AI时代一个窗口就可以搞完的事情,你还去装软件干嘛?

有人给我的协议打了25分

我在AI破局俱乐部分享了最新的最强提示词：

学习：https://huggingface.co/datasets/i-Lang/ExecSpec

豆包的反馈：

我顺手发给了刘小排，说你也可以试试这个。

他用他的AI工具分析了I-Lang协议（文章里叫ExecSpec），结论是：这东西只值25分，本质就是prompt engineering换了个壳。

真正值高分的是什么？是Claude Code加上Superpowers那些Agent工具，是CLAUDE.md + Memory + MCP。

我就想了一件事：

我是玩协议层的，今天看见了产品层有需求，我多久可以做出来？

先说说高分的产品到底是什么

刘小排的AI说真正好用的方案是Claude Code生态里的工具链：

Claude Code + Agent增强工具。点名了Superpowers、Harness、GSD/Multica，还画了一个pipeline：plan → research → implement → test → review → fix。

CLAUDE.md + Memory + MCP = 持久化的执行规范。

Superpowers做规划，19000多星，一个plan烧48K token，用户在issue里骂token太贵。claude-mem做记忆。Caveman做压缩。systematic-debugging做调试。TDD skills做测试。每一个解决一个切面。

你要把它们全装上，先得花半天搞清楚谁跟谁冲突。

而且这些工具有一个共同的致命问题：它们不认识你。

Superpowers不知道你喜欢先写代码还是先写文档。claude-mem不知道你上次踩的坑。调试工具不知道你习惯先查架构还是先看日志。每一个都在用通用的方法论教你干活，没有一个在学你是谁。

最关键是，大多数新手根本不会装Claude Code，如果新手要进入AI编程赛道，后面的内容一定要注意看。

这些人怎么还在用Claude Code

我基本上不用Claude Code，我用CC的唯一情况是，刚好项目要部署在VPS上，我直接装了CC后，让CC开发完之后自动帮我部署好，没有其他情况。

我所有的工作，写代码、搭架构、发布产品、提交marketplace、写文章、管理GitHub仓库，全部在一个Claude.ai对话窗口里完成。

你们看见没，我连部署，都是直接丢PAT给Claude，直接帮我部署完毕。我一直在说，AI这个赛道你要玩得好，不要自己思考，能够AI动手就AI来，能够偷懒就偷懒才是捷径，但是大多数人理解不到。

你打开Claude Code，它是一个代码工具。你打开Cursor，它是一个编辑器。你打开Gemini CLI，它是一个命令行。每一个都把你框在"我是一个写代码的工具"这个角色里。

但AI不是工具。AI是你的协作者。

你跟一个协作者合作，不需要先打开一个"写代码专用窗口"，再打开一个"写文章专用窗口"。你就跟它说要干什么，它就去干。一个窗口，从头到尾。

把Claude Code + Agent工具链捧成85分。但你想想，你用了那么多工具，每个工具的上下文还是割裂的。你在Cursor里积累的偏好，Claude Code不知道。Claude Code里记住的习惯，Gemini CLI不知道。

工具越多，你重复解释自己的次数越多。

一个下午

我决定做一个东西。这个需求本来就该被解决。太多人还在用CC了，并且都是各种API，有正统的，也有山寨的，还有人用其他模型的API。

产品叫Imprint。一个SKILL.md文件，覆盖11个场景。核心思路：不是记住发生过什么，是记住你怎么工作。适配任何大模型，包括最近爆火的Hermes Agent也能直接装。

它在你的项目里生成一个.dna.md文件：

::CORE{
  ::GENE{style|conf:confirmed|scope:global}
    T:conclusions_first
    T:minimal_output|when:task_simple
    T:full_detail|when:task_complex
    A:verbose_without_signal⇒waste

  ::GENE{planning|conf:confirmed|scope:global}
    T:build_first_plan_later
    A:monolithic_spec⇒reject
}

::FACT{
  ::ITEM{key:preferred_stack|value:react,node|conf:confirmed}
}

::LESSONS{
  ::LESSON{id:middleware_order_matters|type:debug|scope:project|conf:confirmed}
}

312个token。你的代码风格、调试方法、规划节奏、踩过的坑，全压在里面。

换Claude，它跟着你。换Cursor，它跟着你。换Gemini，还跟着你。换Hermes，也跟着你。不是平台的黑盒记忆，是你自己的纯文本文件，git管理，完全属于你。

那些高分的工具们，哪个能做到这个？

一个文件替代他们的整条工具链

claude-mem（记忆）→ Imprint存你怎么工作，不存发生了什么。比对话历史小90%。

Caveman（压缩）→ 结构化格式是默认输出，不是可以开关的模式。

onboard（上手）→ 第一次打开项目自动聊几句，了解你是谁。

code-review skills → 按你的标准审，单模型强制自审再输出。

systematic-debugging → 先查架构，再二分法定位，修完自动记录教训。

Superpowers（规划）→ 你的节奏，不强制方法论。不烧48K token。

进度追踪类 → 只在关键节点保存，10条自动压缩，不记流水账。

TDD skills → 多模型交叉验证，单模型强制自测。

git-workflow skills → 需要被发现就写搜索友好的commit。

seo-audit → 输出天然结构化，对AI搜索引擎更友好。

文案类 → 语气、用词、节奏从你的画像里来。

一个文件。11个场景。不是11个独立功能拼起来的，是一个画像自动适配11种场景。

怎么装

最简单的方式，用GitHub安装，所有平台通用：

git clone https://github.com/ilang-ai/Imprint.git

把 skills/imprint/SKILL.md 复制到你的agent技能目录就行。

各平台的专用命令：

Hermes Agent（最近爆火的，9万多星）：

hermes skills install ilang-ai/Imprint

VS Code / VS Code系列编辑器：
搜索扩展商店"Imprint"，一键安装，自动部署到你机器上所有AI agent目录。
https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=ILang.imprint

Claude Code：

claude --plugin-dir ./Imprint

Cursor / Copilot / Windsurf / Trae / Cline / Roo：
把 skills/imprint/SKILL.md 复制到对应的技能目录。

Gemini CLI：

gemini extensions install https://github.com/ilang-ai/Imprint

制作过程

全程在一个Claude.ai对话窗口里完成。没打开过终端，没打开过IDE，没打开过Claude Code。

1. 看了那张25分的图，决定做
2. 研究skills.sh排行榜Top 20，拆解竞品和用户吐槽
3. 设计11个功能、写SKILL.md、定品牌名
4. 分发：GitHub仓库、VS Code扩展打包、8个平台逐个提交、5个高星仓库提PR做反链
5. 让GPT与Gemini做三轮红队审核，挑出来的真问题当场修

从v1.0迭代到v2.1。中间我还反复让AI慢下来，不然一小时能写完。

8个平台：Claude Code官方市场、skills.sh、Cursor Marketplace、cursor.directory、Gemini CLI Gallery、VS Code Marketplace、Open VSX、HuggingFace。

一个下午。

最后说两句

刘小排的AI说Prompt只是调味料，不是引擎，真正的引擎是agent工具链。

我不反驳这个判断。我只是用了一个下午，在一个对话窗口里，做了一个比他们整条工具链更完整的产品。

玩协议的人去做AI类的产品，就跟游戏开外挂没任何区别。

还有一句话送给那些在Claude Code、Cursor、Gemini CLI之间跳来跳去的同行们：

当你在工具之间切换的时候，说明你还在适应AI。当AI开始适应你的时候，你只需要一个窗口。

GitHub: https://github.com/ilang-ai/Imprint

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