AI 趣闻见识

0、先破后立：别再把 Review 当“挑代码毛病”，AI 时代真正要审的是“改动是否可控、可验证、可撤回”。 以前产出慢，Review 可以细抠实现；现在 AI 产出快，PR 数量暴涨，你还按老办法

0、先破后立：别再把一致性验收当“截图叠一叠”，那只验到了皮；真正决定口碑的是状态、交互、可读性这些细节。 很多团队验收 UI，一上来就盯着间距、颜色、圆角，像在做找不同。结果页面看起来差不多，一用就

0、先破后立：别再只看“能跑/跑分/演示很顺”，上线考验的不是聪明，是可控与可撤回。 AI‑Coding 最容易把团队带沟里的一点是：Demo 很像成功，合进主干也没报错，于是就以为稳了。可线上从不按

0、先破后立：别把 Pencil.dev 当“截图生成代码工具”，那样一致通道一定断 常见误区三件事： 只喂一张设计图：没组件规范、没 token，模型只能猜，出来必漂。 只看能不能跑：能跑不代表和设

0、先破后立：别把软件 VI 当“改个 Logo、换套颜色”，那只是皮；真正的 VI 是让产品长期“长得一致、说得一致、做得一致”。 很多团队写 VI，写着写着就变成“视觉资产打包”：给几个色值、放几

0、先破后立：大厂不是靠“写得更快”赢，而是靠“交付更稳、返工更少”。 中心论点：AI-Coding 在大厂的主要作用，是把工程链路变得更可控，而不是替代程序员。 头部公司最值钱的是稳定性：一次事故的

0、先破后立：别把它当“又一个写代码的 AI”，那样你会完全用错。** 很多团队引入工具的起点是：写得更快、补全更强、能多写点功能。但现实是，真正拖慢交付的通常不是“敲代码速度”，而是对齐成本、返工成

0、先破后立：别只看“能写代码/能跑通”，那不是编码强的核心。 很多人说某模型编码强，是因为它能把函数写出来、能把样例跑过、甚至能刷题分高；但真正的强，是它能在真实工程里少翻车：改动不乱、边界不漏、风

0、先破后立：别只看“能聊/能跑/跑分”，那是最容易误判的入口。 很多人评模型，第一眼盯的是：回答像不像人、代码能不能跑、榜单分高不高；但真正拉开价差的，往往是“交付稳定性”和“返工成本”——同样一段

0、先破个误区：Prompt 写得越长、越“说明白”，不代表 AI 理解越准。 很多人把 Prompt 当需求文档写，背景、情绪、比喻、历史包袱一股脑塞进去，结果 AI 反而抓错重点；干扰不是来自信息

0、先把误区掰正：别把“能跑”和“跑分高”当成写对了。 很多团队用 AI 写代码，第一反应是看它能不能编译、能不能通过几条样例、跑分有没有提升；这很像只看“车能开”就说车安全。问题在于：AI 最擅长把

这两年“Agent”火得很快：能联网、能调用工具、能写代码、能跑任务，听起来像是把AI从“聊天框”推进到了“生产力”。于是各种 agent-cli（命令行里的智能体框架/工具）也跟着冒出来：装一个，配

市面上聊AI，最常见的姿势是盯着排行榜：某模型数学多高分、代码多高分、推理多高分。看着很科学，但你真把AI拿来写方案、改简历、做客服、写代码、读报告，就会发现一件事：跑分高，不等于好用；会答题，不等于

【引言开始】 在第一梯队大厂，AI-Coding 的目标往往不是“把代码写得更快”，而是把它嵌入研发体系，成为可审计、可回滚、可度量的一部分：既提升吞吐，也不牺牲稳定性、可维护性与架构一致性。 本文讨

【引言开始】 AI-Coding 早已不只是“写两行补全代码”。当你把它当作一个可编排的工程能力（而不是单次问答工具），它可以在需求澄清、架构设计、编码、测试、排障、文档、代码评审甚至发布回归中持续发

【引言开始】 过去的“手敲编程”，核心劳动是：把想法翻译成语法正确、可运行的代码；遇到报错就查文档、搜帖、打断点；写测试与写文档常常被挤到最后。AI（以代码补全、对话式助手、代码生成模型为代表）正在改

【引言开始】 当团队把 AI 仅当作“个人写代码加速器”时，往往只能获得局部提效；真正影响产品落地速度的，是需求澄清不充分、接口反复、联调阻塞、质量回归慢、文档滞后等系统性摩擦。团队级 AI 协作的目

【引言开始】 AI 正在从“写代码的工具”变成“参与架构决策与工程交付的合作者”。把 AI 与架构结合，真正的价值并不是让产研团队写得更快，而是让系统在需求理解、方案生成、质量守护、演进决策等关键环节

【引言开始】 Gemini 是 Google 推出的多模态大模型家族，核心目标是让同一个模型能够理解并生成文本、图像、音频、视频与代码，从而在更广泛的真实场景中工作。相比只处理文本的模型，多模态能力能

引言 随着软件开发复杂度的不断提升，代码质量和性能优化已成为开发者必须面对的核心挑战。无论是资源受限的嵌入式系统，还是需要处理海量数据的云服务，高效且优化良好的代码都能显著提升系统性能，降低运营成本。