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开发
模型会写代码不等于能交付！深入拆解 Harness，从沙箱、智能体循环到验证体系的实战指南
让 AI 写一个函数只要几秒，但要交付一个能上线的功能，还缺文件定位、安全执行和测试验证这一整套支撑系统。文章把 Harness 拆成说明、上下文、工具、持久状态、编排、验证六层，并用 Python 手写了一个可以运行的最小实现。
5 2026-10-22
AI
八大平台、十项任务、一支 “智能体军团”，账单到底长什么样？
AI 编排者招聘量一年涨了 1294%，但玩智能体真正烧钱的地方不是模型本身，而是上下文堆叠。文章用八个平台、十项任务的实际账单逐一对比 Claude Code 与 Codex 两套方案，并给出模型分级、本地LLM和七条控制预算的具体规则。
5 2026-10-16
开发
程序员最大的风险不是被AI替代，而是“认知投降”！Chrome前负责人：代码写完了，人却看不懂系统
Chrome 前负责人 Addy Osmani 提出认知债务与认知投降：代码交付越来越快，人对系统的理解却在流失。他一项任务会启动 20 到 30 个子 Agent，因此更看重任务末尾留下的决策记录与仓库里的依据。
5 2026-09-29
开发
AI 原生 SDLC 落地实战：Claude Code、Codex、Gemini 智能体工程开发完整指南
Anthropic 提出的 AI 原生 SDLC，把规划、设计、构建、测试、部署、维护做成工件驱动的闭环。文中给出 METR 效率数据与 DORA、Stack Overflow 调查，并对比 Claude Code、Codex、Gemini CLI 的分工。
5 2026-09-18