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Matt Pocock 的 Skills 项目是一套面向 AI 编程助手（如 Claude Code）的工程化技能库，通过将软件开发的标准流程模块化，解决了 AI 代码生成质量不稳定的核心痛点。

很多前端工程师第一次接触 MCP，都会有点懵：名字像协议，内容像 Agent，讨论里又总会出现 Tool、Prompt、Resource、Skill。其实没必要一开始把所有术语都啃下来，只要先抓住一句话：MCP 是让 AI 能接工具、拿数据、真的做事的一套标准方式。

code-review-graph 是一个面向 AI 编码助手的开源工具，它会先在本地为代码库建立一张结构化“知识图谱”，再把真正相关的上下文交给 AI，从而避免每次任务都全量扫描整个仓库。 它基于 Tree-sitter 解析 AST，把函数、类、导入、调用关系和测试关系组织成图结构，再通过 MCP 提供给 Claude Code、Codex、Cursor 等工具使用。

现在，我使用的全栈框架主要是 Next.js 16 和 Rails 8。通过使用 Rails，我接触到了官方推荐的部署工具 Kamal。平时用它在RN和阿里云服务器上部署项目。用起来很顺手和简单，现在我想给大家也介绍一下 Kamal2 的概念和入门使用方法。

这一篇，我们就给 blog-demo 增加一个简单的 RBAC（基于角色的访问控制）规则。

这一篇，我们来做三件事：给项目接入一个最小可用的登录系统（Auth.js / NextAuth 风格）；把 blog-demo 的 “新建文章 / 发表评论” 改成“必须登录才能操作”；在 API Route 里，从会话里拿当前用户 id，替代硬编码的 authorId。

前几篇，我们主要站在“后端视角”用 Prisma 搭好了 blog-demo 的数据模型和业务链路。这一篇，我们把这套模型接到 Next.js 上，做一个最小但完整的“个人博客后台。

上一篇，我们为 blog-demo 设计了一套关系模型：User / Profile / Post / Comment / Category。它已经可以跑起来了，但是还停留在“结构层面”。这一节，我想换一个角度： 不再按“概念”来讲，而是按“完整业务链路”来讲。

从这一篇开始，我们从只有 User 的单表世界，走向有真实业务语义的多表世界：博客系统 blog-demo。

这一篇的目标是：把这份 prisma schema 从上到下拆开讲清楚——datasource、generator、model、enum、各种属性都是什么、怎么用。