 同时,LM Studio还提供了Local Server功能,可以提供接口调用服务,便于App、应用软件、前端网页集成AI功能。 在无需公网IP、不用端口映射、不设置路由/网关的情况下,搭配贝锐花生壳花生壳,就可以3步实现LM Studio接口的远程访问。
这是一套基于MIT协议的企业级AI能力分发与自动化协作框架,旨在重新定义企业与个人AI能力的协作方式。 为什么需要SuperAgent? 在AI技术飞速发展的今天,我们每个人和企业都面临着一个共同的挑战:AI能力分散在不同平台,缺乏统一的管理和协作机制。 企业拥有OA、CRM、ERP等系统的专属AI能力,但这些能力往往无法互通个人用户拥有ChatGPT、Notion AI等工具,但这些工具难以整合到工作流中不同AI能力之间的协作困难,跨系统流程自动化成本高 ,满足多样化需求静态定义原则,确保系统稳定性3️⃣ Skillflow可视化编排:人人都能做AI工程师通过Skillflow可视化工具,用户可以轻松设计从简单到复杂的工作流:拖拽式设计,无需编程基础支持多种触发条件和执行逻辑实时监控执行状态 我们相信,通过开源的力量,SuperAgent能够成为连接企业和个人AI能力的桥梁,让AI能力协作变得更简单、更高效。我们期待您的参与和贡献,一起构建更强大的AI能力分发生态!