第二天

1、今日目标

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2、昨日回顾

2.1 CI（持续集成）

每当有人（或AI）往代码仓库推送代码， CI就自动启动一个检查员。负责拉取代码， 安装依赖、运行语法/格式检查， 跑单元测试、

计算覆盖率、尝试构建镜像。

CI是否合并代码： 建议人工做一下review， 然后手动合并代码

2.2 CD（持续部署）

代码经过CI-->人工合并代码到主分支， 然后CD自动接手。 它会把代码打包， 推送到服务器，打镜像， 开启服务， 做一下健康检查，确认服务可以正常使用。

2.3 Standards规范下的AI编程流程

AI在本地开发-->PR提交-->CI全绿-->人工Review -->人工合并到main主分支-->CD自动触发-->服务器部署+健康检查

2.4 Standards模板文件

• README.md： 入口文件， 所有新项目必须先读它
• 第一次开工prompt是启动项目的标准， 能确保AI自动填写 00-project-context.md、01-requirements.md、PROGRESS.md
• 00-project-context.md、01-requirements.md、PROGRESS.md文件会更新， 其他文件采用默认内容， 不更新。

请先读取 standards/README.md,并按它的顺序读取 00/01/PROGRESS 与 02~06。
这是一个新项目。我的项目需求是:
<在这里写项目目标、技术栈、希望实现的功能、部署方式>

请先做三件事:
1. 填写 standards/00-project-context.md。
2. 把需求整理进 standards/01-requirements.md,写成用户故事和验收标准。
3. 初始化 standards/PROGRESS.md,列出第一批 TODO。

完成后先停下让我确认,不要直接写代码。

• 00-project-context.md: 读完README.md以后读取的此文件， 记录项目根本信息（项目名称、目标、核心功能、项目结构、技术选型、不变约束、质量门槛）。这个文件AI会自动填写

• 01-requirements.md: 唯一的需求来源（Features/Bug/Tech Debt）。这个文件AI会自动填写

• PROGRESS.md: 作为“存档点”， 记录当前进度、待办、关键决策、已知坑、里程碑， 方便AI或开发者中断后快速恢复。这个文件AI会自动填写， 填写的时机是AI在每次完成一个模块、解决一个故障、或者结束会话时， 主动更新此文件。

• 当前状态

• 待办清单

• 关键决策

• 已知坑

• 里程碑

• 02-coding-standards.md：代码标准， 统一代码风格（命名规范，函数与模块、注释、密钥管理、错误处理）

• 03-testing-standards.md：测试标准，测试分层、用例用法、好测试的5条铁律、本地测试由谁执行

• 04-git-workflow.md：统一团队协作方式
• 分支模型、分支命令
• 认证区分
• 提交信息规范
• PR三道闸（机器闸、人工闸、策略闸）
• 冲突处理
• 05-cicd-standards.md：CI/CD自动化的实现标准
• CD与CD
• CI门禁
• CD标准
• 依赖与镜像构建
• 远程部署
• Secrets清单
• 排错顺序
• 本地环境准备
• 06-ai-collab-protocol.md：AI与人类协作的协议
• 六步交付流程
• AI开工前读取内容
• AI的标准开场prompt
• AI的权限边界
• 故障反哺
• 会话结束prompt

3、今日内容

3.1 standards驱动AI实战背景

实战背景：

基于银行数据，通过AI模型能力，过滤筛选高潜客户，进行外呼，实现高转化，降低运营成本。

step1：构建目录以及存放standards

创建项目目录:banksys_lixiaohua

把standard放到我们的项目目录

3.2 standards驱动AI实战开发

实战背景：

基于银行数据，通过AI模型能力，过滤筛选高潜客户，进行外呼，实现高转化，降低运营成本。

step1：构建目录以及存放standards

创建项目目录:banksys_lixiaohua

把standard放到我们的项目目录

banksys_lixiaohua

step2：prompt

有服务器

项目路径：E:\develop\vibe_coding\banksys_lixiaohua
先读 standards/README.md,以及 standards/00-project-context.md、01-requirements.md、PROGRESS.md 和规范 02~06。
这是一个全新项目,需求基于银行营销数据《E:\develop\vibe_coding\banksys_lixiaohua\data》帮我实现一个web应用，但是含有两个功能：
--第一个数据分析交互页面
--第二个基于数据来离线训练出模型之后，构建一个在线预测系统，通过用户输入（点选形式进行输入），得到对应预测是否会认购。
技术栈:Python 3.11、streamlit、pytest、ruff、Docker。
端口：采用8888
仓库名称以及docker容器名称都是: banksys_lixiaohua
仓库是: 开源仓库
目标:跑通完整 CI + CD。
请据此填好 standards/00-project-context.md 与 01-requirements.md(写成带验收标准的用户故事),
并在 PROGRESS.md 写下第一批 TODO。先停下让我确认,不要开始写代码。

