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你在历史项目里做过“看似小改动、结果引发连锁回归”的经历吗?存量代码库往往体量大、模块边界模糊、测试并不总是可靠;再叠加人员流动,很多关键知识只存在于少数人的脑...
朋友去年开了一家电影院。五一假期刚过,他发来一条消息,语气里全是疲惫:"挣钱太难了,收入直接减半。"
2026年3月,天九共享集团宣布10名AI数字员工正式"入职",拥有专属工号,纳入绩效考核体系,通过企业微信与人类同事日常协作。这不是孤例——建设银行已部署24...
当2025年Google在Cloud NEXT大会上正式发布Agent Development Kit(ADK),当Microsoft在同年10月宣布将Auto...
2024 年,AI 辅助编程工具迎来了爆发式增长。Cursor、GitHub Copilot、Claude Code 等工具让开发者体验到了"神明附体"般的快感...
跟大模型聊天的人都有过这种体验:你昨天刚告诉它你喜欢用 Python,今天它又问你用什么语言。
Superpowers(obra/superpowers)经常被误解成“让 AI 更聪明”的插件。实际上,它更像一套对代理行为进行约束与编排的工程方法论:通过一...
当前深度学习正站在一个关键的岔路口上。这一岔路不仅是技术路线的分歧,更是关乎“智能”本质的深层认识论分野。一条路径以大语言模型(Large Language M...
你可能已经用过 AI 来“写一段代码”。但真正让效率发生质变的,是把 AI 放进日常迭代开发的闭环里:定位问题 → 修改 → 跑测试/构建 → 写变更说明 → ...
用 Claude Code 做项目的人,十有八九踩过这个坑:插件装了一堆,skill 互相抢匹配。你说"做个计划",三个 skill 同时响应;你说"帮我测试一...
很多人都有类似体验:对话半天、反复纠错,最后还是“Just so so”。原因并不神秘,典型矛盾包括:
很多人一开始会把“共存”理解为:两套都装上、改改端口就行。但你想要的是更高级的形态:
链路越长,越依赖流程;流程越重,沟通成本越高。过去这是“必要之恶”,因为单点能力不足以覆盖全链路。
很多团队会把“稳定性”理解成:同一输入要得到同一段文字。但当系统进入工具调用 + 多 agent 并行 + 程序执行阶段,真正需要的是:
当这些假设不成立时,“智能”会瞬间坍缩:云一慢、网一抖、服务一挂,端侧就退化成“通电硬件”。
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