QiuVision
正在加载不只是记录代码与视觉，也记录 AI 时代的开发方式
从前端工程、AI Coding、Agent、Skills 到交互体验
前端实践、AI Coding、Agent、Skills 与交互体验的交汇处
几个月前我开源了 large-feature-ai-coding，但在真实的大需求实践中，AI 依然频繁出现遗漏需求、前端粗糙无五态、功能肤浅不可用、后端逻辑不自洽甚至越权的问题。本文系统复盘从工作包到 Spec 驱动的演进：详解从业务大纲到 BRD、模块拆分、requirements/design/tasks 三件套、多 Agent 并行开发、三道质量门与 DoD 闭环，以及开源的 spec-driven-ai-coding Skill 配套工具链。
从圆点矩阵与 ASCII 艺术出发，拆解一套通用 Canvas 采样场管线：如何统一图片、外部 Canvas 与程序化动态源，让亮度、颜色和变换结果驱动不同 Renderer，同时守住响应式、性能与可访问性边界。
当 AI Coding Agent 成为日常工具，如何把散落在项目各处的工程经验、领域知识和最佳实践，系统地沉淀为可复用的 Agent Skills？本文从一个人的技能仓库出发，聊聊 Skills 的设计理念、目录治理、写作方法论和团队级分发实践——以及为什么「资产化」比「写文档」更接近问题的本质。
AI Agent 很擅长完成一次明确的编码任务，却容易在中大型需求中丢失边界、遗忘决策、重复探索。本文分享我开源的 large-feature-ai-coding Skill：通过最终设计、执行计划、工作包、进度台账、实施记录与验收修复文档，把一次长开发变成可验证、可交接、可持续推进的多会话工程流程。
基于现代 Web 技术栈，追求极致的开发体验与用户体验
以时间为轴，回溯创作轨迹