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原文链接：https://www.kdnuggets.com/7-must-have-tools-for-your-coding-workflow
原文作者：Abid Ali Awan
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# 引言
人们经常询问我的技术栈，特别是用于构建 Web 应用程序、训练机器学习模型和管理数据科学工作流程的工具。简而言之，我依靠的是人工智能驱动型工具和非人工智能工具的平衡组合，它们使我能够在不牺牲质量的情况下高效工作。这些工具支持从规划和项目管理到开发、测试和部署的方方面面。
最好的部分是？它们很容易上手。大多数工具都提供快速入门指南、合理的默认设置以及与现有工作流程的无缝集成，让您可以轻松地将它们纳入您的技术栈。
在本文中，我将重点介绍七种可以将您的工作流程提升到专业水平的基本工具。这些工具将帮助您从最初的想法到投入生产，成为一个更好的团队成员、一个更敏锐的编码者和一个更高效的开发者。
# 1. Git & GitHub：简化版本控制
Git 对于几乎所有的开发者和技术专业人员来说都是必不可少的。它可以帮助您跟踪代码更改、调试和可视化项目的进度。您甚至可以使用它来对模型、数据集和实验进行版本控制。GitHub 是最受欢迎的平台，它允许您托管项目，并提供大量工具和管理功能，帮助您在一个地方将想法转化为可投入生产的项目。
它很棒的原因：
- 分支与合并： 在分支上安全地探索想法，准备好后再合并
- 历史与恢复： 使用
git log、git diff、git stash和 reflog 来撤销和恢复 - 拉取请求与审查： 讨论更改，运行检查，并保持主分支的整洁
- GitHub Actions： 使用简单的 YAML 自动化测试、构建和部署
- 问题与项目： 在代码旁边跟踪任务、错误和路线图
- 发布与包： 标记版本、发布工件和管理变更日志
- 安全与合规： Dependabot、代码扫描、分支保护和必需的审查
我几乎每天都使用 Git。即使我只是随意编码，它也是我工作流程中的关键部分。当我意外地推送了不需要的更改或编辑了之前的提交时，我就会使用 Git 来修复它。相信我，我经常会推送很多垃圾代码，但后来才意识到可以进行更简单的编辑。
# 2. Cursor：AI 驱动的代码编辑器
Cursor 是一款围绕 AI 构建的现代编辑器。它类似于 VS Code，但增加了一层智能，可以帮助您更快地编写、修复和重构代码。我认为它是解决所有编码问题的关键工具。现在它支持多智能体，意味着您可以要求它同时运行多个智能体来共同解决问题。我每天都使用它进行编码、编辑、自动补全，以及测试和推送项目中的新更改。
它很棒的原因：
- 内联 AI 编辑： 直接在文件中请求更改；获得精确的、类似 diff 的补丁
- 仓库级上下文： 跨多个文件、符号和项目架构进行推理
- 多智能体支持： 分解问题，让协调的智能体处理子任务
- 聊天 + 终端感知： 引用日志、测试输出和命令以进行有针对性的修复
- 持久的重构： 安全地重命名、更改接口、生成测试和协助迁移
- 深度 Git 集成： 无需离开编辑器即可暂存块、撰写提交信息和打开 PR
- VS Code 生态系统： 保留您的主题、按键绑定和大多数扩展
许多 AI 命令行工具都与 Cursor 集成，允许我使用 Droid 等工具，让它们为我构建东西，并在 Cursor IDE 中观察更改。这让我保持控制，并帮助我更快地构建东西。
# 3. Claude Code：理解您的整个项目
Claude Code 专为处理大型代码库的开发者设计。它可以读取您的整个存储库，并跨多个文件进行推理。我非常喜欢 Claude Code，甚至不需要支付 API 或 Claude 订阅费用。我使用 GLM 编码计划，每月费用为 3 美元，它对我的帮助比任何 Claude Sonnet 模型都要好。
它很棒的原因：
- 全仓库推理： 理解符号、跨文件依赖和架构决策
- 全项目编辑： 建议有针对性的 diffs/patches，而不是倾泻大段代码
- 强大的脚手架： 以合理的结构和文档启动服务、CLI 和样板代码
- 测试与调试： 生成单元/集成测试，跟踪失败并建议修复
- 工具使用： 通过连接的服务器执行命令、读取/写入文件、运行 linter 和检查日志
- 文档与审查： 总结模块、起草 README 并进行深思熟虑的代码审查
Claude Code 非常适合解决您的问题或构建新应用程序。我曾用它从头开始构建了一个支付平台，其功能令人印象深刻。为了充分利用 Claude Code，我强烈建议使用 MCP 服务器、Claude 技能和 Claude 规划 markdown。让它先规划，然后再执行。
