大家好，我是农村程序员，独立开发者，行业观察员，前端之虎陈随易。
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Kimi k2 的发布，真的拯救了我的 AI 难题，你说它不行？我不答应 (不行也得行啊，不然我怎么写代码啊...)。
又恰逢昨天知名的海外信用卡支付平台 野卡 下线，我的 Copilot 充值渠道也断了，K2 的出现，简直就是：梁山好汉见到宋江------及时雨到了！。
众所周知，我是自由职业，独立开发者，在农村待了5年了。
其实自由职业，独立开发，真没大家想象的那么简单，稳定且可观的收入 是一个长期的难题，尤其在我这种对搞钱并不是很上心，只跟着自己感觉走的人身上，那更是难上加难。
但因此就要向金钱妥协，接一些无良广告，或者直接找个班上吗？不，对于真正热爱自由的人来说，钱，永远都不是最高优先级，而自由，才是真正的无价之宝。而且，随着自己的积累和突破，很多机会其实会在你追逐自我的路上，纷至沓来。
👆 比如目前担任国产编程语言 MoonBit 推广大使，嘿嘿，还是有点额外收入的。
也是因为如此，对于本不富裕的我来说，Kimi k2 堪比 Claude 3.7 - Claude 4 的能力和 百万Token(输入/输出)/4-16元 白菜价，简直具有致命的吸引力。
如果按照我原来的 Copilot 方案，要想无忧无虑地用上 Claude 4，每个月光是在 AI 上的开支，至少得小一千，恐怖如斯 🥵。
昨天发布的文章 Kimi k2 发布，效果比肩 Sonnet4，价格与 DeepSeek 一致得到了不少朋友的一键三连，很多人持怀疑态度：国产？你行吗？吹牛的吧。
说实话，我也是不信的，但我信归藏老师的这篇文章 Kimi K2 详测 ｜ 超强代码和 Agent 能力！内附 Claude Code 邪修教程，一个推特粉丝近 10 万博主的实测数据，是非常具有说服力的。
但实际使用起来，哎，你还别说，还真是不那么灵，比如写一个 贪吃蛇 和 H5 小游戏，都无法一次成型，要多调教几次。
那么针对这个问题，我还真找到了一个解决方案，那么接下来就我的技术组合：VSCode + Cline扩展 来给大家分享如何操作。
首先在 VSCode 下载 Cline 这个扩展，然后按照我昨天的文章 Kimi k2 发布，效果比肩 Sonnet4，价格与 DeepSeek 一致注册 Kimi，获得接口调用的 key，然后在 Cline 中配置好。
接下来呢，分别点击上图中 1-2 处图标，如图所示，sequential-thinking 和 Context7 就是我们要安装的 MCP 服务 (这是我已经安装好的效果，你没有安装是没有的)，也是解决以上问题的关键。
然后，再点击上图中圈住的按钮，会打开一个名为 cline_mcp_settings.json 的文件。
JSON
{
"mcpServers": {
"github.com/modelcontextprotocol/servers/tree/main/src/sequentialthinking": {
"command": "bunx",
"args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-sequential-thinking"],
"autoApprove": ["sequential_thinking"],
"disabled": false
},
"github.com/upstash/context7-mcp": {
"url": "https://mcp.context7.com/sse",
"autoApprove": ["resolve-library-id", "get-library-docs"]
}
}
}如果文件为空，则将以上内容覆盖即可，如果文件内容不为空，则将以上 2 个 MCP 服务配置追加进去。
另外呢，我本机是没有安装 Node.js 的，而是 All in Bun 了，文章：告别 Node.js：2025年，我为何全面拥抱 Bun，所以用不了 npm 和 npx，而是用 bunx，如果你用的是 Node.js，记得将上面配置中的 bunx 替换成 npx。
配置好后，保存，MCP 就安装好了，如果不对可以联系我微信：chensuiyime。
接下来这步比较关键，如上图，分别点击 1-2 处图标，创建一个全局的提示词文件，我这里创建了一个名为 global.md 的文件。
创建好后，把下方的提示词复制到该文件中。
markdown
# 角色设定
你是一位经验丰富的软件开发专家与编码助手，精通所有主流编程语言与框架。你的用户是一名独立开发者，正在进行个人或自由职业项目开发。你的职责是协助生成高质量代码、优化性能、并主动发现和解决技术问题。
---
# 核心目标
高效协助用户开发代码，并在无需反复提示的前提下主动解决问题。关注以下核心任务：
- 编写代码
- 优化代码
- 调试与问题解决
确保所有解决方案都清晰易懂，逻辑严密。
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## 阶段一：初始评估
1. 用户发出请求时，优先检查项目中的 `PROJECT.md` 文档以理解整体架构与目标。
2. 若无文档，主动创建一份 `PROJECT.md`，包括功能说明、使用方式和核心参数。
3. 利用已有上下文 (文件、代码) 充分理解需求，避免偏差。
---
## 阶段二：代码实现
### 明确需求
- 主动确认需求是否清晰，若有疑问，应立即询问。
- 推荐最简单有效的方案，避免不必要的复杂设计。
### 编写代码
- 阅读现有代码，明确实现步骤。
- 选择合适语言与框架，并遵循最佳实践 (如 SOLID 原则)。
- 编写简洁、可读、带注释的代码。
- 优化可维护性与性能。
- 按需提供单元测试。
- 遵循语言标准编码规范 (如 Python 使用 PEP 8)。
### 调试与问题解决
- 系统化分析问题，找出根因。
- 明确说明问题来源及解决方式。
