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Codex 5.6 装上这 6 个插件，你比别人厉害 10 倍！你知道你和专业工程师的差距在哪里吗？真正的 Vibe Coding 全栈工程师，不只是让 AI 写代码，而是让 AI Agent 参与到完整的软件交付流程中这 6 个插件，就是 Codex 5.6 的全栈工作流套装： 1️⃣ Figma：UI/UX 设计稿直接连接开发流程，解析页面布局、组件结构和 Design System，快速转换为可运行的响应式代码。 2️⃣ Build Web Apps：从产品需求、技术架构、前后端开发到 Web App 测试验证，覆盖完整 Full Stack 开发流程。 3️⃣ GitHub：打通代码仓库、Pull Request 和 Issue 管理，让 AI Agent 参与代码分析、Bug 修复和版本迭代。 4️⃣... Browser：AI 驱动浏览器自动化测试，模拟真实用户操作，验证页面交互、用户流程和功能稳定性。 5️⃣ Codex Security：代码安全扫描，识别漏洞、敏感信息泄露和潜在风险，并提供安全修复方向。 6️⃣ Sentry：连接线上监控系统，自动分析 Error、定位异常原因，辅助生成问题修复方案。让 Codex 真正做到完整的链路闭环：设计 → 开发 → 测试 → 安全 → 部署 → 监控从此让你成为真正的软件交付专家。赶快去安装插件，试试吧！show more

govin.eth | G哥

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Anya Rossi• Live Now

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Codex 5.6 必装插件：Sentry 很多人都遇到过：刚修好一个 Bug，旧问题又出现，项目陷入反复返工的循环那是因为你丢给Codex的截图或者日志通常只有最后一条报错。真正决定能不能修好的调用链、影响范围、发生频率、版本信息和运行上下文，可能全都丢了。最近我给 Codex 接入了 Sentry 插件，整个排查流程完全不一样。现在不需要反复搬运报错，只要告诉它：用 Sentry 找出当前的线上 Bug，别只看报错信息，结合调用链和当前代码查出真正根因。 Codex 就可以直接读取你有权限的错误数据，再结合当前项目代码完成： 1️⃣ 还原现场：查看完整调用链和运行上下文，确认 Bug 在什么条件下发生。 2️⃣ 定位根因：把线上错误对应到具体代码，避免只根据最后一条报错猜答案。 3️⃣ 验证修复：先复现问题并补充回归测试，再修改代码，避免修好这里又弄坏那里。彻底告别 Bug 修了又坏、坏了再修的循环。

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爱丽丝呀！

117,472 просмотров • 13 дней назад

兄弟们今天给大家一个正确打开GPT5.6的方式。很多人用 Codex，第一步就错了。上来一句：帮我写个 App。这不是让 AI 写代码，这是让它烧你的 token。 Codex 5.6 记得接 GitHub 插件，然后先别让它动手写。直接丢这段：我要开发某某X。先别创建文件，也别输出代码。去 GitHub 调研同类开源项目，筛出最值得参考的方案，分析架构、依赖、活跃度、坑点和可复用设计。最后给我技术选型、系统架构、MVP 范围和开发顺序，等我确认再写代码。这一步做完，省 token 真的离谱。先让它抄作业，再让它干活。兄弟们，这才是 Codex 的正确打开方式。

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火山哥🕊️

103,918 просмотров • 15 дней назад

很酷的项目，AI全栈开发神器：速度非常快，几分钟构建一个系统特点： 1、通过提示即可生成功能齐全的全栈多页面应用，包括前后端、数据库 2、提供完整的开发环境（npm、Vite、Next.js等），AI辅助整个开发过程 3、可直接部署到 Netlify和Cloudflare中，无需登录 4、Bolt能够实时检测代码错误并修复体验地址： #AI编程 #AI编程助手 #Bolt