# 4. Postman：轻松测试您的 API
Postman 是 API 开发的首选工具包。它可以简化端点调用、检查和可视化响应，并快速调试。即使您在构建机器学习应用，仍然需要验证您的推理和管理端点。Postman 为您提供了 API 性能的清晰、直观的视图。
它很棒的原因：
- 集合与环境： 使用变量组织请求，切换配置（开发/暂存/生产）
- 内置测试： 快速编写 JavaScript 断言，用于检查状态码、有效载荷和延迟
- 监控与自动化： 安排运行并在出现问题时收到警报
- 模拟服务器： 在后端准备好之前原型化端点
- 协作： 一键与团队共享集合和文档
有很多替代品，您甚至可以编写自己的测试脚本，但 Postman 在易用性、丰富的功能集和强大的协作工具方面脱颖而出。
# 5. Excalidraw：可视化您的想法
当语言不足以表达时，就画出来。Excalidraw 可以轻松绘制系统设计、工作流程和架构图，非常适合项目规划、博客、演示文稿，或者只是思考一个日益复杂且混乱的问题。
它很棒的原因：
- 快速的手绘感觉： 传达概念而不会陷入像素完美的细节中
- 形状、连接器和标签： 非常适合流程图、ER 图、序列图和应用地图
- 组件库： 重复使用 UI 模板、云图标和您自己保存的模块
- 实时协作： 一起集思广益，留下评论，实时迭代
- 轻松导出与嵌入： 将图表放入演示文稿、文档或维基中（PNG/SVG/链接）
# 6. Linear：让您的项目保持正轨
Linear 为问题跟踪带来了速度和清晰度。它快速、极简，专为工程和产品团队设计，非常适合规划内容或发布软件而没有混乱。我主要在工作中使用 Linear，我非常喜欢它。您可以分配任务、提供初始计划并将项目在不同状态之间移动。随着您的进展，您可以查看更改和对话的历史记录，这为内容创建和项目开发提供了一种结构化的方法。
它很棒的原因：
- 闪电般快速的用户体验和快捷键： 快速处理分类、更新和搜索。
- 问题、项目和周期： 通过清晰的状态流程，将工作从待办事项列表→冲刺→完成进行结构化。
- 自定义工作流程和标签： 根据您的团队调整状态、优先级、SLA 和自动化。
- 深度集成： 与 GitHub/Bitbucket 同步，链接 PR，接收 Slack 通知，附加设计并连接 Notion 文档。
- 实时协作： 评论、提及和活动时间线将上下文集中在一个地方。
- 路线图与洞察： 一目了然地跟踪进度、速度和范围变化。
# 7. Docker Desktop：随处运行，每次都一样
Docker 使您的环境保持一致。打包您的应用程序及其所有依赖项，使其在每台机器上都能以相同的方式运行，避免出现“我的笔记本上可以运行”的意外情况。我几乎在所有项目中使用 Docker Desktop：本地测试、快速部署以及用于 MLOps、数据科学、 Web 开发和尝试新 AI 模型而不触碰我实际文件的安全沙盒。
它很棒的原因：
- 可复现的环境： 将代码+依赖项一起作为镜像运送，以实现可预测的运行
- 隔离与安全： 容器对进程和文件访问进行沙盒化，使实验不会泄漏到您的系统中
- Compose 用于多服务应用： 使用一个
docker compose up命令启动 API、数据库、缓存和队列 - 快速迭代： 分层构建、BuildKit 和缓存加速开发循环
- GPU 与 ML 支持： 运行启用 CUDA/ROCm 的容器以进行本地训练/推理
- 多架构与可移植性： 为 x86/ARM 构建，并将同一镜像部署到任何云或本地
- 开发容器： 使用 VS Code 或 JetBrains 中的一个配置为您的团队标准化工具链
# 最后的想法
如果您是新手或正在转岗成为开发者，熟练掌握这些工具将帮助您变得更快、更有效率。您将能够更快地交付功能、更好地协作，并自信地推进您的职业生涯。
我提到的所有工具都是我日常工具包的一部分：Git、Docker、Claude Code、Cursor、Excalidraw 和 Linear。我将它们用于内容创作以及构建机器学习和人工智能应用程序。
我希望这篇文章为您选择正确的工具开启了清晰的起点，并有助于您选择适合您编码之旅的工具。
Abid Ali Awan (@1abidaliawan) 是一位认证数据科学家专业人士，热衷于构建机器学习模型。目前，他专注于内容创作和撰写有关机器学习和数据科学技术的博客文章。Abid 拥有技术管理硕士学位和电信工程学士学位。他的愿景是利用图神经网络为患有心理健康问题的学生构建一个 AI 产品。
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