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标签：AI 编程×
5月25日
17:57
12:40
12:40Marc Andreessen@pmarca
Marc Andreessen 转发 David Sacks 的观点指出，尽管 AI 智能体正在自动化编码，但软件工程师的招聘需求反而在上升。原因是 AI 大幅降低了编程成本，导致更多企业、应用和场景使用代码，GitHub 提交量同比增加 14 倍且仍在加速。这预示着整个经济中定制软件将爆发式增长，带来生产力繁荣。Sacks 认为，编程作为 AI 的突破性用例，反而增加了对软件工程师的需求，质疑了“AI 导致大规模失业”的叙事。
行业AI 编程软件工程师GitHub生产力就业趋势
推荐理由：AI 编程反而让工程师更抢手——GitHub 提交量年增 14 倍，做开发的团队可以重新评估 AI 对岗位的影响，值得点开看看这个反直觉的趋势。
原文
5月23日
14:43
14:43IT之家（博客/媒体）
精选
参与打造“龙虾”OpenClaw 的两位工程师在《华尔街日报》发文警告，AI 编程工具在加速开发的同时，正批量生成低质量、有安全隐患的代码，并扩散到真实产品中。工程师指出，许多公司为短期生产力牺牲长期利益，导致软件漏洞增多、服务中断和技术债务累积。这种现象被称为“vibe slop”，即氛围式编程与 AI 垃圾内容的结合。文章强调，AI 适合辅助生成草稿和样板代码，但正式业务系统仍需人工审查和测试，否则修复成本将远超节省的时间。
行业AI 编程代码质量安全隐患技术债务vibe coding
推荐理由：AI 编程的隐患终于被一线工程师点破——代码量上去了，质量却崩了。用 AI 写代码的团队和开发者，看完这篇会重新审视代码审查流程。
原文
09:17
5月22日
16:16
16:16shao__meng@shao__meng
精选72°
VSCode 团队发布了《Agent-First Development》系列视频，系统介绍了构建高效 AI 编程助手的五大支柱：Model（思考深度）、Harness（行动边界）、Context（上下文视野）、Prompt（意图精度）和 Tools（工具能力）。文章指出，模型并非越大越好，而应根据任务匹配思考深度；Agent 的行动边界需通过 Ask/Plan/Agent 三种模式渐进信任；上下文是 Agent 做对事的前提，多数改坏代码的案例源于模型未看到关键文件；专业用户的 prompt 应包含目标、范围、约束和验收标准；工具越多越强，但需控制爆炸半径。整体框架强调五个旋钮的协同，而非线性步骤，人的角色正从打字员转向模型选择者、上下文提供者和边界设定者。
AI产品Agent-First DevelopmentVSCodeCopilot编程助手AI 编程
推荐理由：VSCode 团队把 Agent 编程的五个关键旋钮讲透了，做 AI 编程工具或深度使用 Copilot 的开发者看完能直接优化自己的工作流，建议点开对照自己的使用习惯。
原文
08:05
5月21日
22:14
22:14阿里通义 Qwen@Alibaba_Qwen
83°
阿里巴巴 Qwen 团队展示了一项令人瞩目的成果：模型在约 35 小时的连续自主执行中，独立完成了 432 次内核评估和 1158 次工具调用。它自行编写、编译、分析并迭代优化了 Extend Attention Kernel，最终在多个工作负载上实现了相对于 Triton 参考实现的 10.0 倍几何平均加速。这标志着模型具备了真正的自主编程与优化能力，无需人类干预即可完成复杂系统级任务。
AI模型Qwen自主进化内核优化AI 编程性能加速
推荐理由：这是 AI 自主编程能力的里程碑——模型不再只是写代码，而是能像资深工程师一样分析、调优、迭代。做 AI 系统优化或关注模型自主性的开发者，值得仔细看看这个案例。
原文
11:39
11:15
11:15arXiv cs.AI@Mohamed Almukhtar, Anwar Ghammam, Hua Ming
精选