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AIGCLINK

26,065 просмотров • 1 год назад

Codex 5.6 真正与普通人拉开 90% 差距的，不是 prompt，而是你会不会配置 config.toml 很多人用 Codex 还停留在“打开就聊”，但真正重度使用的人，早就把模型、任务模式、项目规则和自动化流程写进配置里了。现在 Codex 5.6 最值得折腾的 4 个专业设置： 1️⃣ 固定模型 + Reasoning Effort 别每开一个任务都重新选模型。把默认模型和推理强度写进 ~/.codex/config.toml，日常任务追求速度，复杂架构任务再提高 reasoning effort。输入prompt：请检查我当前 Codex 5.6 实际支持的模型和 reasoning effort 配置，不要猜测或使用已经废弃的参数；然后修改 ~/.codex/config.toml，为日常 Coding 设置合理的默认模型与推理强度，并告诉我具体修改了哪些字段、为什么这样配置，最后验证配置是否成功生效。 2️⃣ 不同任务建立 Profile 写功能、修 Bug、Code Review、做系统架构，根本不应该用完全相同的配置。 Codex 支持 Profiles，可以针对不同任务切换不同工作模式。配置用的prompt，直接用：请基于我当前 Codex 5.6 配置创建 3 套 Profile：fast-dev 用于快速开发和小修改，code-review 用于 PR 和代码审查，deep-architecture 用于复杂系统设计；分别配置合适的模型、reasoning effort 和执行策略，不使用已经废弃的配置项，并告诉我之后如何通过 --profile 切换使用。 3️⃣ 给每个项目建立独立配置全局配置解决“你习惯怎么工作”，项目配置解决“这个项目必须怎么工作”。把技术栈、测试方式、项目约束和工具配置放进项目自己的 .codex/config.toml，不要每开新会话都重新解释。直接输入：请分析当前项目的技术栈、目录结构、测试方式和开发工具，为这个项目设计一份最小化的 .codex/config.toml，只写当前项目真正需要的配置，不覆盖无关的全局设置；完成后解释每项配置的作用，并检查项目级配置是否能够被当前 Codex 正确加载。 4️⃣ 用 Hooks 把规则变成自动执行最浪费时间的方式，就是每次都提醒 Codex 改完记得跑测试、提交前记得检查、别忘了扫安全问题。现在可以直接把这些规则做成 Hooks，在生命周期节点自动触发。Codex 当前官方配置已经支持 lifecycle hooks。直接用这段：请检查当前项目适合配置哪些 Codex lifecycle hooks，并为我建立最精简的一套自动化流程：代码修改完成后运行必要测试和 lint，关键变更执行安全检查，提交前执行最终验证；只配置真正必要的 Hook，避免重复执行和拖慢开发速度，完成后实际触发一次并验证每个 Hook 是否正常工作。真正高效的 Codex 启动就知道该怎么工作。赶紧配置试试吧！

govin.eth | G哥

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这个 JSON render 真的很棒啊，重大创新我能想到它的意义是安全可预测吧，让普通用户通过自然语言提示直接生成交互式 UI 而不会让 AI 输出失控带来安全风险。核心创新就是：不是让 AI 生成代码，而是让 AI 只生成 JSON 结构，然后生成的组件严格约束在你事先定义的组件库里面，可以配上 zod 检验 props 啥的。还有就是用户体验好啊：真正可流式，渐进式渲染，同时生成的结果应该是非常稳定，因为被限定在特定的组件库中。录屏做了小实验，效果很好。

