# 老刀AI码场 — 全站文章 > 自动生成于 2026-04-30,共 1 篇文章 --- title: "Hello, 老刀AI码场" date: 2026-04-29 url: https://laodao-ai.com/posts/hello-laodao/ tags: ["系列开篇", "测试文"] summary: "这是老刀AI码场的第一篇博客文章,本文是阶段 1 的烟雾测试文,用来验证 Hugo + Blowfish 主题对代码块、Mermaid 流程图、表格和 TOC 的渲染能力,同时为系列后续内容做开篇预告。" --- 老刀AI码场的第一篇博客就这样上线了。这是一篇**阶段 1 的烟雾测试文**——它的主要目的不是讲清某个技术问题,而是把"博客基础设施"这条流水线跑通:archetype 写作模板、check-summary 摘要质量守门、JSON-LD 结构化数据注入、Hugo + Blowfish 渲染、scp 推送到 VPS——任何一环出问题都该在这一篇里暴露。等阶段 2 系列开篇文章上线后,本文将转为 archived 状态。 ## 这个博客在讲什么 围绕 **AI 驱动后端开发的融合工作流** 做的系列内容。核心工具栈是 Claude Code + OpenSpec + Superpowers + GStack,场景以 Go 后端为主,辅以嵌入式变体。 后续将按以下三条主线推进: | 主线 | 视角 | 起点文章 | |------|------|---------| | 层级视角 | 写代码 → 规格驱动 → 路线图 → 高阶评审 | ep01 系列开篇(W1) | | 阶段视角 | 需求细化 / 代码生成 / 代码审查与归档 | ep02 S/M/L 操作手册(W5) | | 工具对比 | 同类型 skill 怎么选、什么时候用哪个 | special-1 / 2 / 3(W2-W4) | ## 从一个 hello 函数说起 每条系列正式开始前,让我们先看一段 Go 代码——这也是老刀的语言主场: ```go package main import "fmt" // Greet returns a greeting message tailored by language code. // 仅支持 zh / en,其他默认 en。 func Greet(name, lang string) string { switch lang { case "zh": return fmt.Sprintf("你好,%s。这里是老刀AI码场。", name) default: return fmt.Sprintf("Hello %s, welcome to laodao-ai.", name) } } func main() { fmt.Println(Greet("读者", "zh")) } ``` 输出: ``` 你好,读者。这里是老刀AI码场。 ``` ## 内容流水线 下图是这个博客背后的生产链路,每一步都有对应的工具支撑: {{< mermaid >}} graph LR A[读者带问题来] --> B[博客静态页] B --> C[AI 爬虫抓取] C --> D[结构化数据 JSON-LD] D --> E[反向引用 / 推荐] E --> A {{< /mermaid >}} 四个节点分别对应博客需要解决的四件事:**让人能读到**(B)、**让 AI 能消化**(C)、**让结构能被识别**(D)、**让推荐流量回流**(E)。GEO(Generative Engine Optimization)这个词的核心,就是把这四件事一次做对——其中 robots.txt 允许爬虫、Article JSON-LD 标识文章、llms.txt 端点提供站点大纲,是阶段 1 已经落地的三件基础设施。 ## front matter 里有什么 这个博客的每篇文章都用约束性 archetype 生成,强制约束 6 个必含字段: ```yaml --- title: "文章标题" date: 2026-04-29 draft: false summary: "一段 80-200 字的摘要,会被用作 og:description 和 LLM 引用的主信息源" tags: ["标签1", "标签2"] categories: ["分类"] --- ``` `summary` 字段会被 `scripts/check-summary.sh` 强制校验——长度必须 ∈ [80, 200] 字符、不含字面量 TODO;正文首段也不能含 TODO。这是写作规范层的"质量守门"。 ## 接下来 下一篇是 **ep01 系列开篇**:《AI 驱动后端开发的四层级工作流:从写对代码到治理演进》——会把"四层级"这个心智模型讲清楚,并带 ai-shorurl 真实工程案例。如果你对这套工作流感兴趣,可以现在就把 RSS 订阅好([/index.xml](/index.xml))或者 follow [github.com/laodao-ai](https://github.com/laodao-ai) 获取系列更新。 也欢迎通过 GitHub Issues 提问、反驳、或分享你自己跑这套工作流的踩坑——比起写文章,**听到你怎么用** 更让我有动力继续写下去。