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S02 的结尾留了一个问题:如果有一天,连需求、设计、任务分配都能在一条 AI Pipeline 里被组织全程护航……CI/CD 是不是该重画了?
水表再智能,告诉你『漏得很快』,你不去修,漏还在漏。harness(让 AI 按规矩干活的脚手架和约束套件)做得再花哨,底下那条 CI/CD 是漏的,整个流水线...
上篇《AI Agent 时代,CI/CD 死了吗?》发出去之后,后台收到一条留言,我反复看了几遍。
问题一 「AI 都能写代码了,CI/CD 还有用吗?以后是不是不需要 Jenkins、不需要流水线了?」
你有没有遇到过这种情况:AI 编程工具几分钟改完一堆代码,看起来挺靠谱,但心里总不踏实——测试套件全绿,可你知道,那些测试是改之前写的,根本没覆盖这次改动。
当 AI 编程工具(Agent/Copilot)几分钟改完一堆代码,传统测试体系出现三个问题:
他们花了三个月,把几十个 Agent 的 Prompt 写得像法律条文——每一条边界条件、每一种异常处理、每一个输出格式规范,都写进了 Prompt。团队还专门...
事情是这样的:一个团队的 AI 代码评审通过了某个 PR,结果人类大神一看,发现这个 bugfix 的方式虽然修了问题,但破坏了原有的架构思想。
你有没有遇到过这种情况:AI Agent 突然弹出一个对话框,问「是否执行这个操作」,你点了个「是」,然后它就把数据库删了。
去年我写 SRE 相关文章时,聊的还是「AIOps 能不能落地」。今年再聊,话题已经变成了「Agent 能不能自己修故障」。
事情是这样的:一个工程师用 AI 提了一个 PR,AI 自己 review 了一遍,说没问题。然后团队里一位资深大神看了一眼,说了一句话——『你这个 bugfi...
你有没有这种感受:Agent 写代码越来越快,但项目质量好像并没有跟着提升——反而更容易失控了?
上月,Matt Pocock 在一场技术演讲里聊了一个很实在的话题:AI 编程到底卡在哪?
Uncle Bob(Robert C. Martin)在 AI Coding 方法论里的判断是:
你是不是也这样过:年初立了 flag,要每天运动半小时,坚持了三天就断;想养成阅读习惯,书买了一大堆,一个月过去翻开的没几本。然后你开始责怪自己:自控力太差...
当有人还在争论 Copilot 好不好用、Claude Code 能不能修 Bug 时,
AI 写代码越来越快,快到你开始怀疑自己的手艺还有没有用。现在流行一种模式:写份需求规范丢给 AI 生成代码,出了 Bug 也不看代码,只改规范让 AI 重来...
回想一下。十年前,会写 SQL 是一项能写进简历的技能。五年前,会用 Docker 能在面试中加分。现在呢?
这句话来自一个在真实代码库中跑出 2 到 3 倍吞吐量提升的团队。他们没有换模型、没有堆算力,只做了一件事:把上下文压缩变成系统化的工程实践,用一套研究-计划-...
飞书产品团队整体并入豆包。飞书负责人谢欣向豆包负责人赵祺汇报。这个曾经与抖音、火山引擎并列的独立 BU,被一分为二:产品归豆包,销售归火山。
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