AI 编程工具实战培训

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在接下来，我将和大家一起探索：

  • 如何高效使用 Claude Code 和 Trae 等 AI 编程工具

  • 什么是 SDD（Skill-Driven Development）开发理念

  • 如何使用 superpowers 技能系统提升开发效率

  • 如何在实际项目中应用 MCP 工具

模块 1：快速入门

AI 编程工具生态

AI 编程工具已经非常普及。当前主流工具分为三类：

  1. 代码补全类：GitHub Copilot、Codeium

    • 特点：IDE 内嵌，自动补全

    • 适用：日常编码辅助

  2. 对话式编程：Claude Code、Cursor Chat qwen qcode

    • 特点：自然语言交互，理解项目上下文

    • 适用：复杂任务、项目探索

  3. 自主代理：Trae、Devin

    • 特点：目标导向，自主执行多步任务

    • 适用：长时间、复杂工作流

为什么选择 Claude Code

我们选择 Claude Code 作为培训重点，原因如下：

  1. 上下文理解能力强 – Claude 模型本身的优势

  2. 项目探索能力出色 – 内置文件搜索、内容搜索工具

  3. 技能系统完善 – superpowers 技能库开箱即用

  4. MCP 支持完整 – 可扩展访问各种外部工具

环境准备

请大家确认已安装以下软件：

  • Node.js 18+

  • Java 17+

  • Git

npm install -g @anthropic-ai/claude-code
claude --version
claude login

模块 2：Claude Code 核心功能

核心命令

Claude Code 支持多种命令：

命令 说明
/help 获取帮助
/clear 清除对话历史
/superpowers:brainstorming 需求分析和设计
/superpowers:writing-plans 生成实现计划
/superpowers:executing-plans 执行计划
/superpowers:requesting-code-review 代码审查

项目探索能力

让我演示 Claude Code 如何探索一个陌生项目。

【切换到终端，打开一个示例项目】

cd /path/to/project
claude

演示 1：文件搜索

> 查找项目中所有的 Controller 文件

演示 2：内容搜索

> 哪里定义了用户相关的 API？

演示 3：文件读取

> 读取 src/main/java/.../Application.java

演示 4：代码解释

> 解释这个类的职责

MCP 工具简介

MCP（Model Context Protocol）是标准化的 AI 工具接口。

配置 MCP 后，Claude 可以直接：

  • 访问文件系统

  • 操作 Git

  • 连接数据库

  • 调用外部 API

【展示配置文件示例】

Java -> JDBC -> MYsql / sqllite js-> Axios ->http/ws

模块 3：实战案例一

案例需求

【切换幻灯片：案例一需求】

第一个案例：开发一个批量文件重命名工具。

需求：

  1. 遍历指定目录下的所有文件

  2. 支持添加前缀、替换字符

  3. 支持 dry-run 模式

  4. 输出操作日志

演示步骤

【切换到终端】

步骤 1：启动 Claude Code

cd /path/to/workspace
claude

步骤 2：描述需求

帮我写一个批量文件重命名的 Python 脚本

需求：
1. 遍历指定目录下的所有文件
2. 支持添加前缀、替换字符
3. 支持 dry-run 模式
4. 输出操作日志

步骤 3：观察 AI 生成代码

【等待 AI 生成代码，同时讲解】

注意观察：

  • AI 如何理解需求

  • 代码结构是否清晰

  • 是否处理了边界情况

步骤 4：测试运行

# 保存代码为 batch_rename.py
python batch_rename.py --help

# Dry-run 测试
python batch_rename.py /tmp/test --dry-run

# 实际运行
python batch_rename.py /tmp/test --prefix "backup_"

模块 4：SDD 技能驱动开发

什么是 SDD

SDD = Skill-Driven Development（技能驱动开发）

传统开发流程：

需求 → 设计 → 编码 → 测试 → 部署
（人类主导每个环节）

AI 辅助开发：

需求 → AI 生成 → 人类审查 → 部署
（AI 作为代码生成器）

SDD 开发：

需求 → 技能编排 → 自动执行 → 验证
（技能作为核心复用单元）

SDD 工作流程

完整的 SDD 流程：

需求 → brainstorming → writing-plans → executing-plans → test → 完成
                              ↓
                         code-review

