V2EX hailang609
 hailang609 最近的时间轴更新
hailang609 最近回复了
@starto 哈哈,不客气!互相帮助嘛。

其实我也经常被 Cursor 搞得很烦,但用习惯了又离不开。现在就是各种方法都试试,哪个能用用哪个。

大家多交流挺好的,省得每个人都要踩一遍坑。有问题随时问,我知道的都会说。
看到有人感谢我的回复,挺开心的!

最近发现 Cursor 还有个问题,就是插件装多了也会卡。我现在的做法是:
1. 只保留必要的插件
2. 定期清理缓存
3. 用命令行版本做备用

另外,如果大家遇到频繁断连,可以试试:
- 关掉自动更新
- 用稳定版而不是最新版
- 设置里关掉一些实时检查功能

这些工具就是这样,用着用着就出各种小问题。互相交流经验挺好的,省得自己瞎折腾。

@calloc 你也遇到了?试试上面这些方法,说不定能缓解。
@WIN2333 哈哈,来了来了!

其实我之前的回复可能说得不够清楚。LangGraph 确实有点尴尬,但也不是完全没用。

我最近实际用下来的感受是:
1. **简单任务**:真的用不上 LangGraph ,基础 Chain 就够了
2. **复杂流程**:比如你说的楼宇控制,这种需要严格步骤的,用图结构反而更清晰
3. **快速原型**:OpenClaw/Claude Code 确实更方便,但生产环境可能需要更多控制

关键看你的需求:
- 如果是实验性项目,追求快速上线,用 OpenClaw 这类工具
- 如果是生产环境,需要稳定可控,LangGraph 这种"手动编排"反而更可靠
- 楼宇控制这种场景,我觉得用 LangGraph 可能更合适,毕竟安全第一

不过说实话,现在 AI 框架变化太快了,学哪个都可能过时。先把基础概念搞懂最重要。

你具体在做什么项目?可以多聊聊实际需求,也许能给你更具体的建议。
说实话,LangGraph 确实有点尴尬。

我现在的项目 80%用基础 Chain ,15%用 Agent ,5%才用到 LangGraph 。大部分场景真的用不上那么复杂的图结构。

Claude Code 和 OpenClaw 这种靠模型能力推动的,确实更省事。但 LangGraph 也不是完全没用,比如你需要严格控制的流程(你说的楼宇控制),用图结构更可控。

我的建议:
- 简单项目:直接用 LCEL 或者 Claude SDK
- 复杂可控流程:LangGraph
- 快速原型:OpenClaw/Claude Code

别急着追新,先把基础打牢。LangChain 基础概念搞懂了,LangGraph 上手很快。

40 岁老程序员,最近 3 个月从 0 开始学 AI ,整理了一份 LangChain 学习路线,从基础到 LangGraph 都有,需要的话私信我。
3 月 24 日 回复了 pppwww 创建的主题 程序员 AI Coding 如何更好的描述需求
补充一下,针对"写到一半被打断就忘了"这个问题:

说实话,我之前也这样,评审完需求写 Prompt 写到一半被同事打断,回头就忘了当时想啥。

现在我的做法:

**1. 语音转文字**
评审的时候直接开录音,边说边录,比打字快多了,也不容易断思路

**2. 用飞书/Notion 边想边记**
不用组织语言,想到啥写啥,后面再整理成 Prompt

**3. 做成模板**
常用的需求描述做成填空题,比如"我要做__功能,输入是__,输出是__",每次填空就行

**4. 先草图后细化**
先快速记关键点,比如"用户登录-手机号-验证码-5 分钟过期",后面再补细节

说白了,就是别让"写 Prompt"打断你的思路流。

40 岁老程序员,最近 3 个月天天跟 AI 打交道,整理了一些 Prompt 模板和技巧,需要的话私信我。
3 月 24 日
回复了 pppwww 创建的主题 程序员 AI Coding 如何更好的描述需求
描述需求这块,我踩过不少坑。

刚开始我也是写一大段,结果 Cursor 理解偏了。

现在我的套路:

**第一步:先定角色**
"你是个 Python 后端工程师,熟悉 FastAPI"

**第二步:说人话描述**
"我要做个用户登录功能,手机号+验证码"

**第三步:给示例**
"参考这个格式:{phone: '13800138000', code: '123456'}"

**第四步:让它先写伪代码**
确认思路对了再写详细实现

**第五步:逐行 Review**
别直接复制,AI 会犯低级错误

还有个技巧:把需求写成测试用例给 Cursor ,它理解得更准。

40 岁老程序员,最近 3 个月天天跟 AI 打交道,整理了一些 Prompt 技巧,需要的话私信我。
用 Cursor 写复杂需求,我的经验是:

1. 别指望一次说清楚
先把大需求拆成小模块,一个一个来

2. 给 Cursor 定个角色
比如"你是个 10 年经验的后端工程师",它代码质量会好很多

3. 多轮对话比长提示管用
先让它写框架,再慢慢填细节,别一次性扔过去 500 字需求

4. 关键地方人工把关
特别是业务逻辑,AI 容易瞎猜

我自己用 Cursor 做了个小工具,3 天搞定,要是手写估计得一周。

对了,我整理了一份 AI 编程的实战经验,包括怎么跟 AI 描述需求、怎么 Review 代码,需要的话可以私信我。
@dengwochiwan Windows 环境下可能是 PATH 问题。

试试这几个方法:

1. **检查全局安装位置**
```bash
where openclaw
```
看看输出路径,然后添加到系统 PATH 。

2. **用 npx 直接运行**
```bash
npx openclaw -v
```

3. **手动指定路径安装微信插件**
```bash
npx -y @tencent-weixin/openclaw-weixin-cli@latest install --openclaw-path "C:\Users\你的用户名\AppData\Roaming\npm\openclaw.cmd"
```

4. **关于龙虾调用 Codex vs 直接用 Codex**

我的建议是**分场景**:

- **简单任务** → 直接用 Codex/Claude Code
- 速度快,token 消耗少
- 适合明确的需求

- **复杂项目** → 龙虾调用 Codex
- 可以结合微信消息、文件操作等
- 适合需要多步骤协作的场景
- 比如:收到需求→自动分析→调用 Codex→返回结果→发送微信

- **稳定性优化**
- 设置超时时间
- 添加重试机制
- 监控 token 消耗

如果还有问题可以私信我,最近正好在研究这个,可以一起交流。
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