拒绝花里胡哨，AI编程载体与助手的实战适配攻略
说起AI编程类载体，相信不少开发者都有同款感受：大多停留在代码补全、片段生成的浅层辅助阶段，和实际研发流程脱节，用起来总觉得差口气。而新一代的AI编程协作体系，彻底打破了这种局限，它并非单纯的编程类载体，而是能深度融入研发全流程、适配多款开发载体与CLI组件的全新解决方案。这段时间将其应用在日常开发和团队协作中，覆盖多款IDE与CLI载体实操，踩过坑也摸透了各类实用技巧，今天纯以实战视角，和大家拆解这类AI编程体系的技术亮点、载体适配案例，还有一些实打实的使用心得，只讲干货不聊虚的。
拿 GLM-5 重构了一个真实项目，跟 Claude Opus 比了比
GLM-5 正式迈向“Agentic Engineering”：实测其Agent在1.2万行Node.js项目中完成Express路由迁移，8文件全改、测试全过，仅需微调2处；Benchmark紧追Claude Opus，开源模型第一。适合后端重构、文档生成与长周期运维，尚不擅前端与模糊需求。
Pytest Subtests实战：彻底告终断言阻塞，测试效率倍增
还在忍受因一次断言失败就导致整个测试用例中断，无法看到后续校验结果的低效吗？Pytest 9.0+ 原生的 subtests 功能正是为此而生。它允许你在一个用例内创建多个独立的“子测试”进行校验，即使某一点失败，其余测试仍会继续执行并汇总报告。告别繁琐的参数化或脚本重构，解锁更高效、更清晰的批量断言新方式。
Claude Code神器：Manus同款文件规划法，价值20亿美元的工作流秘密
你有没有遇到过这种情况：给AI下个任务，聊了50轮后，它就开始"脑抽"了。
接口规范？忘了。
变量命名风格？混了。
你半小时前定的规则？直接抛到九霄云外。
你得一直提醒它，像保姆一样伺候它，效率低，还累。
但如果我告诉你，现在有个方法能让AI拥有"持久记忆"。
你只需要在项目里放三个Markdown文件，AI就会自动记录所有发现、避免重复踩坑、恢复断开的会话。
效率提升3
