梯度不陡

文章/答案/技术大牛

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LV1

发表了文章 1小时前2026-05-25 13:38:24

Signal #13：AI Coding 的下一站，是失败与反馈

过去几年，AI Coding 工具最容易被感知的价值，是补全、生成、解释、改写，或者帮助开发者快速完成一个初始实现。这个阶段解决的是“从空白到第一版”的问题，也...

梯度不陡 1小时前2026-05-25 13:38:24

研发、coding、工作、开发者、系统

发表了文章 1小时前2026-05-25 13:37:50

别让 Skill 变成新的文档债：从经验沉淀到行为回归

一次看起来很合理的 Skill 改动，可能会让 Agent 变得更稳定，也可能让它偏得更远。

梯度不陡 1小时前2026-05-25 13:37:50

测试、工具、模型、系统、研发

发表了文章 1小时前2026-05-25 13:35:44

AI 让所有人都能干一点别人的活，但这不代表专业消失了

产品同学开始用 NoCode 搭页面，底层是 React，也能通过 Supabase 取数，甚至打通 Hive，把一些业务数据展示出来。

梯度不陡 1小时前2026-05-25 13:35:45

系统、研发、产品、设计、数据

发表了文章 1小时前2026-05-25 13:33:58

对话不是工作台：AI Agent 真正缺的不是聊天窗口

你把任务发给它，它理解、规划、调用工具，然后在对话里告诉你结果。这个形态非常自然，也非常成功。Chat 让 AI 变得足够低门槛，几乎所有人都知道该怎么用。

梯度不陡 1小时前2026-05-25 13:33:58

agent、产品、对象、工作、研发

发表了文章 5天前2026-05-20 13:55:28

AI 到底能不能从零写软件？ProgramBench 和 RepoZero 给出了两种答案

RepoZero 这篇论文，是一位参与相关工作的同学推荐给我的。他提到，这个工作和 ProgramBench 有明显的对照关系。这个提醒很有价值，因为它让“AI...

梯度不陡 5天前2026-05-20 13:55:29

系统、测试、论文、模型、软件

发表了文章 5天前2026-05-20 13:55:14

AI 会写代码之后，企业还需要什么样的新人？

从代码补全，到对话式生成，再到 Coding Agent，AI 已经不只是帮工程师补几行代码，而是开始参与需求理解、代码修改、问题定位、测试生成，甚至尝试完成一...

梯度不陡 5天前2026-05-20 13:55:15

设计、企业、工程师、工具、接口

发表了文章 6天前2026-05-18 20:48:04

Signal #12: Coding Agent 正在拥有自己的运行时｜AI Coding 的界面，不再只是聊天框

过去我们谈 AI Coding，很容易把注意力放在模型上。哪个模型更会写代码，哪个模型更适合改工程，哪个模型在某个 Benchmark 上更强，这些当然都重要。...

梯度不陡 6天前2026-05-18 20:48:04

模型、研发、agent、coding、工具

发表了文章 6天前2026-05-18 20:47:01

AI 会写 Native 之后，跨端框架还重要吗？

如果 AI 已经能写 Native，企业还需要跨端框架吗？更进一步说，企业未来还要不要继续维护 RN、Flutter、小程序、Hybrid 这些跨端体系？还是应...

梯度不陡 6天前2026-05-18 20:47:01

系统、研发、企业、native、框架

发表了文章 6天前2026-05-18 20:46:42

AI 时代，组织最该警惕的不是人才离开

在上一篇关于 AI Native 研发链路的文章里《别急着谈 AI Native 组织，先让关键链路形成闭环》，我讨论的是一个更偏工程侧的问题：当 AI 不再只...

