28 min read工程实践
聊聊我的 AI 开发工作流：从想法到 dev 验收
分享我的个人开发流程：用 Claude Code / Codex 梳理需求、编写代码和验证功能，通过 GitHub Actions、Harbor 与 Docker Compose 部署到自己的 dev 服务器，再把验收结果记录下来。
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分享我的个人开发流程：用 Claude Code / Codex 梳理需求、编写代码和验证功能，通过 GitHub Actions、Harbor 与 Docker Compose 部署到自己的 dev 服务器，再把验收结果记录下来。
这次改造把闲置 Windows 主机变成 GitHub Actions 构建节点，引入 GHCR 作为镜像中转，让 Dev 服务器从“构建 + 部署 + 运行”回归到“只运行服务”。文章记录了从前端 preview 到后端 master 部署、从镜像清理到 Grafana 通用 CI/CD Dashboard 的完整落地过程。
从零搭建个人开发服务器，覆盖 Docker 部署、GitHub Actions 持续交付、反向代理与监控体系，让多个前后端项目能够稳定联调和演示。