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https://github.com/tradecatlabs/vibe-coding-cn.git
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Move the complete research domain from docs/research to root-level research, update indexes and path-aware tooling, and align raw snapshot governance and CODEOWNERS.\n\nVerified with make test and GitHub CI.
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# Daotin/ai-coding 研究分析
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## 本轮结论
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`Daotin/ai-coding` 的核心价值是中文 AI Coding 主题雷达。它覆盖 Cursor、Claude Code、Codex、MCP、
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AGENTS.md、提示词、经验和实战,适合帮助本仓观察中文社区正在关心什么。
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本仓不能把它当作工程标准来源。正确用法是:抽取高频主题、关键词和候选资源,再用本仓的 raw、
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analysis、deep-dive 和门禁流程二次验证。
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## 本地证据
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- 研究对象:`Daotin/ai-coding`
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- 当前研究角色:AI Coding 经验汇总
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- 原始仓库:`raw/repository/`
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- 原始来源清单:`raw/sources.yml`
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- 事实摘要:`domain.yml`
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## 对标拆解
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| 项 | 内容 |
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| 参考对象 | `Daotin/ai-coding` |
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| 它解决的核心问题 | 汇总中文 AI Coding 主题、工具和经验入口 |
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| 核心机制 | README 多主题索引,覆盖方法论、工具、经验、实战、提示词和 MCP |
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| 真正带来结果的动作 | 快速暴露中文社区高频关注点 |
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| 可迁移做法 | 关键词候选、资源候选、MCP/AGENTS/Codex/Claude Code 主题雷达 |
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| 不可迁移条件 | 不把资料聚合当作验证结论,不复制为本仓标准 |
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| 下一步试用动作 | 抽取高频主题并映射到 `docs/concepts/keyword-system.md` |
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## 改良迭代
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| 改良目标 | 原模式 | 本仓版本 | 验证指标 |
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| 主题发现 | 多主题资料汇总 | 关键词系统候选和资源注册表候选 | 候选有来源和采用理由 |
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| 经验筛选 | 经验链接聚合 | 经验必须转成短句、流程或检查项 | 经验不再只是外链 |
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| 工具观察 | 工具清单 | 高价值工具升级为独立研究域 | 升级有优先级和边界 |
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## 可迁移清单
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- 抽取中文 AI Coding 高频词。
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- 观察 MCP、AGENTS.md、Codex、Claude Code 相关资源热度。
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- 将高价值资源进入 `assets/external-resources/`。
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- 将稳定经验候选进入 `docs/getting-started/` 或 `docs/workflow/`。
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## 不可迁移清单
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- 不把聚合链接当作采用建议。
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- 不让本仓变成资料堆。
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- 不把未经验证的经验写入工程规范。
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## 验证动作
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| 动作 | 成功信号 | 失败信号 |
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| 抽取 20 个高频关键词 | 关键词能进入概念系统候选 | 关键词无定义和用途 |
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| 筛选 10 条资源 | 资源进入本地注册表并有状态 | 只复制链接 |
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| 抽取 5 条经验 | 每条转成动作或检查项 | 经验仍是口号 |
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## 沉淀判断
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- 稳定结果进入关键词系统、外部资源注册表和 workflow。
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- 本研究域保持 P3 中文主题雷达。
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