探索 人工智能
AI 编程实践、提示词工程、LLM 集成与前端智能化开发技巧
Cursor vs Copilot 怎么选：按任务类型、风险和可控性决定何时用谁
不是所有开发任务都该交给同一个 AI 工具。本文从任务粒度、上下文需求、回滚风险和团队协作四个维度，拆解 Cursor 与 Copilot 各自更适合的使用场景。
Cursor 常见报错与排查：索引、上下文、权限、补丁为什么总在关键时刻出问题
把 Cursor 常见问题拆成 4 层：索引层、上下文层、执行层、权限层。本文给出症状—根因—排查路径—修复动作的完整决策表，帮助你在真实项目里更稳定地使用 Cursor。
Cursor 写文档与写代码怎么协作：真正决定质量的不是提示词，而是流程
很多团队把 Cursor 当成“更会写代码的聊天框”，结果文档与实现越来越脱节。本文从需求、约束、代码、验收 4 层上下文出发，给出一套可执行的文档—代码协作工作流。
Cursor 最小回归集：AI 改代码前，先把 10 条必测用例钉住
AI 改动的最大风险不是写不出来，而是改对 A 又破坏 B。本文给出一套适合 Cursor 的最小回归集设计方法，帮助团队把多文件改动变成可验证交付。
Cursor 生成代码的最小回归集：10 条必测用例与验收标准
AI 生成代码快，但回归风险高。本文给出可直接复用的最小回归测试集，覆盖功能、边界、回滚与稳定性，避免“改一处坏三处”。
Cursor 项目级提示词规范：把需求写成 AI 可执行任务单
很多团队用 Cursor 的问题不是不会提问，而是没有项目级约束。本文给出可复制的 Prompt Spec 模板，覆盖范围、非目标、验收、回滚与评审。
AI Agent 并发与可靠性：100 人同时用不崩的工程设计
AI Agent 上线后最先崩的往往不是模型，而是限流、超时、重试、并发写入与上下文隔离。本文给出一套从单机 Demo 到可承载并发的工程化方案：队列与限流、幂等与重试、会话隔离、降级与熔断、可观测性与告警，让你的 Agent 在高峰期仍然可用、可控、可复盘。
AI Agent 安全与权限控制：一个容易被忽视的落地命门
Agent 系统最大的风险通常不是模型答错，而是越权执行和不可追责。本文从威胁建模、最小权限实现、Prompt 注入防御、工具网关、审计追踪与应急演练六层给出可落地方案。
大模型函数调用（Function Calling）工程实战：从设计到落地
Function Calling 不是“让模型调 API”这么简单，而是 Agent 执行层的稳定性核心。本文给出工具定义规范、调用编排、失败处理、并串行策略、可观测与测试体系，帮助你把调用链做成可交付工程能力。