🏷️ 自动化开发

如何使用 Kimi K3 构建你的第一个 AI Agent 循环

本文介绍了如何利用 Kimi K3 模型的高性价比缓存机制构建 AI Agent 循环，包含原理图解、Claude Code 配置及原生 API 代码示例。文章详细阐述了目标设定、自动化检查、成本控制（低至 $0.39/轮）及常见避坑指南，帮助开发者实现自动化代码修复任务。

从0到1速通Codex终极保姆教程

本文是一份关于OpenAI Codex的详细保姆级教程。作者介绍了Codex的安装、界面设置、模型选择、AGENTS.md配置以及Skills插件系统的使用。通过实战演示，文章手把手教你如何使用Codex从零开发网页和App，展示了其作为顶级Agent产品的强大自动化开发能力和批注修改功能。

构建 7-Agent 软件工厂：Claude Code 高效开发指南

文章指出了当前 AI 辅助编程中“Vibe Coding”的痛点，即单一 AI 会话承担过多角色导致错误累积。作者提出了“软件工厂”的解决方案，通过构建包含代码库研究员、需求撰写者、规格撰写者、后端/前端构建者及测试验证者的 7 个专业化 Agent，将任务拆解并隔离。这种结构化流程利用 Claude Code 实现了自动化且高质量的功能交付，彻底改变了单人监督 AI 的低效模式。

一下午一句话 Codex 帮我开发了一个完整的游戏

作者利用 Codex 在一下午时间内，仅通过自然语言交互，完成了一款名为《夜巡录：荒庙篇》的志怪题材 Roguelike 卡牌游戏。文章详细记录了 AI 如何自动生成绿幕素材、编写爬虫获取资源、通过图片拼贴解决视觉检索瓶颈，以及整合 GPT-Image 和 Seedance 2.0 完成音视频素材的全过程。作者认为这种从“配工具”到“定目标”的交互模式转变，已接近 AGI 雏形。

全自动 Coding Agent 实战：大模型规划，小模型干活

文章验证了一个关于多 Agent 编排的猜想，通过搭建 hero-coding MVP，对比了 ChatGPT 5.4、Ling-2.6-flash 和 Ling-2.5-1T 在编码任务中的表现。结果显示，非思考小模型（Flash）在明确 Bug 修复上比思考模型快 31%，而 Ling-1T 在加功能任务上仅需 11% 的 Token 和 63% 的时间。作者总结出“大模型规划，小模型干活”的最佳实践，并强调了非思考模型必须配合 Harness 工程兜底的重要性。

Claude Code Masterclass: The Complete Guide From Zero to Shipping

本指南深入探讨了如何正确使用 Claude Code，强调它不仅是编码助手，更是一个自主的智能体。文章涵盖了从安装配置、API Key 设置，到核心配置文件 CLAUDE.md 的编写技巧，并详细讲解了核心命令、工作流以及强大的 Skills 功能，旨在帮助用户从零开始，利用 Claude Code 自动化构建、测试和部署完整的软件项目。

四虾阵：4个AI Agent从聊天机器人变成生产力系统的3天迭代记录

本文记录了“四虾阵”AI Agent系统在3天内从Demo进化为生产力系统的过程。作者通过引入Harness方法论重写SOUL.md，实现了从“能说话”到“有章法”的转变；通过开发任务板、调度包装器和自动收口机制，完成了从“有章法”到“有系统”的跨越。文章详细复盘了架构设计、迭代过程及踩坑经验，并规划了基于Claude Code源码的下一阶段并行执行、MCP接入及产品化路线图。