引言在当今数据驱动的时代，可视化系统已成为企业决策和用户体验的核心组成部分。然而，构建一个健壮、可扩展的可视化平台并非易事。本文将借鉴J2EE（Java 2 Platform, Enterprise Edition）的架构思想，探讨如何构建现代化的可视化基础设施。 J2EE作为企业级Java开发的”标准化工具箱”，提供了一套完整的企业应用开发规范和API。其分层架构、模块化设计和标准化接口的设计理

总结Multi-Agent、小模型是质量提升的关键。 目前，我们对 prompt 的依赖程度过高，大部分逻辑都通过 prompt 来实现，这一现状带来了大量的不确定性与稳定性问题。对此，我认为较为合理的改进方向应从两个层面着手：第一，将部分工作从 prompt 转移到工程化层面，尤其是那些具备确定性的工作，比如一些程序化计算流程的管理等；第二，对于必须由模型操作、或与语义理解相关的内容，则应该拆解

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本文由 AI 基于我平时摘录的文章和个人想法生成。 前言随着 Claude Code、Cursor、Copilot 等 AI 编程工具的普及，我们正在经历一场编程范式的革命。然而，正如一句深刻的话所说：”AI 不会减少你掌握新技能所需要付出的努力，只会让你产生不必学习就已经学会的错觉“。本文将分享在实际项目中使用 AI 编程工具的核心技巧与最佳实践。 一、基础理念与认知升级1.1 避免”虚假掌

这个项目做得比较坎坷，为了吸取经验教训，我把历史沟通记录扔给 AI，让其进行复盘总结。这个项目最大的几个问题：1、缺乏明确的协议定义作为各方的执行标准(前期太草率了，后面改动多次，也没有及时更新，也没有先制定相关的测试和验证工具，这种项目应该必须TDD才对)2、过度依赖 Prompt，缺少工程化来提升稳定性、确定性 Prompt12345/plan@news_question.txt）我们正在

这个项目可以作为开发 Claude Code 交互软件的参考。 1. 项目概览项目定位和目标用户Claude Autopilot 是一个 VS Code 扩展，专为需要批量处理 Claude Code 任务的开发者设计。目标用户是需要自动化处理大量 AI 编程任务的开发者，特别是需要进行大规模代码重构、迁移或生成的场景。 技术栈选择和版本信息 VS Code API: ^1.74.0 Type

角色职责定位AI 的普及并未削弱架构师的价值，反而要求其从 “代码编写者” 转向 “全局掌控者”，核心职责主要体现在需求与架构的翻译、质量与效率的守护、团队协作的枢纽这几个方面。 作为需求与架构的 “翻译官”，我利用 AI 高效梳理与拆解需求，但最终需要亲自判断需求的合理性、优先级，以及如何转化为可落地的技术目标。同时主导架构设计，确定技术栈选型、模块拆分规则、接口规范和数据流转逻辑，确保系统具备

概述这是一个基于 Stencil 框架的高级时间线组件，实现了蛇形布局和复杂曲线连接效果。组件使用 SVG 遮罩技术、多层渲染架构和渐变色系统，提供了专业级的可视化体验。 技术栈 框架: Stencil (Web Components) 语言: TypeScript 样式: SCSS + UnoCSS 图形: SVG 遮罩 构建: Rollup 核心架构1. 数据结构设计123456789101

出发点当前的情况 你们很多功能实现都是通过 ChatGPT / Claude 等模型生成代码 但生成的代码散落在项目中，缺乏”生成的上下文”或”背后的需求描述” 所以当未来要做类似功能时，就必须重新和 AI 沟通，重复之前的需求分析和提问 想要解决的问题 从现有的项目代码 + 文档中，自动提炼出当初生成这段代码可能对应的需求 / Prompt 换句话说：把已经生成的成果逆向还