每个环节都有对应的技能：

环节 技能 作用
需求分析 brainstorming 理解需求、设计方案
计划生成 writing-plans 生成详细任务清单
计划执行 executing-plans 按步骤自动执行
代码审查 requesting-code-review 审查代码质量
测试验证 test 生成和运行测试

superpowers 技能系统

superpowers 是 Claude Code 的技能库，包含：

规划类技能：

  • brainstorming – 需求分析、方案设计

  • writing-plans – 生成详细实现计划

执行类技能：

  • executing-plans – 执行实现计划

  • implement – 智能代码实现

质量类技能：

  • requesting-code-review – 代码审查

  • security-scan – 安全分析

  • test – 测试生成和运行

休息（10 分钟）

模块 5：实战案例二

案例介绍

第二个案例：为 Spring Boot 项目添加 User 管理 API。

现有项目结构：

spring-boot-demo/
├── controller/BookController.java
├── service/BookService.java
├── repository/BookRepository.java
└── model/Book.java

任务：参考 Book 的实现模式，添加 User 资源的完整 CRUD API。

SDD 流程演示

【切换到终端，进入项目目录】

步骤 1：项目探索（3 分钟）

cd /path/to/spring-boot-demo
claude
> 探索这个项目，了解它的结构和架构风格

【观察 Claude 如何探索项目】

讲解要点：

  • Claude 使用 Glob 工具扫描项目

  • 读取关键文件理解架构

  • 总结项目的设计模式

步骤 2：需求分析 – brainstorming

/superpowers:brainstorming 为项目添加 User 管理 API

现有项目是 Spring Boot 架构，已有 Book 资源的 CRUD 实现。
请帮我分析添加 User 资源的需求，参考 Book 的实现模式。

讲解要点：

  • 技能会探索项目上下文

  • 提出澄清问题（一次一个）

  • 提出 2-3 个方案

  • 呈现设计方案

步骤 3：实现计划 – writing-plans

设计方案批准后，技能自动过渡到：

/superpowers:writing-plans

【展示生成的任务清单】

讲解要点：

  • 任务清单包含哪些内容

  • 任务依赖关系

  • 预估复杂度

步骤 4：执行计划 – executing-plans

/superpowers:executing-plans

【观察技能执行过程】

讲解要点：

  • 按顺序处理任务

  • 更新任务状态

  • 处理依赖关系

  • 关键节点请求确认

步骤 5：代码审查 – requesting-code-review

/superpowers:requesting-code-review 审查刚才实现的 User API

【展示审查结果】

讲解要点：

  • 审查维度（质量、安全、测试）

  • 修复建议

  • 迭代改进

步骤 6：测试验证 – test（3 分钟）

/superpowers:test

【展示测试结果】

MCP 工具使用演示

【切换幻灯片：案例二：MCP 工具使用】

如果配置了 MCP 服务器，Claude 可以直接：

FileSystem MCP：

  • 直接读取/写入文件

  • 遍历目录

  • 监控文件变化

Git MCP：

  • 查看 git status

  • 创建 commit

  • 查看 diff

【演示配置 MCP 后的增强能力】

模块 6：Q&A 和行动计划

推荐 Skill 列表（3 分钟）

日常开发中，这些技能最常用：

技能 使用频率 场景
brainstorming 高 新项目、新功能设计
writing-plans 高 复杂任务分解
executing-plans 高 自动执行计划
requesting-code-review 高 代码提交前审查
test 高 生成测试用例
security-scan 中 安全敏感代码

推荐 MCP 服务器

这些 MCP 服务器值得配置：

服务器 用途
filesystem 文件操作
git Git 操作
github GitHub 集成
postgres PostgreSQL 连接
puppeteer 浏览器自动化

Trae 简介

Trae 是字节跳动推出的 AI 编程助手。

Trae vs Claude Code：

特性 Trae Claude Code
自主性 强 中
上下文理解 中 强
技能系统 基础 完善（superpowers）
MCP 支持 部分 完整

选择建议：

  • 长时间、复杂任务 → Trae

  • 需要深度理解项目 → Claude Code

  • 需要技能系统 → Claude Code

结束语

感谢大家的参与！

记住：AI 是放大器，不是替代品。善用工具，保持学习。

现在进入 Q&A 时间，欢迎大家提问！

Q&A 准备

常见问题及回答

Q1: AI 生成的代码可靠吗？

A: AI 生成的代码需要审查。使用 requesting-code-review 技能和 security-scan 技能可以帮助发现潜在问题。最终责任在人类开发者。

Q2: SDD 流程会不会太慢？

A: 初期可能稍慢，因为需要熟悉流程。但熟练后，SDD 可以保证质量的同时提高效率。特别是复杂任务，SDD 的优势更明显。

Q3: 如何说服团队采用 AI 编程工具？

A: 从小处开始，选择试点项目，量化收益，分享案例。用实际成果说话。

Q4: Trae 和 Claude Code 应该选哪个？

A: 两者可以互补。需要深度理解项目、使用技能系统时选 Claude Code；需要长时间自主执行时选 Trae。

THE END
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