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工具资料库 · 总览
本站「工具」分类原本只有一篇 Claude Code 的安装配置指南。这 100 条就顺着那条线往下铺：AI 编程工具怎么用、怎么用对、以及它的边界在哪。
收录截止 2026-08-20，共 100 条。
这一库和前五库不一样的地方
前五库（运维、前端、编程、黑客、专题）收的内容都相对稳定，五年前的文章现在多半还有效。这一库不是。 AI 工具这个领域的半衰期短得离谱——2025 年初的最佳实践到 2026 年中已经有一半过时了。
所以我在这一库里做了两个不同的处理：
一、按时间顺序排，并且标清日期。 你读到某条时能立刻知道它是哪个阶段的认知。这一点在别的库里不重要，在这里是必需的。
二、区分"会过期的"和"不会过期的"。 具体模型的能力、价格、某个工具的具体参数，这些几个月就变；而**"怎么设计一个 agent 的工作循环"、"prompt injection 的结构性风险"、"怎么验证 AI 写的代码"** 这些是结构性的，不会因为模型换代而失效。我在每条的补充里会指出它属于哪一类。
来源的选择
Simon Willison（simonwillison.net）占了将近一半。 理由：他是这个领域里少数持续做一手实验并公开完整过程的人。绝大多数 AI 工具内容是转述发布公告或者营销稿，而他的文章基本都是"我真的跑了，这是结果，这是失败的地方"。他还发明了几个已经成为通用词汇的概念（"prompt injection" 这个词就是他 2022 年提出的，还有 "lethal trifecta"、"vibe engineering"）。
Anthropic 的工程博客（anthropic.com/engineering）占了一卷。 理由：这是 Claude Code 的作者写的实现说明，讲的是他们自己怎么做 agent harness、怎么做 eval、怎么做沙箱。这类内容没有替代品——别人只能猜，他们是知道的。
VS Code 的发布说明用于编辑器那一卷。理由和第三卷用 Git 官方博客一样：工具的作者写的说明最准。
我刻意没收的：那一大批 "2026 最佳 AI 编程工具 Top 20" 类型的文章。我搜过，它们的共同问题是没有一手验证——排名靠拼凑基准分和营销材料，而且互相抄。这类内容对你做决策没有帮助。
这个库怎么用
每条的结构固定：
- 来源 —— 谁写的、发在哪、什么时候
- 读它解决什么 —— 你带着什么问题去读
- 要点 —— 从标题与元信息能确认的范围
- 我的补充 —— 我自己的判断，以及这条属于"会过期"还是"结构性"
五卷目录
| 卷 | 主题 | 条目 | 主要来源 |
|---|---|---|---|
| ① | Agentic 编程实践 | 1–20 | Simon Willison |
| ② | Anthropic 的 Agent 工程方法 | 21–40 | Anthropic Engineering |
| ③ | Agent 安全与 Prompt Injection | 41–60 | Simon Willison、Google |
| ④ | 本地模型与 LLM 命令行 | 61–80 | Simon Willison |
| ⑤ | 编辑器、工具链与工程实践 | 81–100 | VS Code、Simon Willison |
如果只读三条
第 43 条（lethal trifecta）。 这是整库里我认为最重要的一条：私有数据 + 不可信内容 + 外部通信，三者同时存在时，你的 agent 一定可以被攻破，没有 prompt 层面的补救办法。这个判断标准能让你在架构阶段就避开一整类问题，而且它不会过期。
第 23 条（Claude Code 最佳实践）。 Anthropic 自己写的 agentic coding 实践，是这一整套工具的使用说明书。
第 16 条（交付你证明过能跑的代码）。 这一条讲的是 AI 编程时代唯一没变的东西：代码能不能跑、对不对，责任仍然在你身上。 工具变了，这一条没变。
阅读顺序建议
- 刚开始用 AI 编程工具 → 第一卷（尤其 1–8 条），然后第二卷第 21、23 条
- 已经在用，想用得更好 → 第一卷后半（并行 agent、agentic loop 设计）+ 第二卷全部
- 要把 agent 接进生产系统 → 第三卷必读，尤其 41–44、53–56 条
- 想在本地跑模型 / 不想依赖云服务 → 第四卷
- 关心工具链而不是 AI → 第五卷
下一卷： ① Agentic 编程实践 →