#Prompt工程实践

共 6 篇相关文章

深度拆解AI编程智能体核心架构，从面试三层级认知到实战构建类Codex的CLI智能体工具，涵盖agents.md配置、Skills系统设计、上下文管理等关键技术，助你掌握AI驱动开发的完整工作流。

系统讲解OpenAI Codex从安装配置、CLI交互、agents.md设计、Rules代码治理、MCP协议对接到多智能体协同的完整学习路径，含RAG智能客服实战项目，助你快速掌握AI编程工程化开发。

详解Claude Code终端AI Agent的核心概念、安装配置思路及与DeepSeek大模型的协作方案。涵盖终端Agent与设备Agent对比、环境搭建步骤、项目级管理优势，帮助软件测试从业者快速上手AI驱动测试工作流。

Simon Willison用一句Prompt打造GitHub Repo Stats工具，解决移动端无法查看仓库提交次数的痛点。本文解析其技术实现、Prompt工程技巧及AI辅助开发的实战启示。

AI能写用例、跑自动化，测试工程师会被替代吗？本文从能力边界、人机协作、核心竞争力三个层次，解析AI时代测试工程师的生存法则与转型方向，助你从执行者升级为质量核心。

深度解析Cursor无限续杯插件的多账号轮换原理、账号安全与封号风险，并提供Cursor Pro订阅、API直连、多工具组合等合规替代方案，助你高效使用AI编程工具。