一项针对 AI 代理生成的 Python 重构 Pull Request 的实证研究发现，平均 22.5% 的变更提升了代码质量属性，其中可用性提升最频繁（36.5%）。但 24.17% 的修改文件引入了新的 Pylint 问题（主要是约定违规如长行），4.7% 引入了新的 Bandit 安全发现。尽管存在这些问题，73.5% 的 PR 被合并，包括那些引入新问题但同时也移除了旧问题的案例。研究还归纳了 24 种常见变更操作及其与 lint/安全发现的关系，强调了在 AI 驱动开发中加强质量与安全门控的必要性。
论文AI 编程代码质量安全重构Python
推荐理由：AI 写代码到底靠不靠谱？这篇论文用数据说话——重构 PR 质量有提升也有隐患，做 AI 编程工具或代码审查的团队值得看看，能帮你设计更好的质量门控。
原文
08:01
08:00
07:59
5月19日
12:26
10:42
10:42shao__meng@shao__meng
精选72°
Claude Code 核心开发者 Thariq 分享了自己高频使用的「开发日志」提示词，旨在解决 AI 协作编码中规格不完整、隐性决策难以追踪的问题。该提示词要求 AI 在实现规格时，生成一个 implementation-notes.html 文件，记录设计决策、偏离规格之处、权衡考虑和未解决问题。这种方法避免了过度规约和完全放手两种极端，将隐性决策外化，使代码审查更高效。提示词本身也体现了人机协作的迭代设计原则。
技巧提示词Claude CodeAI 编程开发日志人机协作
推荐理由：AI 编程开发者常被「规格写不全、review 靠猜」折磨，Thariq 的提示词直接给出了第三条路——让 AI 把决策过程写下来，建议所有用 Claude Code 或类似工具的团队试试。
原文
00:53
5月18日
17:42
12:19
12:19shao__meng@shao__meng
精选
工程师 Addy Osmani 发文警告，随着 LLM 和 Agent 能力增强，开发者正陷入“粘贴报错→接受修复→提交代码”的循环，失去了问题与解法之间的认知挣扎。Anthropic、MIT 和 CHI 2026 的三项研究一致表明，过度依赖 AI 会显著降低理解深度、脑区耦合和决策质量。Osmani 指出，产品团队的 KPI 是交付速度而非工程师成长，工具刻意消除的摩擦力正是学习发生的地方。他建议先形成假设再提问、先要解释再要代码、偶尔徒手重写 AI 代码，并自检“今天学到了什么还是只关了 issue”。
技巧AI 编程工程师成长认知能力学习策略工具依赖
推荐理由：这篇警示戳中了 AI 时代工程师的集体痛点——用效率换能力，做 AI 辅助开发的团队和个人都该停下来读一读，看完会重新审视自己的编码习惯。
原文
11:41
09:02
5月17日
19:53
19:53IT之家（博客/媒体）
OpenAI 员工、OpenClaw 项目创始人 Peter Steinberger 晒出 30 天内 OpenAI API 账单，高达 130 万美元（约 890.9 万元人民币），涵盖 760 万次请求和 6030 亿 token，全部由约 100 个 Codex 实例生成。这些智能体自主审核代码、筛查漏洞、编写修复代码，甚至参与会议并自动生成代码。Steinberger 表示这是无预算限制下测试 AI 辅助软件开发极限的实验，所有成果开源。账单中极速模式是主要成本来源，关闭后成本可降至约 30 万美元。此事引发对 AI 编程工具定价模式和实际算力成本的关注。
行业AI 编程CodexOpenClawAPI 成本智能体
推荐理由：这 130 万美元账单揭示了 AI 编程工具在无预算约束下的真实能力上限，做自动化开发或研究 AI 编程极限的团队值得一看，看完会重新思考 Codex 的定价和实际价值。
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15:22
15:22rohanpaul_ai@rohanpaul_ai
Anthropic CEO Dario Amodei 在采访中警告，AI 可能同时带来极高 GDP 增长和极高失业率，这种组合在历史上从未出现过。他指出，AI 的颠覆性远超以往任何技术，5%-10% 的经济增长与 10% 的失业率并非逻辑矛盾。Amodei 还透露，Anthropic 内部一些工程负责人已不再自己写代码，而是让 Opus 完成大部分工作，自己只负责编辑。他认为软件工程师目前仍有工作可做，但模型能力持续提升，这种局面不会永远持续。
