AI Coding 是一个面向 AI 原生软件工程的知识站,目标是把"AI 会写代码"升级成"团队能稳定交付软件"。

站点覆盖:

• AI Coding 心智模型、成熟度模型与全景知识地图
• Token 预算与取舍:简化、标准、严控三档流程
• 需求、任务切片、上下文工程、实现循环、人机交接
• Harness 引擎:MCP、工具生态、工作流图、权限、安全、编排、多 Agent、人工关口
• AI 原生验收:审查 Agent 组、测试质疑 Agent、安全红队、证据包、人类裁决
• 仓库理解、事实源治理、Benchmark、本地评估集、失败模式
• 产品与视觉验收、数据迁移、观测成本、法务合规
• 架构治理、测试策略、安全、发布、可维护性
• 团队角色、指标、工具选型
• 提示词模板、审查 JSON 契约、检查清单、术语表
• 附录阅读笔记:Claude Code、OpenAI、Anthropic、LangChain 等资料映射

核心提醒:AI Coding 不是越全越好。完整 Harness、长上下文、审查 Agent 组、端到端测试、链路记录和证据包都会消耗 Token、工具时间、CI 时间和人类注意力。预算不足时,应优先缩小任务切片,保留关键事实源和高风险闸门;必要时用人工补充上下文、抽样审查或手工验收。

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npm run dev

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静态站点输出到 docs/.vitepress/dist。GitHub Pages workflow 会在构建时设置 VITEPRESS_BASE=/aicoding/。