标记为: AI Development
Content related to AI Development
Deploying the Ralph Wiggum Technique: A Step‑by‑Step Tutorial
如果你想更快、更可靠地构建AI软件，了解Geoff Huntley的Ralph Wiggum技术如何将单个LLM转变为自主开发者。本指南带你浏览三步工作流程，展示规划与构建的两套提示模板，并提供可直接运行的Bash循环脚本，自动提交并推送每一次迭代。你将学会如何组织规格说明、生成智能实现计划，并通过后压测试进行控制。完成后，你将能在任何项目中搭建倉庫、运行循环，并信任LLM自主前进，最终得到符合期望的产品，同时保持代码库整洁且受版本控制。
Automaker：使用自主 AI 工作室，实现数日内软件开发
Automaker 让您通过协调由 Claude 提供支持的 AI 代理，立即将功能请求转化为可运行的代码。该开源项目提供 Web 或 Electron 桌面应用、基于 Vite 的前端、Express 后端以及完整的 Docker 支持。凭借看板、Git Worktree 隔离、实时流式传输和多代理规划，开发者可以以 10 倍更快的速度原型、测试并交付整个应用。本文介绍了安装、Docker 部署、关键特性以及如何为您自己的项目扩展平台。
Continuous Claude v3：持久、多代理的开源开发环境
Continuous Claude v3 将 Claude Code 转变为自学习、多代理平台，能够在多次会话中保持上下文，大幅降低代币使用量（通过 TLDR 代码分析），并通过 109 个技能和 32 个代理 orchestrate 复杂工作流。了解如何安装基于 Docker 的 PostgreSQL 堆栈，配置向导，并运行首次工作流，例如 "/fix bug" 或 "/build greenfield"。本指南涵盖架构、核心功能和实用示例，使其成为寻求提升 AI 驱动代码工具生产力的开发者的首选资源。
用开源利器为 Claude 的代码能力注入超强动力
在 GitHub 上探索“超能力（Superpowers）”，这是一个开源库，旨在通过一套全面的工程技能来增强 Claude Code。从测试驱动开发和系统调试，到协作规划和元技能创建，该项目为常见的开发任务提供了一种结构化的方法。了解如何安装和集成这些“超能力”，以实现更高效、系统化和高质量的 AI 辅助开发工作流程。
GitHub 的 Spec Kit：用 AI 驱动的规范加速开发
探索 GitHub 的 Spec Kit，这是一个创新的开源工具包，支持规范驱动开发。该项目利用 AI 编码代理将规范转化为可执行代码，从而显著优化软件开发生命周期。了解如何定义项目原则、创建详细规范、生成实现计划，并使用 Claude Code 和 GitHub Copilot 等流行 AI 工具自动化任务执行。Spec Kit 专注于意图驱动开发和多步骤完善，承诺更快地构建高质量软件。通过学习其核心理念、开发阶段和实用的 CLI 命令，亲身体验现代软件工程的实践方法。
鱼语：先进的开源语音合成系统
探索 Fish-Speech，一款最先进的开源多语言文本转语音（TTS）系统，现已更名为 OpenAudio。这个强大的项目提供了卓越的 TTS 质量、语音克隆能力以及广泛的语言支持，使其成为开发人员和研究人员宝贵的资源。凭借零样本（zero-shot）和少样本（few-shot）TTS、可自定义的情感和语调语音控制，以及通过 WebUI 和 GUI 轻松部署等功能，Fish-Speech (OpenAudio) 正在为合成语音生成设定新的标杆。了解其先进的模型，如 OpenAudio S1 和 S1-mini，它们的出色性能指标，以及如何将它们集成到您的项目中。本指南将深入探讨该项目的亮点、技术细节以及激动人心的语音人工智能（Speech-AI）未来。
使用 Anthropic 的 Claude Code SDK 构建 AI 编程助手
利用 Anthropic 提供的 Claude Code SDK，在您的开发工作流程中释放 AI 的强大潜能。这本全面的指南将深入探讨如何利用 Claude 的各项能力，构建精密的编码助理和工具。您将了解到多语言支持（命令行界面、TypeScript、Python）、灵活的身份验证方法，以及多轮对话、自定义系统提示等高级功能。探索如何集成 SDK、管理输出格式，并实施最佳实践，从而实现稳健的 AI 驱动型开发。无论您是想增强现有工具，还是打算创建全新工具，Claude Code SDK 都能为创新的 AI 编码应用奠定坚实基础。
DXT：专为本地 AI 服务器设计的一键式桌面扩展工具
探索 Anthropic 推出的 Desktop Extensions (DXT)，这是一个开源项目，旨在让用户在像 Claude macOS 和 Windows 版这样的桌面应用中，能够一键安装和管理本地 MCP（Model Context Protocol）服务器。了解 DXT 如何简化 AI 工具的发布、为扩展程序开发者提供便利，并促进开放的 AI 集成生态系统。本指南将介绍 DXT 规范、用于创建扩展程序的命令行工具，以及领先的 AI 应用程序如何利用 DXT 提升用户体验和本地 AI 模型的便携性。本指南非常适合希望高效整合或分发 AI 功能的开发者。
克劳德大师代码：终极非官方指南
通过这份全面、非官方指南，充分释放 Claude Code 的潜力。深入了解它在 Windows、Linux 和 macOS 上的安装过程，掌握基本命令，探索诸如与外部服务进行 MCP 集成等高级功能，并学习关键的安全最佳实践。本指南来源于一个活跃的 GitHub 存储库，涵盖从快速入门方法到高级自动化和故障排除的方方面面，对于希望优化与 Claude AI 互动的开发者而言，它是一份无价的资源。发现隐藏命令和配置技巧，从而简化你由 AI 驱动的开发工作流程。
精通MCP：微软开源人工智能课程
通过微软出品的全面开源课程，深入探索模型上下文协议（MCP）。本指南提供 .NET、Java、TypeScript、JavaScript 和 Python 语言的实用示例，非常适合 AI 开发者和软件工程师。学习如何标准化 AI 模型交互、探索核心概念、了解安全最佳实践以及进行动手实践。无论您是首次搭建 MCP 服务器，还是将其与 Azure 集成，本课程都将通过详细的教程和真实案例，为您提供系统化的学习路径。掌握 MCP 这一旨在简化 AI 应用开发的尖端框架，从而提升您的 AI 工作流程。