Matt 的 /improve-codebase-architecture skill:先出报告再决定改哪个模块
推荐写代码的朋友试试这个 skill,它不直接改代码,先找出最烂的模块给你选,还自带 deletion test 防过度抽象,隔几天跑一次挺省心。
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卡兹克提出把代码蒸馏成功能文档再让模型重写,dotey 补充了关键一步:先让 AI 写好 Playwright E2E 测试再动手,重写完主要流程直接验证,省心不少。
想测测你的 AI 编程助手在多语言重构上到底行不行?这个新基准 SWE-Bench ProMax 就是干这个的,比原来的 SWE-Bench 更狠。
Anthropic 的 Claude Fable 5 太能干了,11 天帮 Bun 重写超百万行 Rust 代码,修了 128 个 bug 还提速 5%,顶一支团队干一年。
OpenClaw 展示了 AI 智能体如何将 10 多位兼职开发者变成一支超级团队,单日重构百万行代码。做开源或大型代码重构的团队值得看看这种协作模式,尤其是如何用 AI 测试来验证进度。
想用 AI 做大规模代码重构的开发者,看完这个真实案例会重新评估 token 预算和失败预期——1 亿 token 换来的教训比成功更有价值。
Fowler 和 Beck 两位大师的对话直击 AI 编程的痛点和未来,做重构或维护遗留系统的开发者值得一听,看完会对 AI 辅助开发有更深理解。