Vibe Coding 做出来的 App 上线检查清单
文章针对用 AI 快速搭建 App(Vibe Coding)后常见的隐患,提出上线前按风险分 6 层自查的清单:密钥泄露、数据越权(RLS/IDOR)、成本与支付、稳定性异常场景、合规审核(App Store 与国内上架要求)、上线后监控与回滚。每层提供可复制的命令、SQL 或提示词,建议用 Claude Code 先做安全审计但需人工验证越权测试和支付流程,最后附一份上线前贴墙检查清单。
文章针对用 AI 快速搭建 App(Vibe Coding)后常见的隐患,提出上线前按风险分 6 层自查的清单:密钥泄露、数据越权(RLS/IDOR)、成本与支付、稳定性异常场景、合规审核(App Store 与国内上架要求)、上线后监控与回滚。每层提供可复制的命令、SQL 或提示词,建议用 Claude Code 先做安全审计但需人工验证越权测试和支付流程,最后附一份上线前贴墙检查清单。
文章探讨了让 Claude 无人值守工作的两种安全路径:一是使用隔离的闲置机器给予完全权限;二是在现有机器上通过严格参数限制权限。作者通过分析两种方案的适用场景和风险控制,提出了“爆炸半径”公式,并给出了具体的实施建议和避坑指南。
本文介绍了 Claude Code 中的“循环”概念,即智能体重复执行任务直到满足停止条件。文章详细讲解了基于回合、基于目标、基于时间和主动式四种循环类型,并提供了相应的使用场景与示例。同时,文章还分享了保持代码质量和管理 Token 用量的最佳实践,帮助开发者高效利用 Claude Code 完成复杂的自动化任务。
文章介绍了开源 CLI 工具 OpenSpec,旨在解决 AI 编码助手在指令模糊时猜测意图的问题。通过规范驱动开发(SDD)理念,OpenSpec 强制在 AI 动手前先生成结构化需求文档,消除“翻译损耗”,实现人机协作中的“人定义 What,AI 负责 How”。文章详细解析了其目录结构、工作流及适用边界。
本文介绍了如何通过构建 Claude Code 系统来大幅提升开发效率。作者分享了三个核心实践:建立行为规范(如使用 CLAUDE.md)、定义特定角色(如 Explore 和 Plan)以及利用 /goal 命令实现自动化。通过这些方法,可以将项目维护成本降至最低,实现真正的“人负责判断,系统负责执行”。
本文作为系列第四篇,聚焦于 Skill 的工程化高阶玩法与团队协作。文章探讨了显式与隐式调用、技能链组合等技巧,并提出将 Skill 视为代码进行版本控制和持续优化。同时,针对团队场景,建议建立统一技能库,引导成员从使用者成长为 AI 工程师,以实现研发效能的质变。
本文基于前两篇的概念基础,深入探讨了如何利用软件工程标准从零构建一个“工业级” Skill。文章以开发一个多平台图文社交文案生成 Skill 为例,详细拆解了 Skill 的定义与路由、目录结构规范、frontmatter 契约设计,以及如何利用 references 分离长知识。此外,作者还介绍了 skill-creator 和 superpowers 等辅助工具,并强调了“用例驱动”的测试方法、边界处理以及防范 Prompt Injection 的安全审查实践。
文章深入剖析了 AI 编程中 Skill 的内部结构与生命周期。作者指出 Skill 不仅是高级 Prompt,而是包含元数据、入参结构、核心提示词及执行器的标准件。文章详细解释了 Skill 从注册发现到意图匹配再到沙盒执行的全过程,并提出了判断何时封装 Skill 的三个标准,旨在帮助开发者通过工程化手段稳定 AI 输出。