最新内容
前端改动交给 AI 编程 Agent 后，最难确认的往往不是代码有没有生成，而是页面是否真的仍能完成业务流程。单元测试能覆盖函数，端到端脚本能覆盖预先写好的选择器；可一旦需求是“下单页应清楚展示价格”...
许多团队做内部 Agent 时，第一步往往是选一个 SDK，然后把模型调用、工具定义、会话状态和业务判断写进同一个服务。原型很快，但系统一旦接入 Slack、MCP、长任务或人工审批，问题会变得具体：...
前端改动交给 AI 编程 Agent 后，最难确认的往往不是代码有没有生成，而是页面是否真的仍能完成业务流程。单元测试能覆盖函数，端到端脚本能覆盖预先写好的选择器；可一旦需求是“下单页应清楚展示价格”...
线上报错时，很多团队已经会让 AI 编程助手参与排查：先复制一段 CloudWatch 日志，再问它「这里为什么超时」。问题在于，原始日志通常来自多个 Log Group、多个 Region，混有健康...
在本地部署 LLM 时，“回答慢”常常被直接归因于显卡不够强。但一次体感卡顿可能来自模型大小、Ollama 后端、CPU/GPU 路径、显存压力，甚至是测试方式不一致。若每次只换一个模型、看一眼终端耗...
应用代码没有改动，不代表交付物没有新增风险。一个 Node 项目可能从 package-lock.json 带入受影响的间接依赖；服务打包进镜像后，又会继承基础镜像里的系统包。更棘手的是，开发机能联网...
团队给 Claude Code、Cursor、ChatGPT 之类的 Agent 接入内部资料时，很容易走向两种极端：要么每个人各自维护一套提示词、连接器和密钥；要么把所有上下文塞进某一个厂商的管理后...
让 AI 编程 Agent 改一个筛选器、按钮或页面布局很快，但“它说完成了”不是验收结果。尤其在前端项目里，Agent 很可能修改了共享 CSS、组件默认值或路由层逻辑：目标页面看起来正常，仪表盘、...
AI 编码 Agent 已经很擅长修改仓库，但“把它部署出去”仍是另一类问题：它需要理解镜像、环境变量、数据库、域名、日志和失败后的回退路径。若这些信息散落在聊天记录、云控制台和某位同事的 shell...
团队同时使用 Claude Code、Codex 和 Gemini CLI 时，真正难管的通常不是某一次提示词，而是工程边界：不同成员装了不同版本；MCP 服务要重复配置；一次任务里的研究、实现和测试...
