掌握人工智能工具
掌握人工智能辅助开发的样板——Cursor AI、Claude Code、MCP服务器、代理技能和集群编排。
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技能
技能是存储在中的可重用代理行为 .agents/skills/ (单一真理来源)并符号链接到 .claude/skills/ 克劳德代码和 .cursor/ 对于Cursor。
| 技能 | 何时使用 |
|---|---|
using-superpowers | 每次对话的开始——发现并激活可用技能 |
brainstorming | 在任何创造性工作之前——在实施之前探索意图和设计 |
writing-plans | 当你有一个规范时——在接触代码之前,先制定一个详细的实现计划 |
executing-plans | 在单独的会议中执行书面计划,并设置审查检查点 |
subagent-driven-development | 在当前会话中并行执行具有独立任务的计划 |
dispatching-parallel-agents | 2+个独立任务,没有共享状态或顺序依赖关系 |
test-driven-development | 在编写任何功能或错误修复实现代码之前 |
systematic-debugging | 在为任何错误、测试失败或意外行为提出修复建议之前 |
architecture-patterns | 用于新服务或重构的干净架构、六边形架构、DDD |
python-design-patterns | KISS、SRP、组合而非继承——在设计或审查Python代码时 |
requesting-code-review | 完成任务后或合并前 |
receiving-code-review | 在实施审查反馈之前——核实,不要盲目申请 |
using-git-worktrees | 需要与当前工作区隔离的功能工作 |
finishing-a-development-branch | 实现完成后,选择合并、PR或清理 |
verification-before-completion | 在声明工作完成之前,运行命令,确认输出 |
writing-skills | 部署前创建或编辑技能 |
database-designer | 模式设计、迁移、索引、查询优化(SQLite/PostgreSQL) |
ci-cd-pipeline-builder | 从堆栈检测生成GitHub Actions/GitLab CI管道 |
dependency-auditor | 跨Python+节点的CVE扫描、许可证合规性、过时dep检测 |
为Claude Code设置技能
技能 .claude/skills/ 由Claude Code自动发现。大多数是指向的符号链接 .agents/skills/:
.agents/skills/ ← source of truth
.claude/skills/ ← symlinks (auto-discovered by Claude Code)不需要额外的配置——Claude Code会在启动时进行配置。
设置Cursor的技能
添加引用 .agents/rules/ 在光标设置中(~/.cursor/mcp.json 或项目 .cursor/rules).技能是通过引用SKILL.md文件的代理提示调用的。
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MCP服务器
MCP(模型上下文协议)服务器通过外部工具访问扩展了Claude Code和Cursor。
可用MCP
| MCP | 目的 |
|---|---|
context7 | 最新的库和框架文档--解决过时的训练数据 |
为Claude代码设置MCP
添加 .claude/settings.json (项目层面)或 ~/.claude/settings.json (全球):
{
"mcpServers": {
"context7": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@upstash/context7-mcp"]
}
}
}编辑设置后重新启动Claude Code。
为光标设置MCP
添加 ~/.cursor/mcp.json:
{
"mcpServers": {
"context7": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@upstash/context7-mcp"]
}
}
}在光标中启用: 设置→ 特性→ MCP服务器→ 开启.
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Ruflo蜂群
Ruflo安装在 ./ruflo/ (gitignored),并用作规划和构建pet项目的群体编排引擎。
拓扑:分层
Queen (Sonnet)
├── Architect (Sonnet) → system design
├── Backend (Haiku) → FastAPI + SQLite spec
├── Frontend (Haiku) → Next.js component plan
└── API Contract (Haiku) → gRPC-Web proto definitions成本效益
| 机制 | 保存 |
|---|---|
| 三层模型路由(WASM→ 俳句→ Sonnet) | API成本高达75% |
| 用于简单转换的Agent Booster(WASM) | 0美元,\<1ms |
ICOS缓存配置文件 multi-agent | 代币减少65-90% |
| 令牌优化器(模式检索+批处理) | 30-50%的令牌 |
设置
git clone https://github.com/ruvnet/ruflo ruflo
cd ruflo && npm install
cd ..
CLAUDE_CODE_ENABLE_TELEMETRY=1 npx ruflo@latest init --wizardConfig住在 .ruflo/config.json --在这个repo中跟踪。看 docs/superpowers/specs/2026-03-29-ruflo-swarm-setup-design.md 完整的设计。
监控成本
analysis claude-cost # session cost breakdown
analysis token-usage # per-agent token consumption______________________________________________________________________
RTK(令牌优化)
实时动态测量 (Rust Token Killer)是一个CLI代理,可将LLM令牌消耗减少60-90%。它在命令输出到达AI上下文窗口之前拦截它,并通过智能过滤、分组、截断和重复数据删除对其进行压缩。
为什么选择RTK
人工智能辅助编码会话会快速消耗令牌——30分钟的Claude Code会话仅消耗约118K个CLI输出令牌。RTK将其降至约24K。代币减少意味着:
- 降低成本 -更少的输入令牌=更少的API账单
- 更多上下文 --压缩输出为实际代码和推理留出了空间
- 更快的响应 --较小的上下文=较低的延迟
可衡量的节省
| 命令 | 令牌减少 |
|---|---|
git status | ~83% |
ls (目录列表) | ~76% |
npm test / cargo test | ~90% |
docker ps | ~80% |
设置(全局,用于克劳德代码)
brew install rtk
rtk init -g这将安装一个 PreToolUse 钩子自动重写Bash命令。将钩子添加到 ~/.claude/settings.json:
{
"hooks": {
"PreToolUse": [{
"matcher": "Bash",
"hooks": [{ "type": "command",
"command": "~/.claude/hooks/rtk-rewrite.sh"
}]
}]
}
}安装后重新启动Claude Code。
监控节省情况
rtk gain # global token savings breakdown
rtk session # per-session stats
rtk discover # find missed optimization opportunities______________________________________________________________________
堆栈
- 后端:Python 3.14+快速API+SQLite
- 前端:Next.js+3D GPU加速渲染
- 运输:Docker+gRPC Web(Next.js客户端↔ Python服务器)
- 初始应用程序:Tic Tac Toe(学习/演示)
