Keep on to blur preview images; turn off to show them clearly
RT @Sumanth_077: Turn High-Volume PDFs into LLM-Ready data with Vision-First Agentic Document AI! LandingAI has released Agentic Document…
邵猛，中年失业程序员 😂 专注 - Context Engineering, AI Agents. 分享 - AI papers, apps and OSS. ex Microsoft MVP 合作 - 私信/邮箱：shaomeng@outlook.com 📢 公众号/小红书: AI 启蒙小伙伴
RT @euacchq: Très bien @ylecun Welcome back to Europe 🇪🇺🇫🇷 Let's build the future of AI right in Europe Yann building his new AI Startup…
Choose disfavour where obedience does not bring honour. I do math. And was once asked by R. Morris Sr. : "For whom?" @halvarflake@mastodon.social
Hmm looks like it may be another blue screen morning…. But at least you can still collect "Carbuncle Error," my take on the iconic blue screen. Link below 👇🟦👀
QED https://t.co/oK1W0YcTZS
![[实战指南] 如何用 Cursor 高效理解陌生代码库：结构化工作流、通过切换不同的模式和模型，将复杂的代码库拆解为易于消化的文档
核心目标
利用 AI 辅助，快速、深入地掌握一个新项目的代码架构、技术栈和业务逻辑，并生成可供反复查阅的文档。
详细工作流解读
将理解代码的过程分为了七个清晰的步骤，我们把它归纳为以下几个阶段：
1. 安全探索与全局扫描 (准备阶段)
开启“Ask Mode”：
· 操作：将 Cursor 切换至 Ask Mode。
· 目的：这是一个只读模式，防止在探索过程中意外修改代码，确保代码库的安全。
快速检索：
· 操作：选择速度较快的模型 Composer 1，让其扫描（grep）整个代码库及关键子文件夹。
· 目的：通过快速扫描，让 AI 对项目有一个宏观的初步认知。
2. 制定学习蓝图 (规划阶段)
生成理解计划：
· 操作：切换至 Plan Mode。
· 指令：要求 AI 创建一个“如何理解该代码库”的计划。
· 内容重心：从技术集成（如 Resend, AI SDK 等第三方库）开始，逐步过渡到文件目录结构。
· 目的：不盲目阅读代码，而是让 AI 帮你规划一条逻辑清晰的学习路径。
3. 自动化文档生成 (执行阶段)
深度索引与拆解：
· 操作：将上一步的计划保存为 Markdown 文件，切换至 Agent Mode，并选用强大的模型。
· 指令：让 Agent 索引全库，并开始将代码库拆解为多个 Markdown 文档。
文档分类：
· Frontend（前端架构）
· Backend（后端架构）
· User Journey（用户旅程/业务流程）
· Technical Breakdown（技术细节拆解）
4. 可视化辅助 (进阶阶段)
复杂架构图解：
· 场景：如果项目包含 Redis、微服务等复杂组件，单纯的文字描述不够直观。
· 操作：切换回 Claude 模型。
· 目的：利用 Claude 强大的上下文理解能力，生成产品工作流的架构图或流程图，辅助视觉理解。
5. 复盘与迭代 (内化阶段)
阅读与答疑：
· 操作：切换至 Preview Mode 阅读生成的文档。
· 循环：遇到不懂的细节，随时切回 Ask Mode 向 AI 提问。
· 重复：多次重复此过程，直到建立起基本的认知框架。
💡 关键心得
“好记性不如烂笔头” —— 在整个过程中，不要只是被动阅读。强调要养成两个记录习惯：
· 工程实现笔记：记录特定功能是如何实现的逻辑简记。
· 关键文件名：记录核心工作流中涉及的重要文件名称，方便日后快速定位。
这套方法的精髓在于 “分而治之”和“以写代读”。它没有让你直接一头扎进代码海里，而是先利用 AI 的规划能力生成规划，再利用 AI 的执行能力生成说明书，最后通过针对性的图解攻克难点。](/_next/image?url=https%3A%2F%2Fpbs.twimg.com%2Fmedia%2FG7aL_o8aAAAqkNa.jpg&w=3840&q=75 "[实战指南] 如何用 Cursor 高效理解陌生代码库：结构化工作流、通过切换不同的模式和模型，将复杂的代码库拆解为易于消化的文档
核心目标
利用 AI 辅助，快速、深入地掌握一个新项目的代码架构、技术栈和业务逻辑，并生成可供反复查阅的文档。
详细工作流解读
将理解代码的过程分为了七个清晰的步骤，我们把它归纳为以下几个阶段：
1. 安全探索与全局扫描 (准备阶段)
开启“Ask Mode”：
· 操作：将 Cursor 切换至 Ask Mode。
· 目的：这是一个只读模式，防止在探索过程中意外修改代码，确保代码库的安全。
快速检索：
· 操作：选择速度较快的模型 Composer 1，让其扫描（grep）整个代码库及关键子文件夹。
· 目的：通过快速扫描，让 AI 对项目有一个宏观的初步认知。
2. 制定学习蓝图 (规划阶段)
生成理解计划：
· 操作：切换至 Plan Mode。
· 指令：要求 AI 创建一个“如何理解该代码库”的计划。
· 内容重心：从技术集成（如 Resend, AI SDK 等第三方库）开始，逐步过渡到文件目录结构。
· 目的：不盲目阅读代码，而是让 AI 帮你规划一条逻辑清晰的学习路径。
3. 自动化文档生成 (执行阶段)
深度索引与拆解：
· 操作：将上一步的计划保存为 Markdown 文件，切换至 Agent Mode，并选用强大的模型。
· 指令：让 Agent 索引全库，并开始将代码库拆解为多个 Markdown 文档。
文档分类：
· Frontend（前端架构）
· Backend（后端架构）
· User Journey（用户旅程/业务流程）
· Technical Breakdown（技术细节拆解）