没有服务器

项目路径：E:\develop\vibe_coding\banksys_lixiaohua
先读 standards/README.md,以及 standards/00-project-context.md、01-requirements.md、PROGRESS.md 和规范 02~06。
这是一个全新项目,需求基于银行营销数据《E:\develop\vibe_coding\banksys_lixiaohua\data》帮我实现一个web应用，但是含有两个功能：
--第一个数据分析交互页面
--第二个基于数据来离线训练出模型之后，构建一个在线预测系统，通过用户输入（点选形式进行输入），得到对应预测是否会认购。
技术栈:Python 3.11、streamlit、pytest、ruff、Docker。
仓库名称以及docker容器名称都是: banksys_lixiaohua
仓库是: 开源仓库
端口：采用8888
目标:跑通 CI ，不做CD，本地部署,启动后把url地址发给我，我来验证。
请据此填好 standards/00-project-context.md 与 01-requirements.md(写成带验收标准的用户故事),
并在 PROGRESS.md 写下第一批 TODO。先停下让我确认,不要开始写代码。

3.3 openclaw

3.3.1 openclaw是什么

openclaw：一个AI 支持多智能体系统级别智能体平台。

支持多渠道

支持多种模型

支持私有化部署

.....

openclaw应用场景

嵌入到公司业务或者个人学习与工作方方面面。

openclaw 定时做数据分析报告

openclaw做运维

openclaw开发代码

openclaw帮我构建情报系统

....

3.3.2 openclaw安装

3.3.2.1 macOS / Linux / WSL

curl -fsSL https://openclaw.ai/install.sh | bash

3.3.2.2 Windows（PowerShell，以管理员身份运行）

# 安装命令, 注意是powershell, 不是cmd
iwr -useb https://openclaw.ai/install.ps1 | iex

3.3.2.3 Windows (Cmd, 以管理员身份运行)

如果无法powershell安装, 可以通过以下命令在cmd窗口安装

npm install -g openclaw@latest

如果网速不行, 加上镜像源

npm install -g openclaw@latest --registry=https://registry.npmmirror.com

3.3.3 飞书与openclaw配置

3.3.3.1 创建一个飞书机器人(推荐: 选择从智能图模板开始)

获取app id与secret

https://open.feishu.cn/?lang=zh-CN, 进入浏览器页面后, 点击右上角开发者后台

• 事件配置(默认即可,已经添加了很多事件, 如有需要可以自行添加其他事件)

• 回调配置(默认即可, 已开启长连接接收回调)

• 权限配置(默认即可)

• 版本发布与审核(默认即可, 不用管)

• 验证: 创建完飞书机器人以后, 你就可以在飞书客户端的-->开发者小助手-->打开应用, 找到你创建的机器人了

3.3.3.2 openclaw配置与飞书的通信策略

在命令窗口(不需要管理员), 输入以下命令

# 这条命令将飞书的私聊（直接消息） 策略设置为 pairing（配对模式）。
# 为什么要这么设：这是一种安全准入机制，防止未经授权的陌生人随意私聊你的机器人，避免资源滥用或信息泄露。适合企业内部核心功能使用
openclaw config set channels.feishu.dmPolicy "pairing"
# 这条命令将飞书的群聊策略设置为 open（开放模式）
# 只要机器人被拉入任何一个飞书群，并且在群里被 @ 提及（或者监听到特定关键词），机器人就会自动响应。
# 群内所有成员都可以通过 @机器人 的方式提问，无需进行任何配对、验证或审批流程。
openclaw config set channels.feishu.groupPolicy "open"

#查整块飞书配置
openclaw config get channels.feishu
#以下用于查看通道状态
openclaw channels status

