Claude Code智能编程指南：gstack工具打造虚拟开发团队
Y Combinator现任总裁Garry Tan在2026年借助Claude Code#ClaudeCode完成了超过60万行生产级代码（其中35%为测试用例），日均产出1至2万行。他的2026年GitHub贡献记录达到1237次提交，而在他最活跃的2013年全年仅有772次。这并非因为“打字速度提升”，而是因为他开源了一套名为gstack的工程工作流#编程工作流，将Claude Code从一个“会写代码的人工智能”转变为一支完整的虚拟工程团队#AI编程。gstack#gstack是一系列Markdow
告别纯聊天：揭秘智能体如何让AI真正替你干活
上一期我们探讨了2026年AI的宏大版图，不少读者在后台留言询问："AI究竟如何协助我工作？不是那种简单的对话，而是真正替我处理事务。"这确实切中了要害。今天我们就来深入解析2026年AI领域最热门的概念——智能体（AI Agent）。当你目前使用ChatGPT、DeepSeek或Kimi时，体验是怎样的？通常是问一句答一句。你指令"帮我写篇周报"，它便能生成；但生成之后呢？它无法自动发送邮件，不会查阅你上周的日程安排，也不会整理项目进度——你仍需手动将信息喂给它，再搬运它
AI早讯：循环工程新突破，团队72小时耗3亿Token驱动AI自主编程
先分享一件真实案例。 某程序员团队，放手让AI独立编写了72小时代码，耗费超过3亿个Token（这大约相当于AI阅读上万本书籍的文本量），并重新构建了100个后端接口（接口可理解为不同软件之间沟通的“连接器”）。 成果如何？核心流程全部畅通，底层框架完成翻新。 这并非虚构故事，而是2026年7月在深圳同盟圆桌研讨会上呈现的实际案例。李福春团队运用一种名为“循环工程”的策略，使AI如自动驾驶般编写代码——人类无需紧盯，AI自主作业。 本文就将这套方法详细拆解，为你透彻说明。 01 循环工程是什么？一语道明
AI落地难？国地科技让业务人员自己造懂行AI
六月底，夏季达沃斯论坛在大连落幕。全场最热的关键词之一，是‘AI规模化’。与会嘉宾达成了一个共识：当前AI竞争的焦点，已经从‘谁拥有更先进的技术’转向了‘谁能更快把技术变成现实生产力’。世界经济论坛AI卓越中心负责人甚至直言：中国企业正率先探索‘从AI工具走向AI驱动的系统性转型’。话很提气，但现实是另一回事。很多政府和企业已经用上了大模型，可一旦把AI放进具体业务场景——比如国土空间规划、耕地保护、执法巡查——就发现不对劲了。问它基本农田政策，给一段百度百科式的泛泛回答，既不区分时间效力，也不判断适用范
C++语言创始人Bjarne Stroustrup：资深工程师宁可离开，也不想为AI代码背锅
技术圈近期流传着Bjarne Stroustrup的一段话，他透露已亲眼目睹部分资深工程师选择离开岗位，原因是他们厌倦了没完没了的验证工作——每次调整代码或提示词，AI的输出结果都会发生变化。离开。不是换工作，不是转行，是直接退出这个行当。说这番话的人是C++语言的缔造者，已年逾古稀，毕生都在与C++打交道，目睹了这门语言从无到有、从被冷落到成为互联网底层架构不可或缺的核心力量。这样的人经历过太多次「编程即将被颠覆」的浪潮。他并非危言耸听，只是在陈述一个正在上演的现实。那些选择离开的人，放弃的并非编程本身
DLTM企业AI训练平台：无需编码的私有化部署，让全员轻松构建专属模型
一、行业背景：AI模型驱动企业竞争优势在数字经济与智能制造的深度交融下，自主可控的人工智能模型正成为企业优化效率、削减开支、打造独特竞争力的重要基石。无论是工业检测、安全防护、医疗诊断，还是农业管理、智能运营，AI正重塑工作流程。然而，长期以来，AI模型开发面临技术难度大、数据隐私隐患、部署费用高昂、流程分散等实际挑战，众多传统企业和业务部门因缺少算法人才与专业技术支持，难以有效应用AI。推动AI从实验室走向全员普及，已成为行业最迫切的平等化需求。二、无代码操作：消除技术障碍，全员皆可参与DLTM企业级A
AI互相审查：一场缺失裁判的竞技
你刚刚走完了一套标准的AI开发流程。Copilot Workspace从Issue列表中领取了一个任务。Claude Fable 5独立完成了编码工作，自动通过了全部测试，发起了PR。随后，GitHub内置的Code Review Agent自动审核了这段代码。它标注了两条「建议优化」，Claude自动修复并重新提交。你打开PR页面，映入眼帘的是：所有检查绿灯亮起，代码审查已完成，变更看起来合理。你点击了Merge。整个流程中，你没有阅读过任何一行代码。编码的是AI，审核的也是AI。你的角色退化为：按按钮
AI 在各行业研发团队的落地现状
