mirror of
https://github.com/tradecatlabs/vibe-coding-cn.git
synced 2026-07-28 11:17:46 +00:00
tradecatlabs
f1f0b9fe75
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.
2.6 KiB
2.6 KiB
luzhenqian/ai-coding-lab 研究分析
本轮结论
luzhenqian/ai-coding-lab 的核心价值是项目实验室。它用 agent、chatbot、creative、RAG、skills、
vibe-coding 等目录组织实践项目，适合研究如何把 AI Coding 从概念推进到可运行案例。
本仓最应该迁移的是“实践项目作为概念验收层”：概念和方法论如果没有项目验证，很容易变成空话。
本地证据
- 研究对象：
luzhenqian/ai-coding-lab - 当前研究角色：AI Coding 项目实验室
- 原始仓库：
raw/repository/ - 原始来源清单：
raw/sources.yml - 事实摘要：
domain.yml - 深度证据：
deep-dive.md
对标拆解
| 项 | 内容 |
|---|---|
| 参考对象 | luzhenqian/ai-coding-lab |
| 它解决的核心问题 | 用多个小项目覆盖 AI Coding 的主要实践方向 |
| 核心机制 | agent/、chatbot/、creative/、rag/、skills/、vibe-coding/ 项目矩阵 |
| 真正带来结果的动作 | 用项目目录让学习者按方向进入实践 |
| 可迁移做法 | practice/example 层、项目模板、概念到项目的映射 |
| 不可迁移条件 | 不直接采用未验证项目，不把目录名当质量 |
| 下一步试用动作 | 为本仓设计“最小实践项目模板” |
改良迭代
| 改良目标 | 原模式 | 本仓版本 | 验证指标 |
|---|---|---|---|
| 实践矩阵 | 多方向项目目录 | workflow/practice 中按目标组织项目 | 每个项目有目标、运行命令、验收命令 |
| 概念验收 | 项目承接学习 | concepts 后接最小实践 | 概念能被运行或检查 |
| Skill 实验 | skills/ 目录 |
本仓 skill 有评测和示例 | skill 不只停在说明 |
可迁移清单
- 建立最小实践项目模板。
- 让 agent、RAG、chatbot、skills 等方向对应学习分支。
- 每个项目必须有前置条件、运行命令、验收命令和常见失败。
- 将项目作为 L3 沉淀产物的一部分。
不可迁移清单
- 不复制项目代码。
- 不把实验室当作生产模板。
- 不新增 practice 层前先无限扩张目录；先用最小模板验证。
验证动作
| 动作 | 成功信号 | 失败信号 |
|---|---|---|
| 设计一个最小实践项目模板 | 模板能指导新项目落地 | 只有项目标题无运行命令 |
| 抽样一个概念映射到练习 | 用户能通过练习验证概念 | 概念仍只能阅读 |
| 抽样一个 skill 增加示例 | 示例能复现 skill 行为 | skill 无法验证 |
沉淀判断
- 稳定结论进入
docs/workflow/，后续可引出独立 practice/examples 层。 - 本研究域保持 P2 实践项目对标对象。