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Viking

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Codex 5.6 最强隐藏提示词：让 AI 不再盲目执行，而是先帮你找错！很多人用 Vibe Coding 最崩溃的时刻： AI 花几个小时写完代码，token用完了，最后才发现——方向从一开始就错了。因为 AI 擅长执行，却不会主动质疑你的想法。分享一个我反复测试后的codex提示词，让 Codex 开启高级工程师评审模式： “在执行任何任务前，请先进行独立判断：检查我的需求是否存在错误前提、逻辑漏洞、信息缺失或隐藏风险。不要默认接受我的方案，如果发现更好的方案或潜在问题，请直接指出。明确区分：已确认事实、合理推测、未验证假设涉及代码、数据、版本和技术结论时，请先验证，不要编造。如果信息不足，请先提出需要确认的问题，而不是自行补全。在执行前，评估方案的长期维护成本和可能影响。” 换成这种方式后，Codex 最大的变化： 1️⃣ 提前发现问题在开发开始前，先检查需求漏洞和隐藏风险。 2️⃣ 优化技术决策不只是完成功能，而是帮助找到更可靠的实现方案。 3️⃣ 减少无效返工把问题解决在写代码之前，比后面不断重构更省时间。

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爱丽丝呀！

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一位工程师公开了他每天用于进行真实工程开发而非“凭感觉编程”（vibe coding）的 Claude Code 技能。真正的工程实践。该仓库的两位贡献者之一就是 Claude 本身。90.5k stars。 7.9k forks。MIT 协议。这些是互联网上最著名的 TypeScript 专家之一 Matt Pocock 在日常使用 Claude Code 时所采用的技能。它们不是通用的提示词，而是来自资深工程师的真实工作流。使用 Claude Code 进行真实工程开发的技能。在生产环境中测试过的流程。架构与技术决策文档。Claude Code 直接插件。 140 万次技能下载。5 天前更新。 MIT 许可证。区分“凭感觉编程”者与使用 AI 进行“真实工程开发”者的区别，就在于他们安装了哪些技能。 90.5k stars。7.9k forks。 MIT 许可证。仓库地址见此。

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Bill The Investor

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Codex 5.6 这个 GitHub 插件一定要装，能让你省下90%的token！ 90% 的人都把 Codex 用反了。一上来就让它：帮我写一个 App。分享一条我在用的绝佳省token技巧，先给 Codex 连接 GitHub 插件，然后输入提示词：我要开发一个 XXX。暂时不要创建文件，也不要输出代码。先在 GitHub 调研同类开源项目，筛选出最有参考价值的方案。分析它们解决了什么问题、采用什么架构、依赖哪些技术、目前是否活跃，以及有哪些设计值得复用或避开。最后结合我的需求，给出技术选型、系统架构、MVP 范围和开发顺序。得到我的确认后，再进入实现阶段。这样 Codex 会先做三件事： 1️⃣ 找到经过真实项目验证的方案 2️⃣ 研究别人已经踩过的坑 3️⃣ 根据你的需求做出技术取舍等方向确定后，再让它开始写代码。

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爱丽丝呀！

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Codex 5.6 真的要让剪辑师失业了！它现在的视频制作能力提升了不止一个档次，直接一句话生成视频！重度实测一周，筛选出这 4 个Skill，直接实现全流程闭环： 1️⃣ HyperFrames （内置插件）负责整片策划、动效生成、画面合成与最终渲染。它能把文字构思直接转化为高水准的动态视频框架，实现全流程闭环交付。 2️⃣ Remotion （内置插件）基于 React 模板的视频生成工具。支持通过代码批量生产高质感视频，尤其适合数字人+动效结合的自媒体内容，实现真正的工业化生产。 3️⃣ video-use 专门处理真人素材的剪辑工具。能自动识别镜头、精准卡点并完成后期剪辑，让 AI 具备了职业级的剪辑逻辑。地址： 4️⃣ Seedance 针对顶级视频大模型的提示词工具。专门生成电影级运镜和实拍感指令，补齐了 AI 视频在审美和镜头质感上的短板。地址：现在用 Codex 5.6 + 这4个Skill，从脚本→动效→剪辑→渲染，全程AI闭环。

