📘 AI Agent 实战手册
从 Prompt 到产品:2026 AI Agent 全栈开发操作指南
- Spec-Driven Development — 规格驱动开发,以规格为真相源
- Context Engineering — 上下文工程比提示词技巧更重要
- Domain-specific Vibe Coding — 每个开发领域都有独特的 AI 辅助模式
- AI Agent Team Collaboration — 多智能体协作与 AgentOps
- Human-in-the-Loop — AI 起草,人类审核决策
📚 9 大篇章
第1篇 · 第 1–4 章
AI Agent 基础与工具链
从 Copilot 到 Agent 的演进,Prompt Engineering、Context Engineering 核心技能
第2篇 · 第 5–7 章
AI 编码工具深度指南
Claude Code、Skills 体系、Gemini Pro 等主流 AI 编码工具实战详解
第3篇 · 第 8–11 章
核心技术专题
MCP 协议、Agent 架构模式、多 Agent 协作、RAG 检索增强生成
第4篇 · 第 12–14 章
AI 多媒体创作
AI 驱动的视频生成、图像创作、语音 Agent 开发实战
第5篇 · 第 15–20 章
AI 驱动的软件开发生命周期
从需求、设计、开发、测试到运维部署,AI 全流程赋能 SDLC
第6篇 · 第 21–22 章
AgentOps 与安全
Agent 可观测性、运维监控、AI 安全治理与合规实践
第7篇 · 第 23–26 章
OpenClaw 与自动化工作流
OpenClaw 平台实战、n8n/Make 自动化工作流搭建
第8篇 · 第 27–35 章
Vibe Coding 实战
前端、后端、数据库、架构、测试、DevOps、移动端、游戏、嵌入式全领域 AI 编码
第9篇 · 第 36 章
综合实战
一人公司全流程指南:6 周从零到产品上线的完整实战路径