4. 可视化辅助 (进阶阶段)
复杂架构图解：
· 场景：如果项目包含 Redis、微服务等复杂组件，单纯的文字描述不够直观。
· 操作：切换回 Claude 模型。
· 目的：利用 Claude 强大的上下文理解能力，生成产品工作流的架构图或流程图，辅助视觉理解。
5. 复盘与迭代 (内化阶段)
阅读与答疑：
· 操作：切换至 Preview Mode 阅读生成的文档。
· 循环：遇到不懂的细节，随时切回 Ask Mode 向 AI 提问。
· 重复：多次重复此过程，直到建立起基本的认知框架。
💡 关键心得
“好记性不如烂笔头” —— 在整个过程中，不要只是被动阅读。强调要养成两个记录习惯：
· 工程实现笔记：记录特定功能是如何实现的逻辑简记。
· 关键文件名：记录核心工作流中涉及的重要文件名称，方便日后快速定位。
这套方法的精髓在于 “分而治之”和“以写代读”。它没有让你直接一头扎进代码海里，而是先利用 AI 的规划能力生成规划，再利用 AI 的执行能力生成说明书，最后通过针对性的图解攻克难点。")
[实战指南] 如何用 Cursor 高效理解陌生代码库：结构化工作流、通过切换不同的模式和模型，将复杂的代码库拆解为易于消化的文档 核心目标 利用 AI 辅助，快速、深入地掌握一个新项目的代码架构、技术栈和业务逻辑，并生成可供反复查阅的文档。 详细工作流解读 将理解代码的过程分为了七个清晰的步骤，我们把它归纳为以下几个阶段： 1. 安全探索与全局扫描 (准备阶段) 开启“Ask Mode”： · 操作：将 Cursor 切换至 Ask Mode。 · 目的：这是一个只读模式，防止在探索过程中意外修改代码，确保代码库的安全。 快速检索： · 操作：选择速度较快的模型 Composer 1，让其扫描（grep）整个代码库及关键子文件夹。 · 目的：通过快速扫描，让 AI 对项目有一个宏观的初步认知。 2. 制定学习蓝图 (规划阶段) 生成理解计划： · 操作：切换至 Plan Mode。 · 指令：要求 AI 创建一个“如何理解该代码库”的计划。 · 内容重心：从技术集成（如 Resend, AI SDK 等第三方库）开始，逐步过渡到文件目录结构。 · 目的：不盲目阅读代码，而是让 AI 帮你规划一条逻辑清晰的学习路径。 3. 自动化文档生成 (执行阶段) 深度索引与拆解： · 操作：将上一步的计划保存为 Markdown 文件，切换至 Agent Mode，并选用强大的模型。 · 指令：让 Agent 索引全库，并开始将代码库拆解为多个 Markdown 文档。 文档分类： · Frontend（前端架构） · Backend（后端架构） · User Journey（用户旅程/业务流程） · Technical Breakdown（技术细节拆解） 4. 可视化辅助 (进阶阶段) 复杂架构图解： · 场景：如果项目包含 Redis、微服务等复杂组件，单纯的文字描述不够直观。 · 操作：切换回 Claude 模型。 · 目的：利用 Claude 强大的上下文理解能力，生成产品工作流的架构图或流程图，辅助视觉理解。 5. 复盘与迭代 (内化阶段) 阅读与答疑： · 操作：切换至 Preview Mode 阅读生成的文档。 · 循环：遇到不懂的细节，随时切回 Ask Mode 向 AI 提问。 · 重复：多次重复此过程，直到建立起基本的认知框架。 💡 关键心得 “好记性不如烂笔头” —— 在整个过程中，不要只是被动阅读。强调要养成两个记录习惯： · 工程实现笔记：记录特定功能是如何实现的逻辑简记。 · 关键文件名：记录核心工作流中涉及的重要文件名称，方便日后快速定位。 这套方法的精髓在于 “分而治之”和“以写代读”。它没有让你直接一头扎进代码海里，而是先利用 AI 的规划能力生成规划，再利用 AI 的执行能力生成说明书，最后通过针对性的图解攻克难点。
邵猛，中年失业程序员 😂 专注 - Context Engineering, AI Agents. 分享 - AI papers, apps and OSS. ex Microsoft MVP 合作 - 私信/邮箱：shaomeng@outlook.com 📢 公众号/小红书: AI 启蒙小伙伴
Running and playing football are officially never happening for me again 😢 Honestly It was never likely that I'd even jog again after my ankle break nearly 3 years ago. That's now been confirmed with 2 surgeons advising against another operation, meaning my ankle isn't going to regain any more mobility. Football I've already mostly accepted but running around with our future kids is now out of the picture which is a rough one to accept. But alas, that's life and onwards we move (albeit with a slight limp). I've remained quite active despite all this and recently discovered I can still do jiu-jitsu (starting from sitting) so looking forward to more of that.
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RT @pamelafox: I'm learning about ColBERT, an alternative doc retrieval algorithm with per-word embeddings. Great walk-through post from @…
Asst professor @MIT EECS & CSAIL (@nlp_mit). Author of https://t.co/VgyLxl0oa1 and https://t.co/ZZaSzaRaZ7 (@DSPyOSS). Prev: CS PhD @StanfordNLP. Research @Databricks.