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主要分享下 被低估的Claude Code：AI Native软件开发的关键拼图 这篇文章

• AI 友好的开发模式： AI-Friendly 或 AI-Native 强调软件开发的交付物不仅针对人类，也针对 AI，包含针对 AI 的 prompt 文件，以便 AI 快速上手。

  • 就像 为什么学习Agentic AI的第一步是忘记所有框架？ 这篇文章提到的一样，LangGraph、Autogen 这样框架并没有对 AI 或 AI IDE 友好，对于人还是有一定的学习成本，不能够让 AI 一键生成一个可以运行 demo project。
  • 类似于 robots.txt 对搜索引擎的优化，llms.txt 能够提供信息来帮助 LLMs 在推理时更好的使用网站，例如 stripe docs。

• Library as a Service (LaaS)： 软件库的交付物不是代码和文档，而是一种服务 API，重构了软件开发的价值链。

  • 21st.dev 本身是个 UI 组建库网站，但他提供了一个 magic mcp 的服务，可以通过描述所需内容来创建 UI 组件。工作原理：根据描述 在 21st.dev 库中搜索相关组件。利用 RAG 技术，它找到最匹配的前 3 个组件，并从中汲取灵感来创建新的、独特的组件。IDE agent 理解应用程序上下文，并无缝地将新组件集成到正确的位置。

https://yage.ai 还有挺多文章都挺有应用价值的，例如

• 为什么学习Agentic AI的第一步是忘记所有框架？ 跟 Building effective agents 讲述的一样的观点，但是论据更加充分，现阶段 GenAI 还在快速发展中，没必要引入的 agent 框架，因为不同 agent 框架代表不同的 " 世界观 “，都引入了比较复杂的抽象，这个抽象可能并不适合未来的 AI。

• 从上下文失忆到文档驱动开发：突破Agentic AI的项目规模陷阱 分享 Agentic AI 在大型软件项目中的局限性，出现的三种可能的情况导致上下文丢失，并提出了三种可能的解决方案。

• 用Multi-Agent让Cursor智能程度再上台阶 更好的使用 cursor，引入 OpenAI 的推理模型 o1 作为 planer，executor 使用 claude 模型