3.3.3.3 openclaw配置

openclaw onboard 进行交互式配置

第一个配置了模型

第二个配置了飞书

第三个配置搜索

3.3.3.3.1 配置大模型

#通过以下命令，进行一个交互设置：
openclaw onboard --classic

• 选quickstart

• 选一个大模型

• 输入完api key 完成配置

3.3.3.3.2 配置飞书

继续, 配置飞书

• 输入飞书的app id, app secret, 然后选open

##### 3.3.3.3 配置联网搜索

作用是给你的 AI 助手（Agent）开通“联网搜索”功能。

配置了这个，你的机器人就能上网查实时信息；不配置，它就只能靠之前的训练数据来回答问题。

• 可以从中选择一个, duckduckGo是免费的

3.3.3.3.4 skills安装

openclaw自动安装一些技能, 可以ctrl + C跳过, 不影响这次飞书的测试. 如果打算安装, 则耐心等待15分钟左右

工具权限的相关命令

# ==================== OpenClaw 权限完整设置 ====================

echo "=== 1. 设置工具基础权限为 full（功能最完整）==="
openclaw config set tools.profile "full"

echo "=== 2. 设置 exec 为白名单模式（最推荐的安全方式）==="
openclaw config set tools.exec.security "allowlist"

echo "=== 3. 让不在白名单的命令必须人工确认（重要安全层）==="
openclaw config set tools.exec.ask "on-miss"

echo "=== 4. 更新 safeBins（保留你常用命令 + 常用安全工具）==="
openclaw config set tools.exec.safeBins '["ls","pwd","cat","echo","git","npm","node","python","python3","pip","pip3","conda","docker","docker-compose","mkdir","rm","cp","mv","touch","grep","find","curl","wget","ps","tar","unzip","zip","make","jq","head","tail","wc","claude"]'

echo "=== 5. 信任完整 conda 目录（解决 conda/python 警告）==="
openclaw config set tools.exec.safeBinTrustedDirs '["/root/miniconda3/bin", "/root/miniconda3/condabin"]'

echo "=== 6. 自动修复 doctor 警告（safeBinProfiles 等）==="
openclaw doctor --fix

echo "=== 7. 重启 gateway 让所有配置生效==="
openclaw gateway restart

echo "=== 设置完成！下面显示最终配置 ==="

echo "=== 查看工具总配置 ==="
openclaw config get tools

echo "=== 查看Exec 执行配置（最重要）==="
openclaw config get tools.exec

echo "=== Approvals 当前状态 ==="
openclaw approvals get

openclaw其他相关命令

#查看状态
openclaw status
#系统自检
openclaw doctor
#通过以下进行解决
openclaw doctor --fix

#也可以考虑用openclaw tui来自己修复自己
openclaw tui

#飞书插件启动
openclaw plugins enable feishu

#飞书插件查看
openclaw plugins list

# 重启 gateway 让所有配置生效===
openclaw gateway restart

工具权限配置

# 例：给 agents.list 第 0 个 agent 单独全量授权
openclaw config set agents.list.0.id "main"
openclaw config set agents.list.0.tools.allow '["read","write","edit","apply_patch","exec","process","web_search","web_fetch","memory_search","memory_get","sessions_list","sessions_history","sessions_send","sessions_spawn","sessions_yield","subagents","session_status","browser","canvas","message","cron","gateway","nodes","agents_list","image","tts"]'
openclaw config set agents.list.0.tools.exec.security "full"
openclaw config set agents.list.0.tools.exec.ask "off"

openclaw config get agents.list.0.tools   # 看某 agent 最终配置


# 以下如果是你不想让其具备相应的能力，则直接设置进行单独收回（则该 agent 不能跑命令也不能改文件）
#openclaw config set agents.list.0.tools.deny #'["exec","process","write","edit","apply_patch"]'

今日总结

主要银行实战ai代码开发：

基于规范standards驱动AI开发：

step1：创建项目、放入数据以及standards

step2：输入prompt

openclaw

如何安装：

第一件事：创建飞书app,给他授权

第二件事：配置app id、app secret到openclaw的agent上

openclaw tui进行测试

技术分享

drawio架构图

下载一个drawio：https://github.com/jgraph/drawio-desktop/releases

自己贴mermaid：调整图形 =》布局=》

指定版本安装

采用以下方式安装指定版本，任何系统window、mac或者linux系统都可以；注意一定要先安装node js，保证有对应的环境：

# 1. 检查 Node.js
node -v

# 2. 卸载旧版
npm uninstall -g openclaw

# 3. 安装指定版本，-g 意思是 --global（全局安装）
npm install -g openclaw@2026.3.23-2

# 4. 自检 + 自动修复配置（最重要一步）
openclaw doctor --fix

# 5. 重启服务
openclaw gateway restart

# 6. 验证
openclaw --version

tips:

