OpenAI Codex: 如何打造一个 AI Native 工程团队
AI Coding 的主战场正在从“帮工程师更快写代码”转向“帮助团队重新组织软件交付流程”。这篇文章结合 OpenAI Codex 团队实践,讨论 Delegate / Review / Own 这套新的工作模型。
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Anthropic 这篇 long-running application development harness 文章真正值得看的,不是多 agent 架构外形,而是它如何把评估、反馈和减法放回系统设计核心。
复盘 Spec Coding 在强模型时代的收益变化:重流程曾经能约束模型,但在真实客户端研发中容易变成高成本文档负担。文章提出更轻的工作流:先共读需求、拆解任务、评审方案,再用 Plan Mode 执行和验收。
很多编程榜单上的几分差距,放到真实持续开发任务里,可能会变成完全不同的工程体验。SWE-CI 解释了为什么长期维护能力比单次解题能力更重要。
Plan Mode 不是某种神秘的 AI 能力,而是把“先写计划,不要改代码”这套协作节奏产品化。这篇文章拆解 Claude Code、Codex CLI 和 OpenCode 的不同实现。
AGENTS.md 要尽可能精简,只写 Agent 难以从代码推导、但必须遵守的信息。
从 AI Coding 的真实使用体验出发,讨论为什么语音比打字更适合和 Coding Agent 沟通。重点不是语音转文字,而是提高输入带宽,把背景、约束、风险和验收标准更完整地交给模型。