把 AI 代码审查接进 PR，难点不在提示词而在取干净 diff、按长度截断、把结果幂等回写成评论这三件工程活。本文给可直接放入仓库的 workflow 与脚本，列出费用、数据去向、误报率、失败处理四个确认点。

Function Calling 解决模型怎么表达调用意图，MCP 解决工具怎么被发现与跨应用复用，两者是上下游而非二选一。本文给出职责对比表、两段可运行代码、参数校验失败等四个高频分支的修复办法，以及工具调用的验证清单。

Codex CLI 沙箱由 --sandbox 与 --ask-for-approval 两个开关共同决定：前者管能力边界，后者管确认时机。本文给出三档沙箱与三档审批的取值表、命令行与会话内两种改法、权限不足与 Windows 报 1385 等四个失败分支的排查方式，以及开完之后的验证清单。

dify 与 claw 配合搭工作流，新手常卡在职责没分清。本文按「动手前确认清单 → 最小可跑步骤 → 跑通判据」三部分，讲清 dify 负责节点编排、claw 负责调度触发，以及集成前必须先确认的凭证、数据流向与回滚预案。

自定义 AI 智能体落地是新手常会卡住的点。本文用通俗的步骤讲清OpenClaw、Python、Python3的实操做法、适用场景与常见坑，并给出可直接套用的方案与示例代码，照着做就能一次跑通，帮你少走弯路。

很多人把 Claude Code Projects 当成高级聊天窗口，结果要么在简单任务上浪费初始化，要么在大仓库里越改越乱。本文讲清它适合哪类长期多文件任务、什么时候别用，并给出用子 Agent 协调、写一份具体而非笼统的 CLAUDE.md 的正确姿势。

Claude Code 用着用着 token 费用就涨，七成原因是上下文里塞了太多用不上的信息。本文按「压小上下文、精炼提示、用子 Agent 隔离大探索」三招展开，讲清每招适合哪种浪费场景、怎么验证生效，以及哪些关键约束绝对不能砍，照着做同样产出能省下明显开销。

想转行做 AI 训练师却没有编程背景？本文把岗位拆成数据、提示词、评测三块，给出最小 Python 环境搭建步骤、一段可直接运行的训练数据构造脚本，以及三条自检标准与常见边界，帮你判断自己卡在哪一环。

Vibe coding 是把写代码换成描述需求加验证结果的工作方式。本文给出五个步骤、一个完整可运行的 CSV 转 JSON 示例，并说明不用版本控制、一次重写整个项目、不审查就上线、不知道代码在做什么这四个坑。

装 AI 编程插件最常卡住的不是插件本身，而是环境：编辑器版本不达标、登录态没同步、网络被拦。本文给出安装步骤、最小验证示例与三类排查路径，每步标注预期结果，照着做能一次装好并判断问题出在哪一层。