#查看所有历史版本
npm view openclaw versions
#查看当前openclaw的版本
npm view openclaw version

第1天

1、今日目标

2、今日内容

2.1 关于AI编程

AI编程的本质是什么？

AI编程本质：自然语言到代码的过程。

2.2 关于ai编程三个阶段

三个阶段：

ai coding：辅助编程，以人类为主导，我们基本可以理解架构以及代码

vibe coding：氛围编程，基于自己想要实现效果，来完成对应代码开发，完成最小mvp版本。不关注代码细节。

agentic engineer：智能体工程编程范式，核心是定规则规范，

2.3 AI编程工具类别

• CLI终端模式开发工具(claude code, copilot)
• 可视化界面IDE编程工具(cursor, qoder, trae)

2.4 AI编程三件套

• 大模型API key
• 开发工具(trae/claude)
• 语言运行环境

2.5 trae安装

https://www.trae.cn/

选择下载TRAE IDE

2.6 claude安装

2.6.1 下载安装git

https://git-scm.com/install/windows

2.6.2 下载安装nodejs

下载安装nodejs https://nodejs.org/en/download/

检查是否安装成功

2.6.3 安装claude code

#打开终端执行，以下是claudecode安装
npm install -g @anthropic-ai/claude-code
#claude-code版本验证
claude --version

2.6.4 配置大模型

将大模型配置到claude上，来实现真正意义上的代码开发。

配置完以后, 重新打开命令窗口, 才能生效

#1.设置 DeepSeek接口地址
setx ANTHROPIC_BASE_URL "https://api.deepseek.com/anthropic"
#2.设置认证Key(请将 sk-xxxx换为你的真实的 DeepSeekKey)
setx ANTHROPIC_AUTH_TOKEN "sk-6bbfa905bcc34516bb7f81978449b6de"
#3.设置超时时间(10分钟)
setx API_TIMEOUT_MS 1200000

#4.指定模型
setx ANTHROPIC_MODEL "deepseek-v4-pro[1m]"
setx ANTHROPIC_DEFAULT_OPUS_MODEL "deepseek-v4-pro[1m]"
setx ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL "deepseek-v4-pro[1m]"

setx ANTHROPIC_SMALL_FAST_MODEL "deepseek-v4-flash"
setx ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL "deepseek-v4-flash"
setx CLAUDE_CODE_SUBAGENT_MODEL "deepseek-v4-flash"
#5.禁用非必要流量
setX CLAUDE_CODE_DISABLE_NONESSENTIAL_TRAFFIC 1

#6.执行代码相关任务时，启用最高投入档位、最大算力 / 最深思考模式
setx CLAUDE_CODE_EFFORT_LEVEL "max"

2.4 AI编程体验

trae测试

基于提供的图片链接，用工具构建一个宠物相册，采用fastapi，然后帮我本地启动，端口号6666
https://qcloud.dpfile.com/pc/Nlz58E1Ql3ZRyl94gMrn3piAYThVPQyJVX9ls7-X1Ehjlfzlnaa5mKt0DviN9Ogk.jpg
https://qcloud.dpfile.com/pc/Cvx06heHNwAKicHSqD1yho_e5eR2HU4AQpv5IyeSfMxdhzWFKOuIXowzVsir5tSo.jpg
https://img2.baidu.com/it/u=1538619194,450600015&fm=253&app=138&f=JPEG?w=800&h=1200
https://img1.baidu.com/it/u=3009263628,4139439784&fm=253&fmt=auto&app=138&f=JPEG?w=800&h=1062

项目存放地址：E:\课程资料\狂野\加餐课\VibeCoding\codes\trae_project
项目名称为：cuteanimalsGemini

这个是我项目的环境解释器D:\soft\Anaconda3\envs\ctm_kg\python

• claude测试

开发 一个小游戏

你是一个顶级的 3D 游戏开发者，从零开始创建一个可交互的开放世界骑马探索 demo。
核心需求：
玩家骑一匹白马在秋季枫叶森林 + 橙色花田中移动
有木屋村落、烟囱冒烟、路径、树木、草地
支持下雨粒子效果（可切换）
日夜循环或手动切换时间
完整控制：WASD 控制马的速度和转向，鼠标控制视角，滚轮缩放，R 键下马 / 上马
风格参考《荒野大镖客 2》但更风格化一点（不要太写实）

