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Matt Pocock 的 Skills 專案是一套針對 AI 程式設計助手（如 Claude Code）的工程化技能庫，透過將軟體開發的標準流程模組化，解決了 AI 程式碼生成品質不穩定的核心痛點。這個僅用幾份 Markdown 檔案構建的專案在 GitHub 上獲得 2.3 萬顆星，成為 AI 協助開發領域的重要實踐。

很多前端工程師第一次接觸 MCP，都會有點懵：名字像協議，內容像 Agent，討論裡又總會出現 Tool、Prompt、Resource、Skill。其實沒必要一開始把所有術語都啃下來，只要先抓住一句話：MCP 是讓 AI 能接工具、拿資料、真的做事的一套標準方式。

code-review-graph 是一個面向 AI 程式碼助手的開源工具，它會先在本地為程式碼庫建立一張結構化的「知識圖譜」，再把真正相關的上下文交給 AI，從而避免每次任務都全量掃描整個倉庫。它基於 Tree-sitter 解析 AST，把函式、類別、匯入、呼叫關係和測試關係組織成圖結構，再透過 MCP 提供給 Claude Code、Codex、Cursor 等工具使用。

現在，我使用的全端框架主要是 Next.js 16 和 Rails 8。透過使用 Rails，我接觸到了官方推薦的部署工具 Kamal。平時用它在 RN 和阿里雲伺服器上部署專案。用起來很順手和簡單，現在我想給大家也介紹一下 Kamal2 的概念和入門使用方法。

我們先用一句話總結：Prisma 是一套面向 TypeScript／JavaScript 的現代 ORM 與資料存取工具鏈。