docs(ai): 新增 Claude Code 工作流总结并统一目录结构

src/.vuepress/sidebar.ts

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-        "chatgpt.md",
+        {
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+            text: "Claude Code",
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+                    text: "多分支工作流实战总结（2026）",
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+                    text: "openclaw-24h在线部署实战",
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+                    text: "iflow-流程编排实践记录",
+                    link: "iflow.md",
+                },
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+        },
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 });

src/ai/README.md

@@ -15,7 +15,9 @@ tag:
 
 <!-- more -->
 
-- OpenCode
+- OpenCode CLI 实战指南
-- ChatGPT
+- OpenCode TUI 实战指南
-- OpenClaw
+- Claude Code 多分支工作流实战总结（2026）
-- iFlow
+- ChatGPT 使用记录与实践
+- OpenClaw 个人 24 小时在线部署实战
+- iFlow 流程编排实践记录

src/ai/chatgpt.md

@@ -1,5 +1,5 @@
 ---
-title: ChatGPT
+title: ChatGPT 使用记录与实践
 icon: mdi:chat-processing-outline
 date: 2026-03-06
 category:
@@ -8,7 +8,7 @@ tag:
   - ChatGPT
 ---
 
-# ChatGPT
+# ChatGPT 使用记录与实践
 
 ChatGPT 使用记录与实践。
 

src/ai/claude-code-branch-workflow-2026.md

@@ -0,0 +1,193 @@
+---
+title: Claude Code 多分支工作流实战总结（2026）
+icon: mdi:source-branch
+date: 2026-03-11
+category:
+  - AI
+  - 开发工具
+tag:
+  - ClaudeCode
+  - Git
+  - Worktree
+  - AI编程
+  - 工作流
+---
+
+# Claude Code 多分支工作流实战总结（2026）
+
+这篇是对一篇 Claude Code 工作流文章的中文实战整理版。
+核心结论很直接：不要在一个分支里让 AI 连续改代码，要用“任务隔离 +
+并行执行 + 人工验收”的方式把效率和可控性同时拉起来。
+
+<!-- more -->
+
+---
+
+## 一、为什么单分支跑 AI 容易翻车
+
+文章先指出了一个常见误区：在 `main`（或同一个功能分支）里持续让 AI
+修改，短期快，后期很容易失控。
+
+典型问题有 3 个：
+
+1. 上下文污染：修 A 时顺手改了 B/C，diff 越滚越大。
+2. 任务串行：只能一个任务一个任务排队，浪费 AI 并行能力。
+3. 协作困难：主分支被污染后，团队很难判断哪些改动可合并、可回滚。
+
+一句话：单分支的主要代价不是慢，而是不可控。
+
+---
+
+## 二、核心原则：一个任务，一个分支
+
+更稳的做法是把每个任务放到独立分支，让 AI 在隔离环境工作。
+
+```bash
+# 不建议：直接在 main 上跑
+git checkout main
+claude
+
+# 建议：每个任务独立分支
+git checkout -b claude/fix-login-bug
+claude
+```
+
+建议统一前缀，方便识别 AI 分支：
+
+- `claude/feat-xxx`
+- `claude/fix-xxx`
+- `claude/refactor-xxx`
+- `claude/exp-xxx`
+
+这样在 PR 列表里，一眼就能区分 AI 产出的变更。
+
+---
+
+## 三、进一步提速：用 git worktree 做并行
+
+如果你一次要推进多个任务，`git worktree` 是关键工具：
+同一仓库开多个工作目录，每个目录绑定一个分支，多个 Claude 实例并行跑。
+
+```bash
+git worktree add ../myproj-feature-a claude/feature-a
+git worktree add ../myproj-feature-b claude/feature-b
+git worktree add ../myproj-fix-c claude/fix-c
+```
+
+然后在不同终端分别运行 Claude：
+
+```bash
+# 终端 1
+cd ../myproj-feature-a && claude
+
+# 终端 2
+cd ../myproj-feature-b && claude
+
+# 终端 3
+cd ../myproj-fix-c && claude
+```
+
+你负责统筹和验收，AI 负责并行执行。
+
+---
+
+## 四、上下文管理：给 AI 刚刚好的信息
+
+文章给了 3 个高频技巧，实用性很强。
+
+### 1）`CLAUDE.md` 保持精简
+
+别写成项目百科，重点写“当前任务约束 + 必须遵守的架构规则”。
+
+推荐结构：
+
+- 可改范围（哪些目录能动）
+- 禁改范围（哪些目录不能动）
+- 验收标准（测试、风格、安全约束）
+- 架构红线（必须走哪一层、禁止直连什么）
+
+### 2）用 `/compact` 控制会话长度
+
+长对话容易导致注意力发散，子任务完成后执行一次压缩更稳。
+
+```text
+/compact
+```
+
+如果模型明显跑偏，可考虑清空后重给最小上下文再继续。
+
+### 3）用 `--resume` 续接中断任务
+
+```bash
+claude --resume
+```
+
+第二天可直接接续昨天上下文，减少重复沟通成本。
+
+---
+
+## 五、可复用的 5 步工作流模板
+
+### Step 1：先建分支，再开始任务
+
+```bash
+git checkout -b claude/JIRA-1234-user-profile-api
+```
+
+### Step 2：先让 AI 给实施计划，再执行
+
+先对齐“目标、边界、参考实现、验收条件”，避免直接开改导致返工。
+
+### Step 3：并行执行，人工做 Code Review
+
+```bash
+git diff main
+```
+
+重点看：
+
+- 是否改了不该改的文件
+- 逻辑是否符合需求
+- 是否引入安全或稳定性风险
+
+### Step 4：测试通过后再合并
+
+```bash
+npm test
+# 或项目实际测试命令
+```
+
+### Step 5：任务结束及时清理
+
+```bash
+git worktree remove ../myproj-feature-a
+git branch -d claude/JIRA-1234-user-profile-api
+```
+
+---
+
+## 六、团队落地建议（可直接抄）
+
+1. 统一 AI 分支命名规范。
+2. 给 AI 分支单独准备 PR 模板。
+3. 在仓库维护共享 `CLAUDE.md`，降低团队上手成本。
+4. 把“人工 Review + 测试通过”设为合并前置条件。
+
+---
+
+## 七、总结
+
+这套方法本质上是在做一件事：
+把“AI 的执行力”和“人的决策权”拆开。
+
+- AI 负责生成和修改
+- 你负责边界、评审、验收和最终合并
+
+如果你现在还在一个分支里连续跑 Claude Code，最先该改的不是提示词，
+而是 Git 工作流。
+
+---
+
+## 参考
+
+- 原文：https://blog.ccino.org/p/claude-code-branch-workflow-secrets-2026/

src/ai/iflow.md

@@ -1,5 +1,5 @@
 ---
-title: iFlow
+title: iFlow 流程编排实践记录
 icon: mdi:sitemap-outline
 date: 2026-03-06
 category:
@@ -8,7 +8,7 @@ tag:
   - iFlow
 ---
 
-# iFlow
+# iFlow 流程编排实践记录
 
 iFlow 使用记录与实践。
 

src/ai/opencode.md

@@ -1,5 +1,5 @@
 ---
-title: OpenCode
+title: OpenCode CLI 实战指南
 icon: mdi:application-braces-outline
 date: 2026-03-06
 category:
@@ -11,7 +11,7 @@ tag:
   - AI编程
 ---
 
-# OpenCode
+# OpenCode CLI 实战指南
 
 这篇文章基于 OpenCode 官方文档的 CLI 章节，整理出一套更偏实战的
 使用方式：先跑起来，再把它接入日常开发流程。