Discourse有AI开发的skills吗?

我花了三天时间,尝试使用claude4.6开发插件,还是太困难了。

涉及内容

  • 数据库
  • UI
  • 管理员后台
  • 路由
  • 逻辑功能以及组件等内容

整体感受
代码能力很强,但是规范性和经验积累不够。

三天的时间里,我大部分时间都用于语法和一些常规准则的错误修改,甚至重新生成整个项目。

我根本不懂代码,遇到问题甚至没法有效给出prompt。在代码结构/命名/开发风格上,只能乖乖听AI的。AI表现很一般,很难解决错误,似乎还没有针对AI开发discourse功能进行经验积累。

最近我看到evomap的兴起,AI在吸收完大量知识后似乎已经进入了知识碰撞的阶段,开始了质量提升,也许AI开发discourse插件将会迅速变得简单?

所以,我想官方是否会出一份AI开发规范或者指导呢?(比如agent skills之类的,教程文档应该浓缩为AI可用的准则和指令)


补充:
很高兴收到大家的留言,似乎大家都认为应该学习基础知识?
那么好吧,我就让Ai来自主学习。

如果各位有建议,也许可以为我的readme做一些优化?
嘿嘿,一切尽在不言中,真正的智慧就在每一行代码当中。
现在我的基础学习还没有做好,因为我确实缺乏专业知识,所以核心的readme可能很糟糕,导致学习失败。
但是这只是一个参考,对于AI学习感兴趣的或者有经验的,可以试着优化一个自己的学习机制。

最后,也是我认为的人类在AI时代存在的价值:将愚蠢展现的淋漓尽致
让不同水平的discourse开发人员随意的使用学习到的AI技能,然后让AI做出基于真实交互的经验修复。
也许,可以做一个类似的学习机制,只是并非从官方学习,而是从每一次真实的discourse AI开发对话中学习。
理论用于实践,实践反馈并修正理论。

再增强一步,前面描述的个体AI学习和实践经验积累,为什么不转为公开的学习结果的交叉验证?这样,现有知识迅速转为AI技能,然后在开发者与AI协同工作中暴露真实的问题,进一步优化技能,让教程真正适用于AI

换个角度想一想,似乎基础知识学习是在学习人类的行为,人类与AI交互是在学习AI行为?

我不愿让大家不舒服,但是,很遗憾,我不是一个墨守成规的人,我认为AI理应能够替代绝大部分程序员。AI具有革命性的力量,正如计算机让人类的思想经由特定的媒介产生足以改变物理世界的力量。

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我恐怕这就是你的问题所在。人工智能不能完成程序员的全部工作,这根本不现实。人工智能是完成编码中重复性任务的非常有用的资源,但它还远未达到你只需告诉它“做这个”它就能完美地完成,即使经过修改也是如此。这不仅仅是 Discourse 的问题,大多数人工智能在你要求它用任何语言做任何相对复杂的事情时都会崩溃。

话虽如此,如果你对使用 Discourse 进行编码或开发感兴趣,我建议你直接学习 JavaScript/Ruby。从长远来看,这将对你更有帮助,而且当你发现人工智能在撒谎或生成糟糕的代码时(如果你知道自己在做什么,这种情况相当常见),你将能够纠正它。

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我现在使用 Claude Code 编写了许多 Discourse 插件,感觉非常轻松。

上下文为王,你需要为其提供适当的上下文才能使其正常工作,这意味着:

  • 即使在处理插件时,也要在 Discourse 根目录打开 Claude Code。这使得 Claude 能够轻松地在本地检查模式。
  • 拥有适当的本地开发设置,以便可以运行测试、迁移等。
  • 经常使用计划模式,将总体想法写入 markdown 文件,在新步骤时清理上下文,等等。

我们已经在这样做了,例如参见

技能正在开发中,准备好并经过测试后将添加到代码库中。

不过,在现有项目中进行“氛围编码”并不是完全自由的。花一些时间学习和熟悉你的目标仍然是个好主意。

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您可能也有兴趣阅读我的经历,因为我最近创建了一个类似的主题(是否可以将两者合并?):Claude & Discourse-related development. How good is it?

我与 Pyx 和 Falco 持有相同的观点。没有编码技能不是问题。
虽然我不是开发人员,但我可以阅读基础代码。

我使用 Claude 制作了几个插件。进展顺利,但我通过自己审查代码发现了安全漏洞(例如绕过未经授权的访问)。
也许如果我要求 AI 审查权限安全或类似内容,它会发现这些漏洞……也许不会。

我制作了这个插件,其中 95% 是 AI 代码:🖼️ Topic Gallery

但在将其发布到 Customization > Plugin 之前,我花了好几天时间审查所有代码,以确保其安全可靠。

我的总体看法是,AI 编码确实越来越强大,但目前,如果没有最基本的编码技能,想要做出好的工作是很难的。特别是如果涉及安全风险时。

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