面向 Coding Agent 的任务拆分方法，让每一步都有输入、边界、验收和回滚空间。

从持久记忆、Skills、工具集和多入口体验理解 Hermes Agent 的技术叙事与落地边界。

MCP Server 不只是技术集成，还要设计权限、输入 schema、工具粒度、审计和用户确认流程。

用产品目标、用户任务、数据条件和交付成本判断 AI 功能是否值得进入 MVP。

面向独立开发者梳理隐私政策、Cookie、用户数据、GDPR 和第三方服务披露的基础要求。

上下文文件应该是一份项目事实清单，让 Agent 稳定理解目录边界、命令、代码风格和交付标准。

对比 Kiro、OpenSpec 和 Spec Kit 的关注点，帮助团队选择适合自己的 AI 规格驱动开发路径。

选择向量数据库时，要从数据规模、过滤条件、更新频率、混合检索、权限和运维成本出发。

面向生产 AI 应用的输出契约设计方法，覆盖 JSON schema、错误状态、枚举、兼容和降级。

从任务类型、延迟、成本、上下文、工具调用和供应商风险出发，为 AI 产品选择合适的大模型。

性能优化不应只在上线后救火，项目早期就要定义 bundle、图片、接口、渲染和交互预算。

单体系统演进时，优先拆清模块边界、数据所有权和发布验证，再考虑服务拆分。

内容审核系统需要把规则引擎、模型判断、人工复核、申诉和审计串成可追踪流程。

产品团队使用开源依赖时，需要理解 MIT、Apache、GPL、AGPL 等许可证对分发、修改和商业化的影响。

梳理独立产品出海早期需要关注的访问、注册、激活、留存、付费和退款指标。

API 评审应检查资源模型、请求响应、错误码、权限、兼容性、分页和可观测性。

用类比和少量代码讲清 Agent 工作流中人工确认的设计原理，覆盖风险分级、审批界面和回滚路径。

从本地开发到生产上线的完整流程——Cloudflare Workers、D1、Next.js 前台与后台的环境变量、域名与联调清单。

通过计划审查提前发现范围漂移、验证缺口和不必要抽象，减少 AI 编程返工。

AI 成本控制要看 token、缓存、模型分层、批处理、失败重试和用户价值，而不是只压单次调用价格。