Everything Claude Code 完整教程

项目仓库: affaan-m/everything-claude-code

📝 前言

在之前的教程中，我们介绍了 Claude Code 的基础配置。但在实际开发中，如何更高效地使用 Claude Code，如何让它更好地辅助我们的开发工作？Everything Claude Code 给出了一个完整的解决方案——它通过 13 个专业智能体、31 个命令、37+ 个技能包 和 23 个分层规则，将 Claude Code 打造成一个功能强大的开发工具链。

SuperClaude Framework 完整教程

项目仓库: SuperClaude-Org/SuperClaude_Framework

📝 前言

除了 Everything Claude Code，另一个值得关注的增强框架是 SuperClaude Framework。它是一个元编程配置框架，通过行为指令注入和组件编排，将 Claude Code 转换为结构化开发平台。无论是 30 个斜杠命令、PM Agent 模式，还是深度网络研究能力，SuperClaude 都能为你的开发工作带来全新的体验。

Planning-With-Files 完整教程

项目仓库: OthmanAdi/planning-with-files

📝 前言

当 Claude Code 会话结束后，如何让下一个会话快速了解项目的当前状态？Planning-With-Files-Skill 提供了完美的解决方案——它通过基于文件的规划方式，让 Claude 能够自我管理任务、恢复上下文、追踪进度，实现更可靠和可审计的 AI 辅助开发流程。

Ralph-Wiggum-Skill 完整教程

项目仓库: andrew-0000/ralph-wiggum-skill

📝 前言

想要让 Claude Code 自动完成一系列任务，而不需要一次次手动确认？Ralph-Wiggum-Skill 为你带来了"自治AI开发循环"系统——AI 会持续工作直到任务完成，配合智能退出检测、速率限制和熔断器机制，让自动化开发变得更加简单和安全。

ECC vs SC 命令整合策略分析

📝 前言

安装了 Everything Claude Code 和 SuperClaude 两大框架后，面对 60+ 个命令我们该如何选择？本教程将深入分析两个框架的功能重叠与差异，提供实用的整合策略建议，帮助你找到最适合的工作流组合。

Claude Code 进阶：CCG-Workflow 多模型协作实战指南

📝 前言

在之前的 Claude Code 基础配置指南 中，我们解决了"怎么让 Claude Code 跑起来"的问题。但光跑起来还不够，怎么真正提升开发效率，才是后续的核心。

最近发现了一套叫 CCG-Workflow 的多模型协作系统——简单来说，就是让 Claude 负责指挥调度，让 Codex 专注后端，让 Gemini 专注前端。三个 AI 各取所长，协作效率提升非常明显。

一、前言

2022年底，ChatGPT 的横空出世给自然语言处理（Natural Language Process，NLP）领域带来变革，以 GPT 系列模型为代表的大语言模型（Large Language Model，LLM）成为 NLP 乃至人工智能领域的研究主流。

LLM 是 NLP 领域经典研究方法预训练语言模型（Pretrain Language Model，PLM）的一种衍生成果。NLP 领域聚焦于自然语言文本的处理、理解和生成，从诞生至今经历了符号主义阶段、统计学习阶段、深度学习阶段、预训练模型阶段到而今大模型阶段的多次变革。

OpenClaw + iMessage + 飞书 完整配置保姆级教程

从零开始，手把手教你打造专属 AI 助理，支持飞书、iMessage 双通道互动

用智谱 GLM-4.7 + Composio 打造本地化 Cowork 开发环境

1. 前言：为什么要做这次“心脏移植”？

最近想玩玩 cowork ，但是 Anthropic 中只有 Pro 和 Max 用户可以使用。因此在考虑用其他方式平替，刚好发现 open-claude-cowork 这个开源项目，它提供了一个非常棒的 Electron 客户端，能让你像用 IDE 一样开发 AI Agent。但是，它默认绑定了 Claude 的 API。

这就引出了今天的实战目标：

借助国产的 智谱 GLM-4.7，同时保留强大的 Composio 工具集成能力？进而实现一个本地化的 Cowork工具。

03-Spec Kit 规范驱动开发：从零到一完整项目实战

📝 前言

痛点：AI 总是“听不懂人话”？

你有没有遇到过这种情况：每次让 AI 写代码，它总是"自作聪明"地按它的理解来，结果和自己想的南辕北辙。

问题不在 AI，在于我们没把“图纸”画清楚。

在建筑行业，建筑图纸是建筑师的"语言"，没人会不看图纸直接砌墙。同样，代码规范就是咱们和 AI 沟通的"语言"。Spec Kit 就是帮咱们快速生成这份"图纸"的工具——先设计，再施工，避免了"边盖边改"的尴尬。

本篇我们将从零开发一个完整的 Todo API，带你体验效率起飞的感觉。