写在前面：本指南旨在通过 30 分钟的实战，带您从零开始开发一个 Todo CLI 工具。 快速开始 环境准备 工欲善其事，必先利其器。请确认您的开发环境： # 必备工具 git --version # 版本管理 node --version # 建议 LTS 版本 npm --version # 包管理 amp --version # 核心工具 bd --version # 任务管理 提示：如果是新环境，可以直接运行根目录的 install.sh 脚本一键安装依赖。 创建第一个任务 假设我们需要为项目添加一个 Todo CLI 工具。首先，我们从创建一个任务单元（Bead）开始： amp /bd-create 1. 交互式提问： 系统会像资深技术主

现在，每个 Claude Code 用户几乎都是在没有 LSP 的情况下运行。这意味着每次你问 “where is processPayment defined?” 时，Claude Code 的做法和你在终端里一样：它用 grep 在整个代码库里做文本匹配，读取数十个文件，然后尝试判断哪个匹配项才是真正的定义。 它能用。但速度慢，而且不够精确。在大型代码库里，它还经常遗漏或混淆。 举个真实例子：在一个项目里搜索 User，你可能会在 203 个文件里得到 847 个匹配项：类定义、变量名、注释、导入、CSS 类、SQL 列。你真正想

引言 Claude Code 是什么？ Claude Code 是 Anthropic 开发的官方命令行工具，它将 Claude 的智能代码能力无缝融入开发环境。您可以在终端中直接与 AI 协作，完成编码、调试、代码审查、文档撰写等各类开发任务。 核心能力一览 智能代码助手：读取、编辑、创建文件，理解代码逻辑 项目智能感知：通过上下文理解完整项目结构和依赖关系 多工具集成：内置 Bash、Git、文件操作等实用工具 分层代理架构：支持Sub-agents处理特定类型的复杂任务 MCP 扩展系统：通过

核心设计原则 确定性：所有操作必须明确、可预测 安全性：防止意外修改或破坏 可追溯性：每个操作都有明确记录 工具使用规则 单次操作：每次只能使用一个工具 确认机制：必须等待用户确认后再继续 格式规范：工具调用必须严格遵循XML格式 文件编辑规则 专用工具：必须使用指定工具修改文件 精确匹配：SEARCH内容必须完全匹配 状态确认：修改后必须确认最终状态 命令执行规则 透明性：必须说明命令用途和预期结果 安全确认：危险操作需要

了解 Anthropic 的智能编程工具 Claude Code，它运行在你的终端中，帮你比以往更快地将创意转化为代码。 核心功能 自然语言编程：用简单描述构建功能、修复 Bug 代码库理解：快速掌握复杂项目结构和架构 自动化开发：执行日常任务、管理 Git、运行测试 终端集成：在你熟悉的环境中工作，无需切换工具 快速开始 前提条件： Node.js 18+ Claude.ai 或 Anthropic Console 账户 # 安装 npm install -g @anthropic-ai/claude-code # 进入项目目录 cd your-project # 启动 Claude Code claude # 首次使用会提示登录 核心工作流 理解新代码库 > 这个项目是做什么

Claude Code Claude Code 文档 GitHub claude-code 安装 npm install -g @anthropic-ai/claude-code Gemini CLI GitHub gemini-cli 安装 npm install -g @google/gemini-cli aider GitHub aider 安装 python -m pip install aider-install aider-install # DeepSeek aider --model deepseek --api-key deepseek=<key> OpenAI Codex CLI GitHub codex 安装 npm install -g @openai/codex CodeBuddy Code 安装 npm install -g @tencent-ai/codebuddy-code Code(Just-Every) 安装 npx -y @just-every/code Kilo CLI 安装 npm install -g @kilocode/cli

概述 **Ruler**是一个创新的工具，可以为所有AI编码助手一致地应用相同的规则。GitHub Copilot、Cursor、Claude、Aider、Windsurf等各种AI工具都有不同的设置方式，导致开发者需要重复设置相同的规则，Ruler解决了这个问题。 🎯 Ruler解决的问题 当前AI编码工具的问题: 每个工具有不同的配置文件格式 需要多次编写相同的编码规则 团队内一致的AI使用困难 项目上下文共享

Task Master 是一个基于 Claude 的 AI 驱动开发任务管理系统，可与 Cursor AI、Windsurf、Lovable、Roo 等最新开发环境无缝集成，从而提升开发效率。 概述 Task Master 是一款能够自动根据项目需求文档（PRD）生成任务，并系统化地管理每个开发阶段的创新工具。该项目在 GitHub 上拥有 14.2k Star 与 1.5k Fork，持续保持活跃开发。 主要特性 MCP（Model Control Protocol）支持 可直接从各类编辑器运行 Task Master 支持 Cursor、Windsurf、VS

我使用纯免费方案（Gemini + OpenRouter）和一个自定义的“思考”模式进行规划，已经 24/7 全天候运行本地 Roo Code 配置N周了。本文将介绍如何复制这套配置、让其经济高效。 为什么需要这套配置 成本控制：利用免费套餐（通过 Google AI Studio 使用 Gemini，以及 OpenRouter 的免费模型），您每天可以零成本进行数千次 LLM 调用。 专用模式：为每个模型分配其最擅长的任务——规划、架构、编码、调试——从而避免浪费昂贵的 token。 “思考”模

1. 核心理念：结构化、安全第一的开发流程 定义: RooLite 的开发流程不是自由随意的，而是遵循一个高度结构化、以安全为核心、由模板驱动的流程。 中心枢纽: 整个流程的核心是 GitHub Pull Request (PR)，并且所有 PR 都必须使用一个非常详细的模板文件：.github/pull_request_template.md。这个模板是保证质量、文档和测试覆盖率的强制性工具。 2. 严格的开发工作流与审查 标准流程: 开发者遵循 Fork -> Branch -> Implement -> Test -> Create PR 的标准