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媳妇怀孕了，使用Claude code给媳妇开发一款孕期大作战的ios端app，使用的技术栈如下： ### 前端 - **语言/框架:** Swift (SwiftUI 为主, 可结合 UIKit) - **架构:** MVVM ### 后端 - **语言/框架:** C# ASP.NET Core 8.0 - **架构:** Clean Architecture - **数据库:** Supabase (基于 PostgreSQL) - **数据访问:** Dapper, Npgsql - **认证授权:** JWT, Supabase Auth
在AI工具的选择上，真正的效率高手早已明白“互补胜于单选”的道理。Claude Code的敏捷对话能力与Gemini CLI的海量上下文解析优势，恰好构成了一个极具生产力的组合。当二者协同工作时，不仅能有效弥补各自的不足，其协同效应更远超Cursor和Augment等单独工具的体验。
我花了几个晚上试图在Windows环境下使用Claude Code来开发Unity项目，过程中遇到了一些挑战和问题。这里总结一下遇到的困难以及解决方案，希望能为其他开发者提供一些参考。 首先，得先给出一个结论：目前不建议在这个阶段尝试使用Claude Code进行Unity项目开发。原因很简单，Claude Code并不原生支持Windows平台，整个过程充满了各种坑，而且工程配置和调试的难度较大。即使最后成功跑通，实际的体验也远没有预期那么理想。
昨晚尝试把Claude Code集成在Cursor里面使用，发现遇到的问题是由于windows需要在WSL环境下使用ClaudeCode，所以会因为工作路径不一致导致无法在ClaudeCode里面识别添加CursorIDE， 这里找到了一个最简洁的方案，在打开cursor后，点自己左下角的图标
Claude Code 的强大，首先是模型的强大，Claude 4 无论是 Sonnet 还是 Opus，在编程和 Agent 能力上都很强！这是成功的基础。 然后是内置工具的强大，Claude Code 内置有 18 个工具，这些工具有 Grep 检索代码的，有执行命令的，有 TODO 读写的工具，有架构分析的工具，模型借助这些工具模拟了程序员解决问题的思路：制定计划、分析问题、检索代码库找到相应的代码位置、解决问题、测试验证。
在使用 Claude Code 进行开发时，我经常会让它执行一些耗时较长的任务，比如重构代码、实现新功能或修复复杂的 bug。问题是，我经常需要切换到其他工作（其实是刷剧/打游戏），导致忘记检查 Claude Code 是否已经完成任务，或者过了很久才发现它已经完成任务了，导致浪费了一些AI产出的时间。 今天，我想分享一个实用的解决方案：为 Claude Code 添加 Windows 通知功能。当任务完成时，你会在 Windows 右下角收到一个气泡通知，再也不用担心错过 AI 助手的完成提醒了。
这篇文章是对于我长期的ai coding的经历分享，主要是对于我的多个阶段失败尝试的归纳总结。可能因为我还在上学，接触的技术栈还很有限，所以项目本身的参考意义不大，但是对于与ai的交互我有很深的体会。我也会分享
我做的这个就是比较基础的，集合记账、代办事项、习惯、排班管理等的APP,都是自己想要的功能。可能是也因为比较简单，所以直接让claude code一路执行就好了 本次思路是群里大佬@Lyon抛出来的，我只是将这个应用在本项目中，感谢大佬的思路 其实很简单，就是创建一个mcp，让mcp自行编译项目，然后反馈编译结果，编译成功则继续执行下一步，编译失败则修复问题后再执行下一步
为了提升多项目并发处理的效率，我尝试了 WSL + tmux 的组合。我发现，这套模式非常高效：可以通过 tmux 的多窗口、多会话能力，并行管理和操作多个项目，处理大部分编码和测试任务。当遇到需要深度调试或复杂代码审查的场景时，再回到 VSCode 进行精细化操作。二者的结合，显著提升了我的工作效率。
本项目是通过构建MQTT服务器通过mqtt协议和plc设备进行通信，从而获取空调硬件设备相关的信息，例如：模式信息、温度信息、具体房间的设备信息详细信息等，也可以通过mqtt平台进行设备的控制功能。开发过程使用了claude code。
