梳理独立开发者和小团队产品出海的关键步骤——选品、多语言、支付接入、合规与运营。

从项目记忆、命令约束、Hooks 和验证证据四个角度整理 Claude Code 的工程化落地方式。

拆解 Codex 的观察、计划、执行、验证循环，理解为什么 AI 编程代理需要工具、沙箱和反馈。

从 Prompt、评测、可观测性、成本、延迟、安全和回滚七个维度检查 LLM 应用是否适合上线。

解释 AI 规格驱动编程的基本结构，并说明需求、设计、任务和验收如何约束 Agent 交付。

从职责边界、上下文隔离、触发条件和交付格式四个维度设计 Claude Code Subagents。

RAG 系统需要同时评估检索召回、引用质量、答案正确性、拒答边界和用户任务完成度。

从接入门槛、税务处理、订阅能力、提现和风控角度，对比独立开发者常用的海外收款方案。

当 AI 编程工具接手一个已有项目，上下文缺失导致的返工比代码质量更致命。本文拆解上下文工程的四层模型，给出可直接复用的接手清单和 AGENTS.md 写法。

Agent 调用工具后，系统需要记录计划、参数、返回、重试、权限和最终输出，才能定位问题。