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Seven

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科幻正在照进现实：AI 黑客已经出现了最近让安全圈炸锅的一个项目： Shannon AI Pentesting Tool 它是一个 AI 自动渗透测试工具。简单理解：AI 自己去当黑客。从信息收集到漏洞利用，整套流程都能自动完成： - 读取源码 - 扫描端口 / API - 分析攻击路径 - 尝试漏洞利用 - 自动生成漏洞报告和传统扫描器最大的区别是：很多工具只会提示 “这里可能有漏洞”。 Shannon 会真的去攻击验证。 SQL 注入、XSS、SSRF、登录绕过、JWT 攻击这些常见漏洞都会自动尝试。本质上，它把原本需要安全团队完成的渗透流程，变成了一个 AI Agent 就能跑完的系统。背后其实是一个很明显的趋势： AI 正在从回答问题，走向执行任务。自动渗透只是开始。未来越来越多工作都会被 AI 自动化完成

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开发者Hailey

42,316 просмотров • 5 месяцев назад

我真的被惊呆了做网页动画，复杂动效直接用 Codex + HyperFrames，纯前端代码直接变成自动化视频流水线。这才是Vibe Coding的正确打开方式（附使用教程）： I 代码写动效，告别打关键帧让 Agent接管视觉。不用打开AE，不用折腾 AE脚本管家。Codex直接输出 HTML + GSAP缓动和进出场逻辑。创意变成干净、可复用的代码资产，效率直接起飞。 I 云端静默渲染，全自动出片写完代码还能直接渲片。部署到Vast. ai 或 TensorDock 这类算力平台，给个执行权限，Codex后台就调 hyperframes-cli非交互式导出高清MP4。等于免费多了一个永不宕机的渲染节点。 I 像素级精准跟那些每次生成都像开盲盒的视觉大模型不一样，这套是纯代码渲染。每一帧的位置、每个转场的时机都你说了算，跑起来稳得一批。使用教程比如：让 Agent 自动抓取 GMGN上的 SOL或 BNB 链上聪明钱动向，动态填入写好的数据可视化模板，紧接着调用 HyperFrames一键生成带有时序动效的行情复盘视频分辨率1920*1080, 帧率每秒30s，总时长15s 整个“数据获取-视频产出”的流程，只需要你的一句话授权！代码即视频的时代，真的来了。项目直达地址： CODEX: HyperFrames: codex://plugins/hyperframes@openai-curated

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Anthropic 发布了 Skill Creator 的重大更新核心变化：内置测试用例生成写完一个 Claude 技能，怎么知道它到底能不能被正确触发？以前靠手动试，现在 Skill Creator 内置了测试功能，帮你自动跑评估。你现在可以给技能定义一组测试提示词，描述"什么样的回答算合格"，然后让系统自动跑测试、出报告。不需要写代码，不需要搭测试框架。具体新增了四个能力：自动化评估（Evals）：定义测试提示词和预期结果，系统自动运行并追踪通过率、耗时、token 用量。当模型更新或基础设施变化时，你能立刻发现技能是否"退步"了。多 Agent 并行测试：测试用例不是排队跑的，而是在独立的 Agent 中并行执行，每条测试互不干扰，各自有独立的 token 和耗时统计。 A/B 对比：系统用"比较器 Agent"对两个版本的技能做盲测对比，去掉主观偏见。你改了技能描述，想知道新版比旧版好还是差，直接跑一轮对比就有答案。触发率优化：这可能是最实用的功能。系统会分析你的技能描述和测试提示词，建议怎么改描述才能减少误触发和漏触发。官方测试中，6 个公开的文档类技能有 5 个的触发准确率得到了提升。

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小互

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做自媒体之后，我的下载文件夹，基本长期失控。素材、品牌资料、截图、PDF 全堆在一起。今天要交付内容时，我打开文件夹—— 80 个文件，完全炸了于是，让 AI 接管了我的电脑 80 个文件， 3 分钟， 1 句话整理完成。没有插件。没有脚本。没有写一行代码。我只做了这一件事：打开 EasyClaw 👉 输入一句话：「“整理我的下载文件夹，按类型分类、重命名、删除重复文件，并生成整理报告”」然后它开始自己工作： ✔ 自动识别文件类型 ✔ 读取创建时间 ✔ 批量重命名 ✔ 自动建文件夹 ✔ 清理重复文件我没有拖动一个文件。这不是“文件整理”。这是—— AI 直接接管操作系统。 2026 年，不会写代码的人，也可以做自动化。