前几日与一位前同事闲聊，他现任职于某国有企业，身份为外包人员。我询问其单位对 AI 技术的应用比例，他回应道：作为一名产品经理，目前主要将 AI 作为辅助参考工具，仅用于绘制流程图或提供思路指引，核心工作并未交由 AI 完成。随后我进一步询问了研发部门的情况。他透露：目前基本仍依赖人工手写代码，尚未引入 AI 技术。这主要是因为国企高度重视数据安全，且保留人工有助于维持研发岗位规模。总体而言，其单位在产研环节对 AI 的介入非常有限。我不禁思考，连 AI 最易替代的岗位都未采用该技术，反而坚持人工操作，那
零代码玩转AI：临床研究实战工具黑客松上海站招募中
只要你在临床研究圈子里摸爬滚打过，肯定会对以下场景深有体会：某些活儿，门槛不高，却极其磨人。 某些环节，逻辑不深，却日复一日。 某些槽点，天天被大家挂在嘴边，但似乎始终无人去真正搞定它。举个例子： 数据核查的潜规则全凭资深DM的脑海记忆； CRA写报告写到恨不得给Word文档烧香； CRC整日被随访安排、催促事项、繁杂表格和截图截图撵着跑；医学编码、入排预估、方案解读、质疑答复……每个职能都面临着大量“细微却致命”的痛点。以往，我们往往只能叹一句： “这事儿要是有个自动化神器就好了。”如今时移世易。借助
AI Agent生产落地三要素：Spotify、Block与Spring AI的工程实践
2026年，企业AI竞争已从"是否使用工具"转向"能否将Agent稳定交付至生产环境"。本文整合Spotify、Block与Spring AI的实战经验，提炼AI Agent工程化的三大基础设施层级，助技术决策者避开"全员用AI，业务无变化"的伪繁荣陷阱。核心结论：AI Agent工程化的关键不在模型替换，而在构建可持续交付的底层体系。Spotify以Claude Code管理超2000万行代码，Block让3500名工程师将缺陷修复完全交由Agent处理，
AI赋能教育：基于算法与代码协同的计算思维培养路径探析
AI视野中塑造计算思维的 “算法代码协同”方法探析——融合“3AT架构”透视算法教改演进孙波 山东省教育科学研究院王爱胜 山东省青州第一中学《普通高中信息科技课程标准日常修订版（2017年版2025年修订）》（下称“新课标”）把课程名从“信息技术”更作“信息科技”，面对该转变，笔者借探讨胡金锦老师论文《AI大环境下，借3AT教学架构重塑算法课堂》之机，融合文中对浙江高考算法测评内容及模式的反思，及对3AT课堂模式转型的深层剖析，总结出“算法代码协同”方法，对算法的理解、检验、规划与代码的感知、实践及创新展
微软AI智能体为赫兹租车道路援助提速15%
赫兹公司（Hertz Corporation）是全球知名的汽车租赁与出行服务巨头。旗下拥有 Hertz、Dollar、Thrifty 和 Firefly 等多个租车品牌，业务网络遍及全球 160 个国家，网点数量超过 11,000 家。公司现有员工约 26,000 名，管理着超过 56 万辆汽车的庞大车队。同时，赫兹还经营 Car Sales 二手车交易业务，覆盖美国线上线下全渠道，并提供面向欧洲市场的 Hertz 24/7 汽车共享服务。为巩固行业领导地位、提升客户与员工体验，赫兹公司全面推进技术现代化
AI生成代码需证据支撑：无测试不合并
AI写代码越快，PR越不能只看代码本身。接下来真正要审的，是它有没有证明自己改对了。没有测试证据、失败记录和影响范围说明的 PR，即使 diff 看起来很干净，也别急着合并。过去审 PR，重点是人写了什么：代码风格、边界条件、命名、架构是否合理。AI 参与以后，问题变了。智能体可以很快生成一大段看起来合理的修改，也可以顺手补测试、改文档、修 lint。表面上 PR 更完整了，但审查者的压力并没有下降。因为你不知道它是真的理解了问题，还是只是把错误藏到了更深的地方。尤其是 AI 编程工具开始自动读仓库、自动
AI Coding Agent 泛滥之际，企业亟需的是管控中枢
AI Coding实战观察Agent 多起来后，真正考验企业的，是能不能看见、约束并接住每一次自动变更。当 Coding Agent 只能帮工程师补代码时，核心问题是“写得准不准”。但当它开始后台领任务、开分支、跑测试、提 PR，甚至同时处理多个需求时，企业面对的就不只是代码质量，而是任务、权限和责任边界。企业真正缺的不是更多 Agent，而是一个能管住任务、权限、上下文、验证、预算、审计和人工接管的控制面。下图可以把控制面的核心对象串起来：它像一座研发塔台，不替 Agent 写代码，而是决定什么任务能起
终端AI编程三巨头：代码由AI执笔
AI时代-双方智慧局中篇｜Claude Code、OpenAI Codex CLI、aider——在终端里，AI就是你的编程同事嗨，欢迎回到双方智慧局。上篇我们聊了三大现在流行的AI IDE。如果你还没有看上篇，欢迎点进主页查看。但有一群人，他们对鼠标过敏，对图形界面嗤之以鼻……他们的信仰写在黑色背景的终端里，闪烁的光标就是他们的图腾。这群人叫后端工程师、运维、DevOps，或者更统称一点——“命令行原教旨主义者”。我们今天就来看一看这些在终端里运行的AI编程工具。01Claude Code：一个让大佬&