绘制动画

使用Manim可视化二次函数f(x)=x²-4x+3，要求：
1.显示函数表达式
2.绘制函数曲线
3.标注顶点和零点
4.用动画展示函数图像的绘制过程

调度系统

项目描述：
设计一个基于消息队列的生产者-消费者分布式任务调度框架，支持多 Worker 进程、任务持久化和失败重试。

核心功能需求：

使用 Redis 或 RabbitMQ 作为 Broker，实现任务发布（apply_async）和延时任务（countdown）。

Worker 支持多进程并发（multiprocessing.Pool），并实现心跳检测机制，自动剔除宕机节点。

实现任务状态追踪（PENDING/RETRY/SUCCESS/FAILED），结果存储后端支持 Redis 或 SQLite。

支持任务路由（不同队列绑定不同 Worker），以及优先级队列。

提供命令行 CLI 工具：scheduler start --workers=4 --queues=high,low。

约束条件：
不能直接使用 Celery 或 RQ 库，必须基于底层 pika 或 redis-py 自行封装协议。

2.5 AI编程实战

银行数据实战介绍：

实战背景：基于ai实现高潜力客户筛选，进行外呼营销，最大化提升复购率以及降低营销成本。

数据字段信息情况。

ci与cd

ci:持续集成

cd：持续部署

mian=>创建自己一个分支=》开发=》本地测试=》提交PR=》CI=》CD

2.6 三端配置

如果实现cicd，完成以下三端配置：

1、本地开发机：

本地生成公私密钥对

git

github cli

2、github

配置仓库secrets

3、服务器端

生成公私密钥对

2.6.1 本地开发端

2.6.1 本地生成密钥

目的： 将密钥放入github中， 建立本地与github的连接

如果没有密钥：在 CMD 里生成

#查看是否存在
dir %USERPROFILE%\.ssh
#检查用户目录下是否存在 .ssh 文件夹，如果不存在则创建它。
if not exist "%USERPROFILE%\.ssh" mkdir "%USERPROFILE%\.ssh"
#使用 ed25519 算法在指定路径生成一对 SSH 密钥（私钥和公钥），并添加指定注释administrator@your-pc。
ssh-keygen -t ed25519 -C "administrator@your-pc" -f "%USERPROFILE%\.ssh\id_ed25519"

提示 passphrase 时：

• 直接回车 = 不设密码
• 或输入密码再确认一次

生成后再查看：

dir %USERPROFILE%\.ssh
type %USERPROFILE%\.ssh\id_ed25519.pub

2.6.2 本地公钥复制到github的SSH key中

2.6.3 配置git

# ① 配置 Git 身份
git config --global user.name  "lixiaohua"
git config --global user.email "332217839@qq.com"
git config --global init.defaultBranch main

# ④ 验证与 GitHub 的连接
ssh -T git@github.com
# 首次问 yes/no → 输入 yes;成功显示 Hi <你的用户名>!

2.6.4 安装github cli

GitHub CLI (gh) 是一个强大的命令行工具，旨在让你在终端中无缝地完成GitHub上的各种工作，无需在浏览器和终端之间频繁切换。其核心功能清单如下：

📁 仓库管理

管理代码仓库是 gh 的基础功能。

• 查看、创建、克隆和复刻(Fork)仓库
• 归档、取消归档、重命名、同步和设置默认分支
• 管理仓库部署密钥和自动链接

💬 议题 (Issues) 与拉取请求 (Pull Requests)

这是 gh 最核心和最常用的功能之一。

• 完整管理：支持创建、关闭、编辑、查看、列出议题和拉取请求。
• PR 核心操作：可以在命令行中审查、查看差异(diff)、合并、检视(checkout) 和重新打开拉取请求。
• 评论与管理：支持为议题和PR添加、编辑评论，以及锁定、转移、指派责任人等。

#winget(Win10/11 自带,最简单,推荐)
winget install --id GitHub.cli
#重开一个 cmd 窗口(让 PATH 生效),然后:
gh --version

