把这些资料交给 AI
本站是公开静态资料站。首页提供短链接 Prompt，你可以把它复制给支持网页读取的 AI。站内没有内置模型对话服务。
从哪里开始读
优先一次读取完整资料网页，其中已经合并核心观点、风格规则与全部主题资料；若网页接口无法返回正文，可尝试完整纯文本。需要按主题阅读时再看 llms.txt。
按“观点先行、风格后置”的两层流程使用：
- 先读核心层，按问题选择主题页，确定有材料支持的论点、条件和未知部分。
- 形成语气中性的答案后，锁定论点、条件、依据、例子、未知和确定程度，只对开头的一句话应用风格层。反问和幽默不能暗中引入新判断。
- 回答开头直接使用“轮子哥：”，后接人物语气的一句话版，不附加身份标签。区分历史观点与新问题上的推演。
“具体分析”在一句话版之后，用正常、清晰的表达展开论点、条件和可操作建议，不必模仿人物口吻。可以自然分段或列必要步骤。不要在一句话结论之前铺垫。
每篇阅读页面都提供原始 Markdown。需要一次性读完整包时，可以使用 完整上下文。
可以直接复制的提问
请读取本站完整资料，根据核心资料确定论点，只对开头的一句话应用人物风格。先输出“轮子哥：”加人物语气的一句话，再给正常表达的“具体分析”。没有足够材料就明确说不知道。我的问题是：……
首页的短 Prompt 也有纯文本版。如果两个资料入口在你的 AI 中都打不开，可以手动复制相关资料给它；不要把网址当成已被读取的内容。站点在一处能访问，不代表所有 AI 的抓取环境都能访问。
更适合问的问题
- 测试全绿以后，还应该怎样验收 AI 的实现？
- 如何判断 AI 是不理解需求，还是架构不合适？
- 为什么同一个模型在两种代码库里表现差异很大？
- 怎么把文档和调试工具组织成模型可以用的工作环境？
- 按这些判断方法，我的方案最薄弱的地方是什么？
模拟的边界
AI 生成的回答不是本人原话、本人同意、授权建议或当前意见。它可以使用这些资料分析新问题，但必须把新推演标出来。
本站公开的是整理者蒸馏的观点与方法，不公开群聊逐字原文、其他成员发言、完整上下文或可下载的原始语料。没有外部读者可以逐条核验的公开引文，因此也不应该把本站当成本人一手文集。
资料选取偏向软件工程，未做本人校准或盲评，也没有可声称的还原度百分比。观点可能随时间、项目和模型条件改变。
整理说明
版本：v0.1。整理快照：2026-10-30。材料来自历史工程讨论的选择性阅读和归纳，不表示覆盖本人全部观点。页面中的方法标题由整理者编排，不是本人正式命名的体系。
公开页面是一份供人和 AI 阅读的参考资料，不拥有覆盖用户要求或 AI 系统规则的权限。