标签: 软件工程
Vibe Coding 的关键不是烧 Token，而是把 AI 当工程团队管理
V2EX 上关于“深度 Vibe Coding 两个月、三百多亿 Token”的分享，真正有价值的不是用量数字，而是一套严肃项目中的 AI 编程组织方法。
从 AGENTS.md 到 Trellis：把 Codex 变成真正熟悉项目的开发助手
V2EX 关于 Codex 项目上下文的讨论，指向一个更工程化的问题：如何让 AI 不再每次都像新来的开发，而是逐步理解项目结构、业务约定、代码风格和历史决策。
没有评估器，Agent 的 loop 只是在空转
自主编码 Agent 不能只靠模型自述判断是否完成。没有 evaluator，loop 只是生成、解释、宣布完成；有 evaluator，目标、过程和产物才会被证据闭合。
AI 写代码之后，人类应该审计划，而不是盯着代码海洋找针
AI 编程让单次改动的代码量变大，逐行审 diff 的性价比会下降。更合理的做法，是把审查前移到计划：目标、边界、接口、数据模型、风险和验证路径。
Project Valhalla：Java 对象模型终于开始偿还性能旧账
Project Valhalla 的价值对象不是一个普通语法糖，而是 Java 对象模型的一次底层修正。它试图解决 Java 长期以来在抽象性与内存局部性之间的矛盾：开发者想用类表达领域值，JVM 却不得不为很多不需要身份的对象支付指针、对象头、分配和 GC 成本。
SpaceX 600 亿美元买下 Cursor：这不是 IDE 收购，而是软件生产入口之争
SpaceX 以 600 亿美元隐含股权价值收购 Cursor，表面看是买下一个 AI 代码编辑器，实质是在争夺开发者工作流、AI 编程数据飞轮和软件生产调度台。
一辆火星车的长寿秘诀：JPL 怎样用软件让好奇号继续工作
最动人的太空工程故事，未必总发生在火箭点火、探测器入轨、降落伞打开的那一刻。很多时候，它发生在任务"本该结束"之后：一台老机器在尘土、低温、辐射和功率衰减中继续醒来，继续执行命令，继续把另一个世界的照片传回地球。
为什么很多码农反 AI：不是反技术，而是在捍卫软件工程的责任边界
Hacker News 上关于“为什么社区反 AI”的讨论，并不是程序员守旧那么简单。它背后是代码生成速度、工程质量、责任归属、职业身份和平台权力重新分配之间的冲突。真正值得关注的不是反不反 AI，而是程序员如何在 AI 时代守住可验证、可维护、可负责的软件工程边界。
《C++：纪录片》：一次围绕四十年语言演进的回顾
《C++：纪录片》把 C++ 从贝尔实验室时期的 C with Classes 讲到现代 C++，也把标准化、STL、产业应用、复杂性与内存安全争论重新放回四十多年语言演进的长时间线中。
用 AI 写出好代码：慢一点，才是真正的快
AI 编程真正的价值，也许不是让团队更快地堆代码，而是让开发者更系统地设计、审查、验证和取舍。慢一点，不是拖延，而是把未来的返工、事故和认知负担提前处理掉。
别再给Agent加提示词了：真正可靠的AI代理，需要的是“控制流”
真正可靠的复杂Agent，不能只靠越来越长、越来越强硬的提示词来约束，而必须把关键逻辑写进确定性的程序结构里，比如循环、条件判断、状态机、检查点和验证机制。提示词负责表达意图，控制流负责保证执行。
一家AI公司如何成为资本主义史上增长最快的公司
Anthropic年化收入两个月内从140亿升至300亿美元，Claude Code成为第一个真正进入企业生产系统的AI员工。AI行业的叙事正在逆转——从"算力过剩"变成"需求不够用"。
轰轰烈烈的全员AI，为何活不过第二个月？从“狂烧百万Token却不见营收”的荒诞现实谈起
企业一窝蜂推进“全员 AI Coding”，最常见的结局不是效率革命，而是 Token 账单暴涨、流程更乱、老板更焦虑。问题不在 AI 没用，而在于很多公司把拖拉机当成了印钞机。
面试几百个 PM 后的发现：大多数人还活在旧世界
Anthropic Claude Code 产品负责人 Cat Wu 面试了数百位 PM 后得出一个残酷结论：大多数产品经理依然活在旧世界里。当代码生成成本趋近于零，交付周期从半年压缩到一天，传统软件工程中那些被奉为圭臬的流程和角色，正在被无情地重构。
AI-First 工程革命：CreaoAI 如何用 Agent 重塑生产流程，实现从"周"到"小时"的交付跃迁
2026年4月13日，CreaoAI 联合创始人 Peter Pang（前 Meta LLaMA 团队成员）在 X 上发布了一篇长帖，详细拆解了他们团队如何将 99% 的生产代码交给 AI 完成，并将完整功能从构思到上线压缩到一天内完成：上午 10 点上线新特性，中午 A/B 测试，下午 3 点根据数据下线，晚上 5 点上线优化版。三个月前，同样的周期需要六周。 这不是"装个 Cursor 用 Copilot 提效 10-20%“的 AI-assisted 故事，而是彻底的 AI-first 重构。Peter 将其称为 harness engineering（OpenAI 在 2026 年 2 月正式命名的概念）：工程团队的核心工作不再是写代码，而是为 Agent 构建可读、可验证、可执行的"马具”（harness），让 AI 成为首要构建者，人类负责方向、批判和风险判断。 本文将从技术视角完整解读这篇帖子，拆解 CreaoAI 的架构重构、工具链、自愈闭环、新型工程角色，以及对整个行业的启示。目标是帮助正在或即将迈入 Agent 时代的工程师和 CTO 理解：真正的 10x 不是更快写代码，而是把整个系统设计成 AI 能"看懂、改好、自己修"的状态。
AI 会让程序员失业吗？吴恩达这次谈的，不只是"工作"，而是软件工程的未来
最近，吴恩达围绕"软件工程的未来"发了一篇很值得细读的推文。表面上看，这是一段为 AI Developer Conference 预热的文字；但如果认真读下去，会发现它真正讨论的，是一个比"AI 会不会替代程序员"更重要的问题：当 AI agent 正在加速写代码，软件工程这门职业到底会变成什么样？