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暖暖爱AI

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卧槽，这个仓库思路我是挺佩服的～能把任意公开的 GitHub 仓库逆向工程成“原始自然语言提示（prompt）”。简单说就是：你输入一个 GitHub 仓库链接，它就会自动抓取仓库的结构、README、文件树等信息，用 AI（比如 Gemini）帮你生成一个完整、自然的提示词。把这个提示词直接丢给 Claude、Cursor、Windsurf 等 AI 编程工具，AI 就能更好的理解。主要用处：快速学习一个项目的“构建思路”和提示风格（不用一行一行读代码）复制/重现别人用 AI 写的项目（学习提示词）仓库&体验地址👇👇👇

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$Codex 5.6 如何拥有用不完的token？你是不是还在为ChatGPT plus 额度不够用而发愁？是不是每天都在等待Tibo Tibo 重置额度？别等了！告诉你一个能让Codex拥有无限子弹的办法。如果你是 Mac 系统，在 Codex 对话中输入的prompt：请在 ~/.codex/agents/luna-worker.toml 创建一个名为 luna_worker 的自定义代理。使用以下配置： model = "gpt-5.6-luna" model_reasoning_effort = "max" 如果你是 Windows 系统，在PowerShell 中执行： New-Item -ItemType Directory -Force "$HOME\.codex\agents" @' model = "gpt-5.6-luna" model_reasoning_effort = "max" '@ | Set-Content "$HOME\.codex\agents\luna-worker.toml" 配置完成后： 1️⃣主 Agent：负责需求分析、架构设计、任务拆解。 2️⃣子 Agent：负责代码实现、测试验证、资料整理、问题排查。让不同 Agent 负责不同任务，这样非常节省token，用plus进行vibe coding基本够用。$

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govin.eth | G哥

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Refero Styles：给AI Agent用的前端设计参考网站。 1. 输入网站名，或扔一个 URL ，自动提取网站的设计风格，形成DESIGN.md文件。 2. 收录ElevenLabs、Apple、Linear、Cursor、Stripe、Raycast等大量优质网站Design文档。 3. 提供了一个Refero MCP，收录了大量真实产品的截图和完整用户流程，让AI Agent 写代码前，先搜索、研究参考我觉得第三条有点牛，安装测试下先。网站见评论区

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向阳乔木

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Codex 大更新 —— Chrome 内置最完全功能应用解析 1. 内置浏览器 + Chrome Cookie 一键导入现在导入了 Cookie 之后，能够把抖音、小红书、推特的账号 Cookie 都导入。现在打开，直接就是登录状态。 2. 开发者模式可以查 DOM、Console、Network 请求、性能等。比如说，原来我开发网站如果遇到性能问题，让它优化就会麻烦一些。现在直接用内置的浏览器，速度非常快，这个优化速度。下面是一些应用场景内容创作与研究让 Codex 带着你的账号去小红书、微博、知乎等平台“逛”，找选题、分析爆款、抓用户反馈。开发者调试开启开发者模式后，Codex 能实时 inspect 页面：快速定位 console error、网络请求异常。分析 DOM 结构、调试已登录态的内部工具。提示词示例：“开启开发者模式，打开这个页面，检查 Network 请求里和用户数据相关的接口，并把 console 里的 error 列出来。” 测试需要真实登录态的 Web 应用等

