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#AI

相对同一个模型来说，AlCoding就是token消耗、时间消耗、Coding质量的不可能三角

同样是Sonnet4.6:
-口喷需求后直接开发最快、最省token，但质量不稳定-用PlanMode先规划再执行，多耗token，速度慢点，执行更稳定-使用SDD，代码执行前还要生成proposal、spec、design、tasks这4个md,耗费token、时间翻番，但流程可控且留痕(数据可归档)-使用TDD+SDD，传统的SDD直接基于tasks开发，TDD将每个task拆分为红->绿>重构3个步骤，token、时间再翻个番，但好处是:

1.由于所有实现都是基于测试case来的，所以AI不会多此一举写出冗余代码

2.测试全过，更有交付信心

时间差距有多大呢，口喷需求如果5分钟完成，TDD+SDD可能会跑1个小时。为了减少时间消耗，可以多Agent并行跑不同的TDD+SDD需求，这样总时间消耗下来了，token消耗又得翻N(N=并行数)倍。

#编程 #AI #代码

CodeWiki

Google 推出的 AI 原生代码文档自动化平台，只需提交 GitHub 仓库地址，即可结合 Gemini 生成连贯一致的维基式文档，实时更新超链接索引、架构图、调用关系图等内容，每个 CodeWiki 页面还嵌入了 Gemini 聊天助手，可用自然语言提问获取与该代码库上下文相关的解释、示例或路径导航，可显著提升新成员入职、遗留代码理解与审计效率，什么上古项目、屎山代码统统都不是问题了。

https://codewiki.google

#AI #截图 #识别

Snippai

AI 加持的智能截图与识别工具，可识别截图中的内容并进一步处理，支持公式识别、文字提取、表格转换、图像分析、问题求解、代码理解、色彩提取、语言翻译等功能，免费开源，适用于 MacOS、Windows、Linux 系统。

🌐主页 🐙GitHub

大模型的知识库都有截止时间，面对新版本的框架和库写出来的代码大概率没法用

Context7 提供了 1800+ 热门库的 LLMs.txt 和 #MCP Server 给大模型读取或者编辑器调用，由 Upstash #开源

让 #AI 更好的理解你的技术栈

https://context7.com/

#AI·代码 #AI新时代

站点名称: GitSeek | 从任意仓库复制所需代码，赋能AI开发

描述: GitSeek 帮你快速获取所需的完整代码，复制到 Claude 深度解读实现逻辑，或粘贴至 Cursor 实现相似功能开发。配备项目可视化和架构洞察能力。

链接: https://gitseek.dev/zh