梯度不陡 6天前2026-05-18 20:46:42

工具、管理、实践、系统、效率

发表了文章 6天前2026-05-18 20:45:45

Signal #11: Agent 不只是生成代码，它的中间过程正在被产品化

最近几个 Agent 产品的更新，给我的感觉很明显：它们越来越不像是在单纯比谁更会写代码，而是在把 Agent 工作时的“中间过程”一层层拉到前台。

梯度不陡 6天前2026-05-18 20:45:45

agent、产品、管理、模型、系统

发表了文章 6天前2026-05-18 20:45:18

别急着谈 AI Native 组织，先让关键链路形成闭环

当我们说一家公司是 AI Native，到底是在说它用了更多 AI 工具，还是说它的运行方式已经被 AI 重新组织了？

梯度不陡 6天前2026-05-18 20:45:18

工具、管理、系统、企业、native

发表了文章 6天前2026-05-18 20:43:29

Meta 做了个实验：让 AI 从零重建软件，结果全军覆没

Anthropic 在讲 Claude Code 如何重构研发流程； OpenAI 在讲 Agent 如何接管软件工程；各种“90%+ 出码率”“端到端自动化...

梯度不陡 6天前2026-05-18 20:43:29

系统、meta、测试、模型、软件

发表了文章 6天前2026-05-18 20:41:46

AI Coding 别等写完再测：从输入到黑盒验收的验证分层

需求边界有没有理解对？页面路径是不是真的可用？设计稿有没有还原？有没有破坏已有逻辑？这些结果到底能不能算作一次可交付？

梯度不陡 6天前2026-05-18 20:41:46

系统、研发、自动化、coding、设计

发表了文章 6天前2026-05-18 20:41:21

Signal #10：当 Agent 进入 CI/CD、Issue 和云端沙箱，AI Coding 才真正开始系统化

GPT-5.5、DeepSeek V4、Codex、Cursor SDK、GitHub Copilot、Google Agents CLI 等，都在继续把模型能...

梯度不陡 6天前2026-05-18 20:41:21

coding、模型、系统、agent、ci

发表了文章 6天前2026-05-18 20:40:18

AI Coding 的上半场是生成，下半场是验证｜AI 代码被采纳，不代表需求可验收

很多团队在落地 AI Coding 时，会先从 Code Review、Diff 解读、风险检查开始。

梯度不陡 6天前2026-05-18 20:40:18

研发、自动化、coding、测试、系统

发表了文章 6天前2026-05-18 20:39:56

从工单到交付：数字员工开始承接一类 L0 需求

顺着这个问题继续往下走，另一个问题就会出现：什么样的诉求，已经可以不再由人手动走完整研发链路，而是交给数字员工去承接？

梯度不陡 6天前2026-05-18 20:39:56

自动化、编码、部署、实践、研发

发表了文章 6天前2026-05-18 20:39:01

AI 时代，不是所有业务诉求都该进入研发系统

过去很多团队里，其实默认存在着一条很稳定的链路：业务提出诉求，产品整理成需求，设计给出方案，研发接手实现。

梯度不陡 6天前2026-05-18 20:39:01

配置、系统、研发、开发、路由

发表了文章 6天前2026-05-18 20:38:40

All You Need Is Skill：端到端自动化的 MVP 闭环是如何跑起来的

前两篇文章里，我们分别回答了两个问题：端到端自动化到底验证了什么《出码率到 90% 之后，我们真正验证了什么？端到端自动化的第一次真实落地》，以及 90% 出码...

梯度不陡 6天前2026-05-18 20:38:41

系统、自动化、mvp、模型、实践

发表了文章 6天前2026-05-18 20:38:19

当大家开始谈 Harness 时，我们真正该理解的是什么？从 Representation 到 Harness，再到 System，AI 研发正在进入新的系统分层

这个词之所以被反复提起，不只是因为业界又多了一个新名词，而是因为一个更实际的变化正在发生：当模型不再只是“回答问题”，而开始真的“完成任务”，问题就不再只在模...

梯度不陡 6天前2026-05-18 20:38:19

system、工具、模型、系统、研发

发表了文章 6天前2026-05-18 20:37:37

Signal #7：前沿 AI Coding 的分水岭，开始从 Agent 转向系统

最近一个越来越明显的感受是，前沿 AI Coding 的讨论，正在慢慢从“Agent 会不会做”，转向“系统能不能支撑 Agent 稳定做完”。

梯度不陡 6天前2026-05-18 20:37:37

系统、系统设计、agent、coding、工具

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记录 AI 如何从工具走向系统。持续探索 AI 驱动下的软件研发、研发自动化与协作方式的演化。
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北京
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