#开发效率

LIN WEI
2周前
还可以再解释细一点,当项目没有明确定义时,rust 为啥会显得笨拙?因为此时不但需求会随时间变来变去,更要命的是你没有一份十年没变过的 C 代码做参考,对项目整体实现缺乏全局的认识,只有自底向上的方法不断尝试和修正自己,不段反思和改进中上层代码,才能像盲人摸象那样逐步认清楚整个世界因该是啥样,而此时类型体操会在这时勒得你喘不过气来,一个之前需要横着用的变量现在需要竖着用了,你思来想去发现你完全没办像其他语言那样改成法竖着用了,于是你只有引入更大范围的重写才能解决问题,你觉得这样很难受,去 rust 社区寻求帮助,但发现他们并不会帮助你真的解决语言问题,只会一个劲的指责你 “你觉得痛苦正是因为你对 rust 不熟悉导致的” 或者 “rust 逼迫你更大范围重写正是逼你尽早写出更好的代码”,他们这么说在定义清晰的项目里的确没问题,越早重构越好,但在定义不清晰的项目上里存在大量中间设计,你今天改成这样,八成不是最终形态,隔几天可能还要改,而此时 rust 却逼迫你每次都提前费精力进行更大范围的重写,即使这时完全没必要的,过两天就不需要的,他也不许你像其他语言那样用快速实现的方式应对新的中间状态,等需求稳定了,技术方案也收敛的情况下再进行迭代和完善,然后你就抓狂了!
sitin
1个月前
跟大家分享一下 Claude Code 必备的 MCP 工具合集,顺便聊聊什么是 MCP,以及怎么用。 1. MCP 是什么? MCP 全称是 Model Context Protocol,中文叫“模型上下文协议”。 通俗点说,它就像一个 USB-C 接口,让大模型能直接去访问各种工具、代码库和数据源。Claude Code 就是一个 MCP 客户端,你可以把它连上 GitHub、Notion、Sentry 这些工具,用起来就跟本地指令一样顺畅。 2. MCP 的连接方式 MCP 一共有三种主要的连接方式: 本地 stdio:最常见,Claude 直接在你本地起进程,访问文件系统、本地 Git 仓库都靠它。 远程 SSE:适合实时推送的服务,比如协作工具 Linear,它会保持长连接,数据一更新 Claude 马上能收到。 远程 HTTP:最常见的云服务模式,比如 Notion、Vercel,Claude 需要的时候才发请求。 3. 管理 MCP 的常用命令 几个常用命令记一下: claude mcp list → 查看当前连了哪些 MCP claude mcp get <name> → 查看某个 MCP 的详情 claude mcp remove <name> → 移除不用的 MCP /mcp → 在聊天里触发 OAuth 授权 4. MCP 配置的作用域 配置 MCP 的时候,你可以指定作用域: local:只对当前目录生效 project:提交到仓库,整个团队一起用 user:全局配置,所有项目都能用 默认是 local,如果要改,就在命令里加 --scope。 5. 高频推荐的 MCP 工具 这里我整理几个最常用、最好用的: Filesystem MCP:读写本地文件,Claude 就能直接帮你改代码。 Playwright MCP:浏览器自动化,能开网页、爬数据、做 UI 测试。 GitHub MCP:直接拉 PR、看 Issue,让 Claude 自动写 Review。 Sentry MCP:读线上报错日志,Claude 能给你分析问题。 Vercel MCP:和部署打通,查日志、回滚版本都能直接干。 Context7 MCP:最新 API 文档聚合,避免 Claude 用旧的接口。 总结一下: MCP 就是一个标准化的“接口”,让 Claude Code 能无缝访问工具和服务。掌握这几个高频 MCP,你的开发效率能直接翻倍。
ginobefun
5个月前
#BestBlogs 【第 3523 期】程序员专属提示词工程实战手册 | 前端早读课 程序员提示词工程实战指南,高效利用 AI 编程助手提升开发效率。 摘要: 本文为程序员提供了一份实用的提示词工程实践手册,旨在帮助开发者更有效地与 AI 编程助手协作。文章详细阐述了编写高质量提示词的基础原则,包括提供充足上下文、明确目标、拆分复杂任务、提供示例、使用角色扮演以及通过迭代对话进行完善。 随后,针对代码调试、重构优化和新功能实现这三大核心编程场景,文章深入讲解了如何应用这些原则设计出能获得最佳 AI 回应的提示词,并通过对比“糟糕”与“优化后”的实际示例,直观展示了良好提示词的效果。文章强调了提示词质量对 AI 产出结果的决定性影响,并提供了丰富的实操技巧,对于希望提升 AI 辅助编程能力的开发者具有直接的指导价值。 主要内容: 1. 提示词质量直接决定 AI 编程助手的输出效果 -- 提供清晰、具体、包含足够上下文(代码、语言、框架、错误)的提示词,是获得 AI 准确、有用回应的关键。 2. 结构化提示可高效应对不同编程任务 -- 针对调试、重构、生成代码等场景,设计有针对性的提示词模式(如包含错误信息、重构目标、预期示例),能引导 AI 给出精准解决方案。 3. 与 AI 协作是迭代过程,需持续优化提示 -- 将 AI 视为伙伴,根据其初步回答进行追问、纠正或补充细节,通过多轮交流逐步完善提示和最终代码。 4. 利用角色扮演和示例可提升 AI 理解和输出质量 -- 让 AI 扮演特定角色(如专家、导师)或提供输入/输出示例,能让 AI 更贴近需求并给出更专业、更符合预期的结果。 文章链接: