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如何为AI编写功能规格说明
为什么智能体编程依赖于确定性契约,而非模糊需求和提示词猜测
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为什么智能体编程依赖于确定性契约,而非模糊需求和提示词猜测
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本文探讨像Superpowers这样的框架如何运用罗伯特·西奥迪尼的说服原则(权威、承诺、社会认同)让AI智能体更加自律,以及开发者如何在自己的CLAUDE.md(或AGENT.md)文件中使用合理化辩解对照表、压力测试和承诺机制。
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每个AI构建者应该问的问题是:什么放在harness里,什么不放在外面?答案有一个特定的形状。我称之为精简harness,做厚skill。
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我差点在第一天就愤怒地放弃了 Codex。我一开始犯的核心错误:我把 Codex 当成了 Claude Code。这听起来微不足道。其实不然。
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开发人员使用人工智能的方式正在悄然改变。
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目标不再是「最强大的模型」,而是「每个任务最有效的模型」。理解这种重新定位是构建实际上可以扩展的代理系统的第一步。
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每个 AI 编码 Agent 都有同样的盲点。它可以在几秒钟内生成一千行 React,但它不知道你的应用应该是什么样子。
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Claude Code 不仅可以用于编码,还可以创建相当复杂的图表。在本文中,我将探索 Claude Code 中用于网页或桌面创建图表的几种流行场景,并分享一些帮助你充分利用它的技巧。
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在本文中,我将向你解释可以使用哪 7 个 Harness 来构建可靠的 AI Agent。
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Anthropic 新推出的自动化功能详解
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我上周花时间测试了这六个以独特方式扩展 Claude Code 的仓库。
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80%的生产AI Agent代码是基础设施——状态管理、故障恢复、环境隔离、扩展。只有20%是Agent逻辑。