使用 Sidekick CLI 进行 AI 辅助开发主要涉及以下步骤：
- code generation：通过自然语言指令生成代码框架，例如
sidekick generate --prompt "编写 Flask REST API"可自动创建符合要求的代码文件。 - real time debugging: Implementation
sidekick debug --file app.py分析代码问题，AI 会指出错误位置并提供修复建议。 - 安全回滚：如果 AI 修改引发问题，立即使用
sidekick /undo撤销最近更改。 - contextual optimization：在项目根目录创建 SIDEKICK.md 文件定义技术栈(Python/Flask 等)和代码规范，AI 将据此优化输出。
建议配合模型切换功能（/model 命令）针对不同任务选用最佳 LLM，如复杂逻辑用 GPT-4，文档查询用 Claude-3。
This answer comes from the articleSidekick CLI: An Open Source Claude Code Replacement ToolThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 如何在开发中使用 Sidekick CLI 的 AI 代码生成和调试功能？
English 
简体中文 
日本語 
Deutsch 
Português do Brasil