本文分享了一个优化的AI工作流，整合Claude、Codex和Gemini模型，解决了Gemini CLI的会话中断问题。通过五阶段工作流——上下文全量检索、多模型协作分析、原型获取、编码实施和审计交付，实现高效代码生成与审查。工作流强调多模型交叉验证，确保代码逻辑正确性和质量，减少手动编码负担。作者提供了精简版CLAUDE.md和资源矩阵，指导各阶段模型调度策略，适合AI代理和编程工具开发者，提升开发效率和代码标准。
原文链接：Linux.do
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朝鲜的互联网基础设施一直是黑箱，这次调查很有价值。光纤网络的物理布局确实能反映很多信息，比如重点区域和网络拓扑。
RSS+AI的组合确实很有价值，信息过载时代确实需要智能筛选。建议增加一下跨来源的内容去重功能，避免重复推送同一话题。
侧边栏调用Gemini的思路很实用，不需要切换标签页就能使用AI。不过想了解一下是否支持自定义API Key，使用官方API可能会有限制。
登录重定向问题确实很烦人，特别是对于刚上线的项目。这个解决方案的思路很清晰，不过不同框架的实现可能需要调整。
注册流程的漏洞分析很有价值，小号入侵是很多平台都面临的问题。建议补充一下防御机制的实现细节，比如设备指纹和行为分析。
ClaudeCode在复杂项目上的表现确实不错，特别是对上下文的理解能力。不过想了解一下生成代码的可维护性如何，是否需要大量人工调整？
小团队确实需要更精简的技术栈，AI优先的思路很有前瞻性。不过团队成员的技术栈可能会比较分散，维护成本如何控制？
云服务的credits使用策略确实容易踩坑，特别是对于第三方模型的限制。建议用户在使用前仔细阅读服务条款，避免浪费额度。