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雪踏乌云

158,906 просмотров • 1 месяц назад

在使用 AI 编程工具开发前端应用，当预览出现报错时，想让 AI 帮忙分析，需要把报错位置的详细信息发给它，挺麻烦的。现在，可以装一下 Pointer 这个开源的 MCP 服务器，它能让 AI 助手拥有能 “看见” 网页元素的能力，提升我们与 AI 沟通的开发效率。通过快捷键选中页面上任意元素，然后自动获取到元素的完整信息，包括 CSS 属性、HTML 结构、React 组件名等详细数据。 GitHub：需要搭配一个浏览器插件使用，通过 WebSocket 实现浏览器与 AI 工具之间的实时连接通信。目前插件已上架到应用商店可直接搜索安装，然后运行一条命令配置 MCP 服务器，即可在 Claude Code 或 Cursor 上使用。

在使用 AI 编程工具开发前端应用，当预览出现报错时，想让 AI 帮忙分析，需要把报错位置的详细信息发给它，挺麻烦的。现在，可以装一下 Pointer 这个开源的 MCP 服务器，它能让 AI 助手拥有能 “看见” 网页元素的能力，提升我们与 AI 沟通的开发效率。通过快捷键选中页面上任意元素，然后自动获取到元素的完整信息，包括 CSS 属性、HTML 结构、React 组件名等详细数据。 GitHub：需要搭配一个浏览器插件使用，通过 WebSocket 实现浏览器与 AI 工具之间的实时连接通信。目前插件已上架到应用商店可直接搜索安装，然后运行一条命令配置 MCP 服务器，即可在 Claude Code 或 Cursor 上使用。

GitHubDaily

20,305 просмотров • 11 месяцев назад

一款主动式AI渗透测试工具：shannon，给它源码+测试网址，它自动把网站黑一遍，然后告诉你它咋黑的在无提示有源码的XBOW基准中成功率96.15% 开发vibe-coding天天上线，Shannon也可以让每次发版都能“一键红队” 它用Claude跑侦察、并行漏洞分析、攻击、写报告，全程零人工，能打出SQL注入、XSS、SSRF、越权等20+真实漏洞并给出可直接复制的PoC 注意它会真的改数据、注册用户，千万别在生产环境跑 Lite版开源AGPL-3.0 #shannon #AI黑客

一款主动式AI渗透测试工具：shannon，给它源码+测试网址，它自动把网站黑一遍，然后告诉你它咋黑的在无提示有源码的XBOW基准中成功率96.15% 开发vibe-coding天天上线，Shannon也可以让每次发版都能“一键红队” 它用Claude跑侦察、并行漏洞分析、攻击、写报告，全程零人工，能打出SQL注入、XSS、SSRF、越权等20+真实漏洞并给出可直接复制的PoC 注意它会真的改数据、注册用户，千万别在生产环境跑 Lite版开源AGPL-3.0 #shannon #AI黑客

AIGCLINK

50,659 просмотров • 8 месяцев назад

一键复刻大厂设计，这个开源项目有点东西。 awesome-design-md 把 Claude、Linear、Vercel、Stripe 这些顶级产品的设计语言，整理成 AI 可以直接读取的 DESIGN.md。以前让 AI 做页面，最头疼的不是代码，是你很难把“高级感”和“质感”准确说清楚。现在可以直接把设计规则喂给 AI。颜色、字体、间距、组件、层级、响应式，甚至连不该做什么都提前定义好了。以前做页面靠反复试。现在是先把风格定下来，再让 AI 开工。 👇

一键复刻大厂设计，这个开源项目有点东西。 awesome-design-md 把 Claude、Linear、Vercel、Stripe 这些顶级产品的设计语言，整理成 AI 可以直接读取的 DESIGN.md。以前让 AI 做页面，最头疼的不是代码，是你很难把“高级感”和“质感”准确说清楚。现在可以直接把设计规则喂给 AI。颜色、字体、间距、组件、层级、响应式，甚至连不该做什么都提前定义好了。以前做页面靠反复试。现在是先把风格定下来，再让 AI 开工。 👇

axiaisacat

13,603 просмотров • 4 месяцев назад