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一次配置,提交即测试:用 Claude Code Routines 搭一个自动回归测试 Agent 你大概率遇到过这种场景:明明只是改了一个按钮文案,提交后却把登录流程搞崩了;或者你让 AI 帮你改了 20 行代码,功能看起来修好了,老逻辑却悄悄坏了。 问题不在于你不会写代码,而在于“改动有没有伤到
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我拿 Gemini 3.1 Pro 做了一次完整设计实测:从 Logo SVG 到品牌色板,它能帮你到哪一步? 我原本只是想让 Gemini 3.1 Pro 帮我“配个色”。 结果跑完一整套流程后,我发现它差点替我做完了半个品牌视觉方案:能读 Logo 的几何结构、能总结品牌气质、能给出 3 套方向
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副业项目别再手动盯发布了:用 Claude Code Routines 做一套“无人值守”AI CI 你一定经历过这种时刻:晚上 11 点改完代码,部署上去之后还得自己点页面、测接口、看日志、确认埋点,睡前还在想“不会明早用户一打开就炸了吧?” 这几乎是所有副业开发者的共同处境。白天上班,晚上迭代;
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用一个真实代码审查案例,讲透 Claude Code Routines 的双触发:定时巡检 + 事件审查,怎么一次配到能用 很多人第一次把 AI 接进开发流程,都会停在一个“看起来很先进,实际很鸡肋”的阶段。 比如你让 Claude 帮你做代码审查:有人提了 PR,它能看;有人 push 了代码,它
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AITOPIA 半天实测:它不是“又一个 AI 平台”,而是离普通人可用最近的一次 AI Apps 尝试 现在的 AI 产品很多,但真正让普通人愿意每天打开、直接拿来做事的,没几个。 大多数产品的问题其实很像:要么模型能力很强,但你得自己会提问、会拆任务;要么看起来应用很多,点进去却像一堆换壳模板,
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Gemini 生成 SVG Logo 实测:3 个品牌、15 版方案后,我总结出一套更稳的 Prompt 结构 AI 画 Logo 最常见的误区,不是画得丑,而是看着像成品,实际上根本没法用。 很多人第一次用 AI 做 Logo,都会经历同一段剧情:第一眼觉得“有点东西”,第二眼放进 Figma 或
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我把 Cursor Automations 接进 Sentry 测了 7 天:自动修 Bug 很酷,但真正省时间的是“别让它乱修” “Sentry 刚报错,Cursor 就开始写补丁”——这句话听起来很像 AI 编程的下一阶段。 但真正写过线上服务的人都知道,报错出现的第一秒,最怕的不是没人修,而是