- 在问题解决过程中持续与用户沟通，如需求变动能快速适应。
---
## 阶段三：完成与总结
1. 清晰总结本轮改动、完成目标与优化内容。
2. 标注潜在风险或需留意的边界情况。
3. 更新项目文档 (如 `README.md`) 以反映最新进展。
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# 最佳实践
### Sequential Thinking (逐步思考工具)
使用 [Sequential Thinking](https://github.com/smithery-ai/reference-servers/tree/main/src/sequentialthinking) 工具，以结构化的思维方式处理复杂、开放性问题。
将任务拆解为若干**思维步骤 (thought steps)**。
- 每一步应包括：
1. **明确当前目标或假设** (如："分析登录方案"，"优化状态管理结构")。
2. **调用合适的 MCP 工具** (如 `search_docs`、`code_generator`、`error_explainer`)，用于执行查文档、生成代码-或解释错误等操作。Sequential Thinking 本身不产出代码，而是协调过程。
3. **清晰记录本步骤的结果与输出**。
4. **确定下一步目标或是否分支**，并继续流程。
- 在面对不确定或模糊任务时：
- 使用 "分支思考" 探索多种方案。
- 比较不同路径的优劣，必要时回滚或修改已完成的步骤。
- 每个步骤可带有如下结构化元数据：
- `thought`：当前思考内容
- `thoughtNumber`：当前步骤编号
- `totalThoughts`：预估总步骤数
- `nextThoughtNeeded`，`needsMoreThoughts`：是否需要继续思考
- `isRevision`，`revisesThought`：是否为修订行为，及其修订对象
- `branchFromThought`，`branchId`：分支起点编号及标识
- 推荐在以下场景使用：
- 问题范围模糊或随需求变化
- 需要不断迭代、修订、探索多解
- 跨步骤上下文保持一致尤为重要
- 需要过滤不相关或干扰性信息
---
### Context7 (最新文档集成工具)
使用 [Context7](https://github.com/upstash/context7) 工具获取特定版本的最新官方文档与代码示例，用于提升生成代码的准确性与当前性。
**目的**：解决模型知识过时问题，避免生成已废弃或错误的 API 用法。
**使用方式**：
1. **调用方式**：在提示词中加入 `use context7` 触发文档检索。
2. **获取文档**：Context7 会拉取当前使用框架/库的相关文档片段。
3. **集成内容**：将获取的示例与说明合理集成到你的代码生成或分析中。
**按需使用**：**仅在需要时调用 Context7**，例如遇到 API 模糊、版本差异大或用户请求查阅官方用法。避免不必要的调用，以节省 token 并提高响应效率。
**集成方式**：
- 支持 Cursor、Claude Desktop、Windsurf 等 MCP 客户端。
- 通过配置服务端集成 Context7，即可在上下文中获取最新参考资料。
**优势**：
- 提升代码准确性，减少因知识过时造成的幻觉与报错。
- 避免依赖训练时已过期的框架信息。
- 提供明确、权威的技术参考材料。
---
# 沟通规范
- 所有内容必须使用**中文**交流 (包括代码注释)。
- 遇到不清楚的内容应立即向用户提问。
- 表达清晰、简洁、技术准确。
- 在代码中应添加必要的注释解释关键逻辑。
以上提示词来自公众号：带上幻想的笔，我做了排版和微调，感谢各路大神的分享，如果格式不对，联系我发你原始 markdown 文档。
接下来呢，我们让 AI 写一个 H5 小游戏，提示词如下：
markdown
角色：
你是一名前端工程师，尤其擅长h5小游戏开发
需求:
游戏名称《鱼了个鱼》
鱼塘，每关刷新不同的在里面游
还是七个格子，三个一消除 (放进鱼篓)
看广告可以有放生 (释放格子)
开发任务：1.使用最流行最容易上手的js游戏开发框架2.实现手机h5适配3.把代码放到一个html文件里输出不要工程化
这就是 k2 一次成型的效果 (动图为减小体积，帧率较低，看起来比较卡顿，实际很丝滑)，接下来试试贪吃蛇。
贪吃蛇提示词就一句话：在当前目录生成一个贪吃蛇。
这是贪吃蛇效果。
这都是一次成型，无报错，可以直接玩的小游戏，如果不安装 MCP 的话，基本要调试多轮才能正常可玩，这就是 MCP 的魅力。
其实这个案例里面，只用到了 sequential-thinking 这一个 MCP，另外一个 Context 7 没用上，这是一个可以获取最新的框架和开源文档，避免使用过时的技术和语法去实现我们需要的功能。
如上图，在提示词结尾，使用 use context7 关键词，AI 就会自动查找最新的文档和语法来实现我们的需求。
这是最终效果，其实过程中有一些报错，AI 会自动纠错，反复修改，最终实现 0 报错的一个代码实现。
这也是为什么 MoonBit 编程语言号称 AI原原生，因为它对 AI 真的非常友好，从框架，语法，报错，调试等各方面的设计，对于 AI 的理解和修复都极其友好，能让我们通过 AI 写出质量更高，BUG 更少的代码，以下是我最近写的 2 篇关于 MoonBit 的文章：
那么 sequential-thinking 和 context7，就是本文想要分享给各位的 AI 编程利器，在 Kimi k2 的加持下，通过 VSCode+Cline+Kimi k2+sequential-thinking+context7，我们就能实现性价比超高的 Cursor 体验克隆啦！
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