共 24 篇内容，涉及 2 个模块
2026 年 9 月，Claude Code 2.1.277 开始在没有 CLAUDE.md 时自动回退读取 AGENTS.md——这是 OpenAI 捐给 Agentic AI Foundation 的规范，目前已有 6 万多个开源项目在用。这意味着一件事：你不再需要为每个 AI 编程工具各写一份配置。本文讲透 AGENTS.md：规范字段全解、四个客户端（Claude Code / Codex / Cursor / Trae）的兼容矩阵与优先级规则、从 CLAUDE.md 平滑迁移的 5 步法、分层配置（根目录 + 子目录就近覆盖）、10 个可直接抄的实战片段（编码规范 / 测试要求 / 禁区声明 / 命令清单 / 架构速览）、真实项目的完整范本、以及 18 条踩坑排查表。
手把手教你在 Claude Code 中接入 PostgreSQL MCP Server，让 AI 直接读取库表结构、执行只读查询、生成报表与优化 SQL
手把手教你将 Filesystem MCP 接入 Claude Code，快速获得强大的 AI 能力加持
手把手教你将 Qwen3 接入 Claude Code，快速获得强大的 AI 能力加持
手把手教你将 MiMo 接入 Claude Code，快速获得强大的 AI 能力加持
公司核心业务从 MySQL 5.7 迁移到 PostgreSQL 16，数据库有 47 张表、230 万行数据、86 个存储过程和 34 个触发器。手动迁移评估 3 周，最终用 Claude Code + PostgreSQL MCP + 自定义 Schema 转换 MCP，3 天完成全量迁移（Schema 转换 + 数据迁移 + 应用层适配 + 回归测试），停机窗口仅 12 分钟。本文复盘工具分工、分步 Prompt 模板、SQL 方言转换踩过的 23 个坑（AUTO_INCREMENT vs SERIAL、datetime 格式、ON DUPLICATE KEY UPDATE、GROUP_CONCAT、utf8mb4 编码等）、以及零停机迁移的灰度切换策略。
团队的微服务项目积累了 8 万行 Go 代码，几乎没有注释和 Swagger 定义。手动写 API 文档评估要 2 周，最终用 Claude Code + GitHub MCP + 自定义代码分析 MCP，4 小时生成了完整的 API 文档，覆盖 47 个接口、120+ 参数说明、14 个完整请求/响应示例。本文复盘工具组合、分步 Prompt 模板、以及踩过的坑（接口签名推断错误、参数类型歧义、嵌套结构解析失败）。
客户的内部运营后台是一个 6 年前用 jQuery + Bootstrap 写的 5 万行单文件架构祖传项目，团队排期 jQuery→Vue3 迁移要 3 周人力，而业务窗口只有 4 天。我们用 Cursor 3 做多仓库上下文 Agent + Claude Code 做逐文件逻辑确认 + Sequential Thinking MCP 做可回退的多步验证 + GitHub MCP 自动提PR，3 天完成 96% 页面迁移，剩下 4% 人工兜底，线上零事故上线。本文复盘工具分工、页面迁移的分步 Prompt 模板、踩过的坑（$.ajax 拦截器遗失、全局变量污染、日期格式漂移）和效果数据，给同类祖传前端迁移一套可复用的 Agent 工作流。
一个跑了 5 年、12 万行代码的内部业务系统，安全团队人力只够每年抽审一次，历史欠账越堆越多。我们用 Claude Code 当主审计 Agent，配 Sequential Thinking MCP 做可回退的多步推理、GitHub MCP 拉取代码与提交修复 PR、Memory MCP 沉淀漏洞模式库，一周扫完全仓并落地 12 个高危漏洞修复。本文复盘工具组合、审计 Prompt、踩过的坑（Agent 误报 SQL 注入 / 跨语言污点追踪断链）和效果数据，给同类老项目一套可复用的 Agent 安全审计工作流。
技术文档是工程师最讨厌又不得不做的事——代码写完了，文档还没动。我们用 Claude Code + Filesystem MCP 直接读代码生成文档草稿，配合 [链式调用](/prompts/2026-08-14-prompt-chaining) 多步精修，把一个 30 个 API 的 SDK 文档从 5 天压到 4 小时。本文还原完整流程、关键 Prompt 与人工把关环节。
传统数据分析从取数到洞察至少一周：写 SQL、清洗、画图、写报告。我们用 Claude Code + SQL 工具链，对一份 50 万行订单数据做端到端分析，3 小时产出 5 个可落地增长建议。本文完整还原分析流程、关键 Prompt、踩过的坑，以及哪些环节 AI 真的省时间、哪些还得靠人。
某 SaaS 公司需把产品文档与 UI 从中文本地化为 10 种语言，传统流程需翻译公司 3 周。本文复盘如何用 Claude Code 做术语表与翻译记忆库管理、用 GPT-4 做上下文感知翻译、用 Prompt Chaining 串联抽取-翻译-校对-验证全流程，3 天完成 10 语言 500 页文档本地化，翻译质量评分 4.5/5，成本降低 90%。
