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2026-08-03 22:27:45 +00:00 · 2026-05-03 21:29:27 +08:00
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+<summary><strong>1. 问题求解</strong> - 目标、现状、差距、标准、约束、对象与路径。</summary>
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 <a id="concept-problem-solving"></a>

 ## 1. 问题求解
@@ -752,6 +755,10 @@ A 和 B 之间的距离、障碍、路线不清楚的地方，就是问题。

 任何问题，都是当前状态到目标状态之间的差距；任何能力，都是推进这个差距收敛的能力。

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+<summary><strong>2. 拼好码</strong> - 复用成熟能力，用胶水代码连接、编排、适配业务流程。</summary>

 <a id="concept-glue-coding"></a>

@@ -1263,6 +1270,10 @@ AI 特别适合生成：
 - [语言层要素](#concept-language-layers) - 看懂代码需要掌握的语言层级
 - [胶水开发提示词（在线提示词库入口）](../../../prompts/README.md)

+</details>
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+<summary><strong>3. 系统构建方法</strong> - 自顶向下、自底向上与分而治之的组合使用。</summary>

 <a id="concept-system-building"></a>

@@ -1417,6 +1428,10 @@ AI 特别适合生成：

 所以，这三种方法不是“选一个、排斥另外两个”，而是从不同角度帮助我们管理复杂度、组织代码和构建系统。

+</details>
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+<summary><strong>4. 开发范式演进</strong> - 软件工程组织方式的演进。</summary>

 <a id="concept-development-paradigms"></a>

@@ -1446,6 +1461,10 @@ AI 特别适合生成：

 上述内容并不表示软件开发存在固定、统一或严格递进的阶段划分。不同范式和架构思想往往并存，并会根据项目规模、业务复杂度、团队协作方式和技术环境被组合使用。

+</details>
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+<summary><strong>5. 语言层要素</strong> - 看懂代码所需的语言层要素。</summary>

 <a id="concept-language-layers"></a>

@@ -2007,6 +2026,10 @@ async def get_user(user_id: int, db: Session = Depends(get_db)):

 > 🎯 **目标不是"学完 12 层"，而是"遇到问题知道卡在哪一层"**

+</details>
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+<summary><strong>6. 递归自优化系统</strong> - 递归自优化生成系统的形式化模型。</summary>

 <a id="concept-recursive-self-optimizing-system"></a>

@@ -2198,3 +2221,5 @@ $$
 #### 3. 终极目标

 通过这个持续运行的**递归优化循环**，系统在每次迭代中都完成一次**自我超越**，不断逼近我们设定的**理想状态**。
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+</details>
@@ -48,6 +48,9 @@

 </details>

+<details>
+<summary><strong>1. Vibe Coding 经验</strong> - 通用语言能力、人机分工、机器门禁和入门铁律。</summary>
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 <a id="2-vibe-coding-经验"></a>

 ## 1. Vibe Coding 经验
@@ -147,6 +150,11 @@ AI 能安装依赖、执行命令、修复报错、提交 Git；你负责确认

 → [CLI 配置](#4-cli-配置) - 默认 AI CLI 路线，文末包含 OpenCode 备选方案

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+<summary><strong>2. 学习地图</strong> - 新手、开发者、团队、Prompt、Skill、质量门禁和 GEO/SEO 的路线选择。</summary>
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 <a id="1-学习地图"></a>

 ## 2. 学习地图
@@ -298,6 +306,11 @@ AI 能安装依赖、执行命令、修复报错、提交 Git；你负责确认
 - 开发者：阅读 [Vibe Coding 经验](#1-vibe-coding-经验)，再选择 Skill 或质量门禁路线。
 - 团队：先统一 [AGENTS.md](../../../../AGENTS.md)、强前置条件和质量门禁。

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+<summary><strong>3. 网络环境配置</strong> - OpenAI、GitHub、文档和依赖源访问。</summary>
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 ## 3. 网络环境配置

 > Vibe Coding 的前置条件：确保能正常访问 GitHub、Google、Claude 等服务。
@@ -435,6 +448,11 @@ export http_proxy=http://127.0.0.1:7890

 网络配置完成后，继续阅读 [开发环境搭建](#5-开发环境搭建)。

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+<summary><strong>4. CLI 配置</strong> - Codex CLI 默认路线与 OpenCode 备选路线。</summary>
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 ## 4. CLI 配置

