知识 Wiki
这是编译后的总索引页，适合用来快速了解现在已经有哪些概念页、查询页和知识入口。
快速入口
使用建议
- 如果你想先找入口，看 MOC。
- 如果你想直接查具体概念，从下面的「概念」开始。
- 当前索引收录 12 页，包括概念与已保存的查询结果。
概念
- 节点式编程 (Node-based Programming) — 使用图形化节点和连线来构建程序逻辑的编程方式，每个节点代表一个功能模块或操作
- 可视化工作流设计器 — 提供拖拽式界面来设计和配置复杂业务流程的图形化工具，降低编程门槛
- 条件分支节点 — 在工作流中根据条件判断结果选择不同执行路径的控制节点，实现逻辑分支处理
- 循环处理节点 — 在工作流中实现重复执行特定任务的控制节点，支持遍历列表、条件循环等多种循环模式
- AI Agent 工作流编排 — 通过可视化界面设计和管理AI Agent的执行流程，包括任务分解、条件判断、循环处理等逻辑控制
- Claude Code 插件系统 — 通过插件市场安装和管理编程技能包的系统，支持跨项目复用编程指导原则和最佳实践
- Goal-Driven Execution（目标驱动执行） — 将命令式任务转换为可验证的目标，通过测试优先和成功标准让 AI 独立循环执行直到满足条件
- Karpathy 编程指导原则 — 基于 Andrej Karpathy 对 LLM 编程缺陷观察而制定的四大编程指导原则，旨在改善 AI 代码生成行为
- LLM 编程缺陷模式 — AI 模型在编程中的典型问题：错误假设、过度复杂化、意外修改无关代码、缺乏澄清和权衡考虑
- Simplicity First（简洁优先） — 编写解决问题的最少代码，避免过度工程化、不必要的抽象和投机性功能，对抗过度复杂化倾向
- Surgical Changes（外科手术式修改） — 只修改必须的部分，不改进无关代码，匹配现有风格，每个修改都应直接追溯到用户请求
- Think Before Coding（编程前思考） — 要求明确表达假设、呈现多种解释、适时推回并在困惑时停下来寻求澄清，避免 AI 默默选择错误假设
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