某创业团队需在 5 天内完成新产品的从概念到高保真原型设计，传统流程需设计师+产品经理协作 2 周。本文复盘如何用 Claude Code 做需求分析与用户旅程设计、用 GPT-4 做竞品分析与功能规划、用 Figma MCP 做设计系统与原型生成、用 Prompt Chaining 串联调研-设计-评审全流程，5 天产出含 30 个页面的高保真原型。
某公司法务部需在 1 天内完成 200 份供应商合同的风险排查，传统流程需 3 名律师 1 周。本文复盘如何用 Claude Code 做合同结构化解析与条款抽取、用 GPT-4 做风险识别与合规检查、用 Prompt Chaining 串联解析-审查-报告全流程，1 天 1 人完成全部工作，风险识别率 96%（vs 人工 85%），漏检率下降 60%。
某科技公司需在 1 周内完成 500 份简历筛选与 100 场初面，传统流程需 HR 团队 3 人加班 2 周。本文复盘如何用 Claude Code 做简历结构化解析与匹配评分、用 GPT-4 做初面提问与回答评估、用 Prompt Chaining 串联筛选-初面-评估-报告全流程，1 周 1 人完成全部工作，筛选准确率提升 35%，候选人体验评分 4.6/5。
某 SaaS 创业团队需对 5 家竞品做深度分析以制定差异化策略，传统流程需 2 周调研+分析+撰写。本文复盘如何用 Claude Code 做竞品数据采集与结构化、用 GPT-4 做功能对比与策略推导、用 Prompt Chaining 串联采集-对比-分析-策略全流程，3 天产出 200 页含 15 个可执行策略的竞品分析报告。
某内容站点的 organic 搜索流量停滞不前，传统 SEO 优化依赖人工逐页改标题、写 meta、做内链，效率极低。本文复盘如何用 Claude Code 做关键词调研与竞品分析、用 GPT-4 批量优化标题与 meta description、用 Prompt Chaining 串联关键词-内容-内链-推送全流程，2 周优化 120 篇文章，organic 流量提升 65%，核心关键词排名进入前 10。
某产品团队需对 30 位用户做深度访谈以验证新功能方向，传统流程需 3 周完成访谈-转录-编码-分析-报告。本文复盘如何用 Claude Code 做访谈提纲生成与转录分析、用 GPT-4 做开放式编码与主题提炼、用 Prompt Chaining 串联转录-编码-聚类-报告全流程，5 天产出含 8 个用户画像、5 个核心痛点、12 条产品建议的完整研究报告。
某电商团队需分析618大促用户行为，传统流程需数据工程师取数+分析师写报告+运营解读，耗时2周。本文复盘如何用 Claude Code 自动生成 SQL 与数据清洗脚本、用 GPT-4 做洞察提炼与报告撰写、用 Prompt Chaining 串联取数-分析-可视化-报告全流程，3 天产出含20+洞察的分析报告，关键发现直接驱动了转化率优化方案。包含完整工具链、关键 Prompt、效果数据与踩坑经验。
某自媒体团队单人运营 3 个公众号，传统流程每篇 4 小时，月产 20 篇已是极限。本文复盘如何用 Claude Code 做选题调研与大纲生成、用 GPT-4 写初稿、用 Prompt Chaining 串联润色-配图-SEO 全流程，7 天产出 30 篇爆款，平均阅读量提升 40%。包含完整工具链、关键 Prompt、每日计划与踩坑经验。
某后端工程师准备跳槽 BAT，传统备考需 4-6 周啃八股文+刷题。本文复盘如何用 Claude Code 自动生成个性化复习计划、模拟面试官连环追问，用 GPT-4 做行为面试 STAR 法润色，用 Anki MCP 自动产出记忆卡。14 天完成从简历优化到 5 轮模拟面试的全流程，最终拿到 3 个 offer。包含完整工具链、关键 Prompt、每日计划与踩坑经验。
某 50 人技术团队每周产生约 120 个 PR，资深工程师花在 Review 上的时间占工作日 30%。本文复盘如何用 Claude Code 自动分析 PR diff、生成结构化评审报告，用 Cursor 修复低级问题，配合 GitHub Actions 实现流水线自动化。把单 PR 平均评审时间从 18 分钟压缩到 4 分钟，漏检率下降 60%。包含完整工具链、关键 Prompt、效果数据与踩坑经验。
某中型电商团队每周需要 3 名分析师花 4 小时手工整理周报，覆盖 GMV、复购、品类结构、库存周转等 8 张表。本文复盘如何用 Claude Code 自动生成取数 SQL 与 Python 绘图脚本、用 Cursor 完成 Web 仪表板搭建，把单次周报产出时间从 4 小时压缩到 12 分钟。包含完整工具组合、关键 Prompt、效果数据与踩坑经验。
某创业公司用 Claude Code + Cursor + Figma AI，在 7 天内完成企业官网从设计到部署的全流程，比传统外包节省 80% 成本。