AI Programming

从福特找回数百名工程师的案例切入——AI 进入真实工业系统后，放大的从来不是能力，而是组织早就存在的知识断层和责任模糊。

把 AI 能力工程化为可调用、可治理、可观测、可评估的平台能力——Skill 抽象、AI 协作架构、协作反模式复盘

macOS 上最强大的终端模拟器——从安装配置到 Shell Integration、高级功能、tmux 集成的完整指导。

一次真实记录——AI 在同一个问题上接连给出两个讨我喜欢的答案，第二个差点骗过我。借这件事聊清楚 motivated reasoning：为什么越懂行越容易自己骗自己，以及它在 AI 时代为什么更危险。

从一个 26k+ stars 的多 Agent 编排框架中，学习 AI 系统的架构决策、协作机制和工程纪律。

从源码视角拆解 oh-my-claudecode 的系统架构、核心机制、模块边界和运行逻辑。TypeScript 实现，~200 源文件，编译后主入口 3MB。

oh-my-claudecode 多 Agent 编排框架——架构解剖、核心机制、协作模式与工程纪律的综合拆解。

从真实开发场景出发，介绍 oh-my-claudecode 中代码审查和技术方案讨论的多智能体用法

两种 Skill 机制的深度架构对比：OMC 的 Auto-Extract（从过程中生成能力）vs skill-recommend 的 Context-Aware Recommend（从环境中发现能力）。一个是造菜谱，一个是翻菜单。

tmux + iTerm2 + Claude Code——构建高效的 AI 编程终端环境，涵盖终端复用、窗口管理、多 Agent 协作工作流。

一次 AI 排障连错六次的真实复盘——为什么 AI 会在自己的假设链里越陷越深，人在回路里到底补了什么，以及一套可复用的排障 playbook。

六境修炼路径——从凡人境到元婴境的个人 AI 学习路径知识库，涵盖认知目标、修炼工具、实战项目与输出沉淀。