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...

 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：

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：

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...

 去年季度复盘，老张的团队数据全场最漂亮：需求交付率 98%，流水线耗时下降 40%，自动化覆盖率提升到 85%。

Agentic Engineering 是另一种思路：工程师与 AI 深度协作，AI 负责执行，人负责判断。Engineering 的本质是约束优化——在给定资...

9月10日，在第27届中国国际光电博览会（CIOE 2026）期间，中国移动联合华为，依托全球固定网络创新联盟（NIDA），成功举办“400G per Lane...

但理想很丰满，现实的封装工程难题一直制约 CPO 落地：光芯片 PIC 怎么和外部光纤做可拆卸、可返修的高速光连接？

2026年8月11-12日OCP APAC峰会在台北召开，AI算力爆发持续推动数据中心光互联速率阶梯式跃迁：100G/lane已规模商用，200G/lane进入...

很多人天天拿最贵的模型干活，改变量名、补测试、整理文档，全让 GPT-5.6 Sol 亲自上。

他们拿同一个 GPT-5.5 模型，放进两种不同的"开发框架"里跑，看代码生成的功能正确率。

他提到一个工程方法论，用大量且反复的微基准测试来试探模型不同操作需要多长时间，这样就能知道什么操作是影响性能的拖油瓶，然后再去做修改，再做微基准测试。

AI 适合快速搜索、生成样例、补充测试和发现遗漏；产品语义、权限边界、安全风险和最终取舍仍然需要人负责。好的结对开发不是让 AI 代替判断，而是让判断过程更透明...

一份可执行的 Spec 至少包含目标、非目标、用户流程、数据结构、状态变化、异常边界和验收标准。它既是人和 AI 的共同上下文，也是测试和 Code Revie...

Skill 是围绕一个稳定任务组织的指令、规则、示例和辅助资源。它不只是一个 Prompt，而是一套可发现、可复用、可维护的工作能力，例如“新增业务页面”“检查...

提示词解决一次沟通，工作流解决持续交付。当 AI 进入真实团队，决定效果的不是某一句神奇指令，而是上下文、规范、工具和反馈能否形成闭环。