行业AnthropicDario AmodeiAI 经济影响失业率AI 编程
推荐理由：Amodei 把 AI 对经济和就业的冲击说透了——高增长与高失业可能并存，做技术决策或关注职业未来的开发者值得细读。
原文
01:06
00:37
00:37Tw93@HiTw93
精选
Waza（技）工程师技能合集迎来重大更新，现已完全支持 Codex，一行命令即可启用所有能力。核心新增的 /health 技能从检查 Claude 配置升级为全面的 Agent Health，能分析代码的可维护性、扩展性，并建议删除无用文件，解决 AI 生成代码后期维护困难的问题。/think 思考模式也得到增强，可对功能决策给出 Kill/Keep/Pivot 建议，帮助产品做减法。作者强调给 AI 加规则需克制，Waza 旨在提供轻量级的最佳实践，而非繁琐的规则堆砌。
AI产品WazaCodexAI 编程代码健康最佳实践
推荐理由：AI 编程老手常遇到代码越写越难维护的痛点，Waza 的 /health 技能正好对症下药，建议用 AI 写代码的团队试试这个代码清道夫。
原文
5月16日
16:17
5月15日
00:11
5月14日
16:32
16:32IT之家（博客/媒体）
Anthropic 首席财务官 Krishna Rao 表示，公司内部 AI 系统已承担约 90% 的代码编写工作，并负责财务报告等知识型任务的执行部分。人类员工从执行者转变为监督、判断与战略层面的管理者。Claude 提升了团队效率，Anthropic 反而增加了招聘。Rao 认为，AI 不会直接导致大规模裁员，而是让员工从日常事务中解放，专注于分析与决策。这一趋势反映了整个行业的变化：企业要求员工学习 AI 工具，或以效率提升为由调整岗位。
行业AI 编程ClaudeAnthropic白领工作效率提升
推荐理由：Anthropic 内部数据直接展示了 AI 如何重塑白领工作——做软件开发、财务分析的团队可以借鉴这种“AI 执行+人类监督”模式，看完会重新思考岗位分工。
原文
01:10
01:10IT之家（博客/媒体）
75°
澳洲牧羊大叔 Geoffrey Huntley 用三行 bash 脚本实现 AI 无限循环工作，11 天内被 OpenAI、Anthropic 和 Hermes 集体收编。Claude Code 最新推出的 /goal 功能，让 AI 持续工作直到任务完成，解决了 AI 编程工具「干一半就停」的痛点。OpenAI 的 Codex 采用持久化目标存储，Hermes Agent 引入多智能体看板系统，Claude Code 则用独立小模型验收。三家路径不同，但都指向同一个方向：AI 编程的核心战场正从「生成代码」转向「闭环交付」。
AI产品Claude CodeCodexHermes AgentAI 编程闭环交付
推荐理由：AI 编程终于解决了「干一半就停」的致命痛点，做自动化开发的团队可以直接用 /goal 让 Agent 干完活再下班，省去反复手动干预的麻烦。
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5月13日
21:36
21:36Simon Willison’s Weblog（博客/媒体）
软件工程专家 James Shore 指出，使用 AI 编程助手虽然能提升代码产出速度，但若维护成本不相应降低，团队将陷入长期的技术债务陷阱。他以数学公式说明：产出翻倍但维护成本不变，总成本仍会翻倍；只有维护成本与产出增速成反比，AI 编程才真正有利。Shore 警告，当前许多团队只看到短期效率提升，却忽视了维护成本飙升的风险，最终可能被 AI 生成的代码“永久绑定”。
行业AI 编程维护成本技术债务编程助手James Shore
推荐理由：James Shore 用简单的数学戳破了 AI 编程的幻觉——产出翻倍但维护成本不变，长期来看是灾难。做技术决策的团队负责人和架构师，建议认真读一下，避免被短期效率蒙蔽。
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