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文章探讨了AI编程中"上下文腐烂"的问题，分析了三大根源（注意力衰减、代码异味传播、沟通问题），提出用Unix管道架构作为解决方案，通过进程隔离、标准IO和组合能力来构建AI友好的编程范式。

在AI编码时代，技术债务问题被急剧放大。AI既能放大编码能力，也会放大错误和模糊需求带来的问题。本文探讨了需求分析在AI时代的关键作用，提出了有效路径，强调需求分析师将成为AI时代最重要的角色，并确保

AI编程的泡沫正在让无数管理者产生"不需要程序员了"或是"普通人可以开发产品了"的幻觉。本文通过真实案例和深度分析，揭示AI编程的真实能力边界，为理性决策提供参考。

通过深度体验iSouQuote项目报价工具，探讨其在消除项目不确定性、透明化报价机制、量化时间成本等方面的创新做法，以及在商务谈判中的实际应用价值。

本文分析了目前行业内github,openai,amazon等对规格驱动开发的尝试和工具，提出了需求规格在将来的开发模式中的重要作用。

github新推出的spec-kit介绍了面向AI编码时的全新模式：以规格驱动开发，实现产品与技术无关。同一个产品，只要规格描述到位，后端实现技术可以随时切换，或者多种方案同时提供(反正都是AI自动生

本文分析了AI编码看着好看其实很烂的现象、原因、并探索了实践中如何解决的方案。然后从理论上延伸下人类如何更好的和AI协作的方式。

AI能3秒生成代码框架，还要程序员干什么？AI编码尤其是目前流行的什么氛围编程的概念，给了很多人这种直觉。那要怎么办呢

对于AI编程来说，需要使用全新的面向提示词的需求文档来和AI+人类沟通,构建共同的单一事实来源文档知识库是重中之重。