有什么你们用过的稳定好用的 ai coding 方法/流程/心得吗
就是你日常工作中，反复实验过，觉得稳定的，好用的，能解决你实际问题的方法。要求：一定是你实践感受过的，比如 Skill ，虽然网上很多 skill star 也多，但是不适合自己的，不能长久可用的也不算。
包括但不限于 skill 推荐，流程，文档维护等等，也可以一些习惯。
求分享探讨。 很多方式 其实是 llm 本身能力的 fix 。
大道至简，不喜欢魔法吟唱般 prompt
就我经验来说，写好 prd + plan + 给好测试环境 是个提速的方式 发现子 agent + 定时推进 prompt 这种结构可以很好地驱动长流程任务一直进行下去。
子 agent 的任务派发不受上下文污染，定时 prompt 做推进。
感觉我就像个倒料进去流水线还有最终质检的工人 😂 工具很多，skill 很多，做一件事先想想 AI 能帮什么，再去找工具，目的是解决问题节省时间，不是原地磨刀 先用贵的模型做详细的 plan ，在用便宜的模型做 plan 实现 从来没用过 skill ，就按照自己的项目经验，站在制作人的角度去推进项目，约束边界，不断对话对齐需求，决定方向。感觉 skill 都是虚的，AI 工具迭代太快一定程度上让 skill 很容易过时，但流程把控，架构能力，逻辑能力这些不会过时。 工具：opencode + superpowers
模型：openai + 智谱 说实话 没啥心得面对不会的语言除了我直接问问题真是不知道有什么大神能通过什么神奇的套路能规范化有时候甚至都不知道问啥 用的 GitHub copilot 里的 sonnet4.6 渐进式构建, 渐进式拆解, 大任务拆成任务, 多层推进...
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