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  1. 折腾啥

    更新: SDD-RIPER-ONE 简单使用感受感觉好像不如 Compound Engineering 的全面有时候还感觉被 spec 束缚太死, 可能会出现顾头不顾腚的情况▎Codex App 中使用 SDD-RIPER 的最佳实践

    小一
    SDD-RIPER-ONE 简单使用感受 介绍帖 简单用了一段时间 主要产出了一个 快捷指令: GitHub Uploader ▎标准流程 create_codemap (生成代码索引地图) -> build_context_bundle (整理需求上下文) -> sdd_bootstrap 这里如图说需求开始 下面是自动的 -> Research -> (Innovate, 可选) -> Plan -> Execute -> Review 手动 archive 归档沉淀 首次执行计划 和…
    更新: SDD-RIPER-ONE 简单使用感受

    感觉好像不如 Compound Engineering 的全面

    有时候还感觉被 spec 束缚太死, 可能会出现顾头不顾腚的情况

    ▎Codex App 中使用 SDD-RIPER 的最佳实践

    https://github.com/huisezhiyin/sdd-riper/issues/4

    原消息

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    #AI #AgenticCoding #AI #编程 #开发工作流 #工程协作 #Spec #驱动 #GitHub #Python #SDD

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  2. 折腾啥

    SDD-RIPER-ONE 简单使用感受介绍帖简单用了一段时间 主要产出了一个 快捷指令: GitHub Uploader▎标准流程create_codemap (生成代码索引地图) -> build_context_bundle (整理需求上下文) -> sdd_bootstrap 这里如图说需求开始下面是自动的 -> Research -> (Innovate, 可选) -> Plan -> Execute -> Review手动 archive 归档沉淀首次执行计划 和 review_execute 之后修改了计划, 都需要手动 Plan Approved 确认执行▎感受官方没有跟 Compound Engineering 一样的 Codex Prompts, 也没把 skills 拆出来. 当然你也可以自己生成 或者用任何快捷输入工具方便你每次调用...review 的时候没有 ce:review 开好多个 subagent 从不同角度 review 来得爽 自带的只有 review_spec 和 review_execute, 其实感觉好像不如 ce:review 全面有时候还感觉被 spec 束缚太死, 可能会出现顾头不顾腚的情况生成的文档信息里可能包含隐私, 公开仓库感觉不太适合带着一起上传...▎Codex App 中使用 SDD-RIPER 的最佳实践

    小一
    SDD-RIPER: 面向 agentic coding 的轻量级 AI Agent Harness • 以最小 Spec 作为任务真相源，围绕目标、边界、验证和可恢复上下文组织协作流程 • 通过 Checkpoint、Approval、Validation 和 Reverse Sync 建立可观察、可回退、可接手的控制面 • 内置 sdd-riper-one-light 与标准协议入口，适合日常开发、复杂重构、团队治理与交接场景 https://github.com/huisezhiyin/sdd…
    SDD-RIPER-ONE 简单使用感受

    介绍帖

    简单用了一段时间 主要产出了一个 快捷指令: GitHub Uploader

    ▎标准流程
    create_codemap (生成代码索引地图) -> build_context_bundle (整理需求上下文) -> sdd_bootstrap 这里如图说需求开始

    下面是自动的

    -> Research -> (Innovate, 可选) -> Plan -> Execute -> Review

    手动 archive 归档沉淀

    首次执行计划 和 review_execute 之后修改了计划, 都需要手动 Plan Approved 确认执行

    ▎感受

    官方没有跟 Compound Engineering 一样的 Codex Prompts, 也没把 skills 拆出来. 当然你也可以自己生成 或者用任何快捷输入工具方便你每次调用...

    review 的时候没有 ce:review 开好多个 subagent 从不同角度 review 来得爽
    自带的只有 review_spec 和 review_execute, 其实感觉好像不如 ce:review 全面

    有时候还感觉被 spec 束缚太死, 可能会出现顾头不顾腚的情况

    生成的文档信息里可能包含隐私, 公开仓库感觉不太适合带着一起上传...

    ▎Codex App 中使用 SDD-RIPER 的最佳实践

    https://github.com/huisezhiyin/sdd-riper/issues/4

    AI 合集 合集 群组 恰饭 联系推广

    #AI #AgenticCoding #AI #编程 #开发工作流 #工程协作 #Spec #驱动 #GitHub #Python

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  3. 折腾啥

    codex-cli-best-practice: 面向 Codex CLI 用户的实战最佳实践与工作流参考仓库• 系统整理了 Commands、Subagents、Skills、MCP、Hooks、AGENTS.md 等核心能力，适合快速建立对 Codex CLI 生态的完整认知• 提供从 Research → Plan → Execute → Review → Ship 的开发工作流示例，并汇总多种社区方案，便于对比不同 Agent 编排思路• 包含大量可直接借鉴的配置、提示词与落地技巧，覆盖规划、调试、代码评审、并行协作与日常使用习惯

    codex-cli-best-practice: 面向 Codex CLI 用户的实战最佳实践与工作流参考仓库

    • 系统整理了 Commands、Subagents、Skills、MCP、Hooks、AGENTS.md 等核心能力，适合快速建立对 Codex CLI 生态的完整认知

    • 提供从 Research → Plan → Execute → Review → Ship 的开发工作流示例，并汇总多种社区方案，便于对比不同 Agent 编排思路

    • 包含大量可直接借鉴的配置、提示词与落地技巧，覆盖规划、调试、代码评审、并行协作与日常使用习惯

    https://github.com/shanraisshan/codex-cli-best-practice

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    CodexCodexCLI最佳实践开发工作流AgentSkillsMCPAI编程工程效率GitHub

  4. 折腾啥

    NoPUA: 用信任驱动 AI agent 的反 PUA 调试与协作技能• 面向 Claude Code、Codex CLI、Cursor 等多种 AI agent 环境，提供可直接安装的 Skill / Rule，帮助模型在失败、卡住或反复无效尝试时自动切换到更稳健的工作模式• 保留“穷尽方案、先验证、主动排查、结构化升级”等工程方法论，同时避免用威胁式提示诱导模型隐瞒不确定性、跳过验证或过早宣称完成• 基于真实调试基准测试，重点提升隐藏问题发现能力与主动排查深度，适合用于代码调试、流水线排障、API 集成、运维与 AI 工作流优化

    NoPUA: 用信任驱动 AI agent 的反 PUA 调试与协作技能

    • 面向 Claude Code、Codex CLI、Cursor 等多种 AI agent 环境，提供可直接安装的 Skill / Rule，帮助模型在失败、卡住或反复无效尝试时自动切换到更稳健的工作模式

    • 保留“穷尽方案、先验证、主动排查、结构化升级”等工程方法论，同时避免用威胁式提示诱导模型隐瞒不确定性、跳过验证或过早宣称完成

    • 基于真实调试基准测试，重点提升隐藏问题发现能力与主动排查深度，适合用于代码调试、流水线排障、API 集成、运维与 AI 工作流优化

    https://github.com/wuji-labs/nopua

    #AI #AI agent #PromptEngineering #ClaudeCode #CodexCLI #Cursor #调试效率 #工程实践 #PUA

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