Enola 完全指南:用确定性架构图为 AI Agent 重建代码认知
AI 编码 Agent(Claude Code、Cursor、Codex)越来越擅长写代码,但有一个根本问题一直没解决——它们不理解你的代码架构。Agent 读的是文件,不是架构。它看到 handle...
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MCP(Model Context Protocol)让 AI 编码 Agent 能够调用文件系统、数据库、API 等外部工具,极大扩展了 Agent 的能力边界。但这也带来了一个严峻的安全问题:Ag...
传统的 AI Agent 架构大多是「对话循环」模式:用户输入 → LLM 推理 → 工具调用 → LLM 输出,整个过程被一个中心化的 chat loop 驱动。这种模式对聊天场景很自然,但当 Ag...
用 Claude Code 写了一个完整的 Next.js 应用,上线前你只有一个问题:这个代码里有没有安全漏洞? 传统做法是上商业 SAST 工具、配置 DAST 扫描器、再请安全团队做人工审查——...
当你的 Claude Code 写完一个模块,想让 Codex 接着处理测试——这两个 Agent 怎么互相通知?开个 Slack 频道?写个共享文件?搭个 Kafka?这些方案要么太重,要么需要额外...
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每次让 AI 编码 Agent 做同一件事(总结日报、检查磁盘、格式化输出),它都要从头推理一遍——燃烧昂贵的 tokens,产生略微不同的结果,而且从不记住怎么做。Skillscript 换了个思路...
使用 Cursor、Claude Code 这类 AI 编码代理时,你一定遇到过这种情况:让你装个 Clerk 登录组件,它装成了另一个包;让它配一下 Firecrawl,它用了过时的方法;安装 Re...
你有没有遇到过这种情况:你让 Claude Code 帮你写个脚本,它先 curl 下载了一个包,然后 rm -rf 了临时目录——但万一它 rm -rf 错了目录呢?或者更糟,AI Agent 在不...
用 Claude Code、Codex 这类 AI 编码 Agent 写代码时,你是否有这种体验:Agent 噼里啪啦改了一大堆文件,然后说”搞定了”,但你想审查它的工作时,只...