# 登录(一次性,用来发 PR / 建仓 / 看 CI)
gh auth login
#查看状态
gh auth status

gh auth login这个命令登录的时候， 按交互依次选:

• What account do you want to log into? → GitHub.com
• What is your preferred protocol for Git operations? → HTTPS(或 SSH,你已配好 SSH 可选 SSH)
• Authenticate Git with your GitHub credentials? → Yes
• How would you like to authenticate? → Login with a web browser
• 终端给一个一次性码(如 XXXX-XXXX)→ 回车自动开浏览器 → 粘贴码 → 授权

2.6.5 本地创建远程仓库验证

1)创建项目目录
# 切换到你的工作目录
cd 你的工作目录
mkdir my_test_gh
cd my_test_gh

2)git初始化并提交
git init
echo #mytest_gh> README.md或者在本地新建一个文件, 里边写点内容
git add .
git commit -m "chore: init"

3)创建远程私有仓库, 并push推送
 gh repo create mytest_gh --private --source=. --remote=origin --push

4)查看远程仓库

2.6.2 服务器端

登录的url

https://webterminal-console.jdcloud.com/lavm-remote?regionId=cn-north-1&instanceId=lavm-6gl7eut3f3

# 生成密钥对,-N "" 表示空密码
ssh-keygen -t ed25519 -C "deploy@ai_coding" -f ~/.ssh/deploy_key -N ""
mkdir -p ~/.ssh && chmod 700 ~/.ssh
##加入服务器白名单
cat ~/.ssh/deploy_key.pub >> ~/.ssh/authorized_keys 
chmod 600 ~/.ssh/authorized_keys
#获取私钥用于这个github仓库secrets配置
cat ~/.ssh/deploy_key

2.6.3 github端

• 在github的仓库中, 点开settings

• 找到secret and variables-->Actions

github仓库secret 配置

在指定仓库的---->settings--->Actions secrets and variables 中, 配置这三个变量

SSH_PRIVATE_KEY(服务器生成的私钥)

SSH_HOST(服务器的公网IP)

SSH_USER(root)

2.7 standards开发规范

开发规范：提交规范、测试规范、代码规范、进度管理规范等=》给AI看

可读性优先：代码写给人看，其次才是机器执行；拒绝炫技、晦涩写法。

单一职责：函数 / 类 / 组件只做一件事。

最小重复：公共逻辑抽离，禁止复制粘贴代码。

防御性编程：参数校验、空值处理、异常捕获。

可测试：业务逻辑与 UI/IO 解耦，便于单元测试。

兼容性 & 性能前置思考。

约定大于配置：统一项目约定，减少个性化写法。

2.7.1 helloworld跑通验证cicd

第一步：standards存放地址，位于项目目录下

第二步：prompt驱动ai开发

先读 standards/README.md,以及 standards/00-project-context.md、01-requirements.md、PROGRESS.md 和规范 02~06。

这是一个全新项目,需求很简单:用 Python + Flask 写一个最小 Web 服务,
有两个接口:GET / 返回一句欢迎 JSON;GET /health 返回 {"status":"ok"} 供部署后健康检查。端口是8003，通过端口可以打开网页。
技术栈:Python 3.11、Flask、pytest、ruff、Docker。目标:跑通完整 CI + CD。

请据此填好 standards/00-project-context.md 与 01-requirements.md(写成带验收标准的用户故事),
并在 PROGRESS.md 写下第一批 TODO。先停下让我确认,不要开始写代码。

• 如果有pull requests, AI工具pull requests以后, 需要手动合并, 点开pull requests, 点击下方的merge pull requests按钮即可合并

第三：查看结果

3、今日重点

AI编程：ai编程是通过自然语言来实现代码开发。

ai三个：

ai coding：确定功能模块驱动，人类把控细节，架构清楚。

vibe coding：氛围编程，可控性较差，对细节不清晰

agentic engineer：从架构和逻辑角度，我们人类是可以把控。

ai开发三件套：

大模型：api key

ai编程工具：cli终端、可视化界面工具

项目运行环境

cicd:整个链路整体做了梳理，包括开发流程。

cicd配置：

如何实现从规范化ai编程、测试以及完整ci与cd?
三端配置：

本地开发配置：git、 github cli、ssh、ai开发环境配置

服务端：生成公私秘钥

github：

账户settings:用于git提交代码

仓库settings:用于cd

standards：基于规范进行ai开发