 > 默认 AI CLI 路线：假设你拿到的是一台全新电脑，从 0 安装系统依赖、Node.js、Codex CLI，然后用浏览器完成 Codex 登录。
@@ -919,6 +937,11 @@ opencode

 → [开发环境搭建](#5-开发环境搭建) - 回看基础环境

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+<summary><strong>5. 开发环境搭建</strong> - 让 Agent 主动配置开发依赖、编辑器建议和测试命令。</summary>
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 ## 5. 开发环境搭建

 > 使用方法：Codex CLI 已跑通时，优先让 Codex Agent 读取本节并主动配置剩余环境；Codex CLI 不可用时，再复制下方对应你设备的提示词，粘贴到任意 AI 对话框（ChatGPT、Claude、Gemini 网页版等），让网页 AI 一步步指导你完成配置。
@@ -1176,3 +1199,5 @@ alias oc='opencode'
 环境搭建完成后，继续下一步：

 → [CLI 配置](#4-cli-配置) - 配置默认 AI CLI
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+</details>
@@ -172,6 +172,9 @@

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+<details>
+<summary><strong>1. 思维模型</strong> - 第一性原理、奥卡姆剃刀、多阶思维、状态空间等认知工具。</summary>
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 <a id="philosophy-thinking-models"></a>

 ## 1. 思维模型
@@ -402,6 +405,10 @@

 在工程实践中，状态空间思维能防止“一步走死”：重要操作前先建立检查点，优先走可验证、可回滚、可分阶段收敛的路径。

+</details>
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+<details>
+<summary><strong>2. 组合描述模型</strong> - 对象、状态、快照、序列、过程、变换、同一/差异与关系。</summary>

 <a id="philosophy-compositional-description-model"></a>

@@ -943,6 +950,10 @@ UserInput(组合描述模型)

 从这个意义上说，这组概念，几乎就是一切系统性思考的基础语法。

+</details>
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+<details>
+<summary><strong>3. 编程之道</strong> - 编程哲学、结构、状态、复杂度与工程判断。</summary>

 <a id="philosophy-programming-dao"></a>

@@ -1265,6 +1276,10 @@ UserInput(组合描述模型)

 愿你在复杂世界中保持清晰，在代码中看到本质

+</details>
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+<summary><strong>4. 方法论工具箱</strong> - 现象学还原、正反合、可证伪主义、形式化方法等提效工具。</summary>

 <a id="philosophy-methodology-toolbox"></a>

@@ -1981,3 +1996,5 @@ README.md      # 概念表/错误语义/验收指标
 用于 AI 编程时，这套方法可以压缩成一句话：

 > 先把目标写成可检验状态，再用测试、日志、反馈、约束和迭代，把模型输出从可能性空间中逐步收缩到可验收结果。
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+</details>
@@ -264,6 +264,9 @@

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+<details>
+<summary><strong>1. 工程实践</strong> - 项目架构、代码组织、开发经验、质量门禁与常见坑。</summary>
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 <a id="reference-engineering-practice"></a>

 ## 1. 工程实践
@@ -3765,6 +3768,10 @@ CPU 成本
 缺少容量评估
 ```

+</details>
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+<details>
+<summary><strong>2. 技术栈</strong> - 技术栈选型、组合案例与学习路径。</summary>

 <a id="reference-technology-stack"></a>

@@ -5456,3 +5463,5 @@ AI 路线：
 > Python + PyTorch + FastAPI + 大模型 API

 真正重要的不是“知道很多技术名词”，而是能用合适的技术栈，把一个项目稳定、清晰、可维护地做出来。
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+</details>
@@ -38,6 +38,9 @@

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+<details>
+<summary><strong>1. Harness 工程解析</strong> - 工程控制、评估器、反馈闭环与 AI 生成系统可靠性。</summary>
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 <a id="research-harness-engineering"></a>

 ## 1. Harness 工程解析
@@ -87,3 +90,5 @@
 21. Harness 的上限由评估器决定：如果你无法把“好结果”编码为可检验的规则与测试，系统就无法稳定优化，模型也无法替你完成这层战略定义

 22. 未来工程师的分化本质是控制权分配：一类在代码生成速度上竞争，另一类在规则、评估、架构与闭环设计上竞争，后者决定系统长期生产力与可维护性
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