Vibe Coding:以规划为核心的 AI 编程工作流
Vibe Coding 是一个以规划驱动为核心的 AI 编程工作流程,通过系统提示词和模块化设计,旨在解决 AI 搭档编程中常见的规划混乱与代码维护难题,实现从需求到可维护代码的清晰流水线。

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Vibe Coding 是一个以规划驱动为核心的 AI 编程工作流程,通过系统提示词和模块化设计,旨在解决 AI 搭档编程中常见的规划混乱与代码维护难题,实现从需求到可维护代码的清晰流水线。

Datawhale 社区的开源教程《从零开始构建智能体》系统性地介绍了 AI 原生智能体的核心原理与实践路径,旨在帮助开发者从理论到实战,掌握构建多智能体系统的完整技能。

David Bau 分享了通过 Claude 进行 Vibe Coding 的实践,探讨了 AI 时代代码量激增带来的挑战,强调开发者需掌握架构所有权并建立元认知基础设施。

微软开源了 TRELLIS.2 模型,这是一个基于单张图片生成带纹理与 PBR 材质的 3D 模型的工具。它采用 4B 参数的 Transformer 架构和 O-Voxel 稀疏体素表示,支持高分辨率快速生成。
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Go-WXPush 是一个基于 Golang 开发的微信消息推送工具,通过调用微信公众平台测试号接口,为开发者提供免费、稳定且支持原生提醒的通知服务。它部署简单,API 调用灵活,适用于系统监控、自动化任务状态通知...

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David Finsterwalder 开源了一款基于 Three.js 和 PyTorch 的神经网络可视化工具,用于动态展示多层感知机在 MNIST 数据集上的训练过程。该项目完全开源,运行于浏览器,旨在通过三...
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一位拥有15年经验的资深工程师分享了其系统化的AI辅助编码流程。他通过多工具协作、严格监督和亲自把控关键环节,将AI视为需指导的“初级开发者”,以确保代码质量并避免技术债务。
