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Anthropic 发布 AI Native 全流程实践指南
Anthropic应用AI团队发布实践指南，阐述如何将AI融入软件开发生命周期各环节。指出代码不再是瓶颈，构建快但周边流程慢。指南围绕六阶段展开，给出实施步骤、治理框架和度量指标。
通过架构建议流程实现架构决策的去中心化
Andrew Harmel - Law 在 Goto 大会提出架构建议流程，认为传统架构实践不可扩展，架构需去中心化。该流程让任何人可做决策，只需向受影响者和专家寻求建议，还提到失效模式及实践转变。
从Vibe Coding到Agentic Engineering：重构后台开发全流程
文章介绍从 Vibe Coding 到 Agentic Engineering 的转变，以真实需求为例，展示后台开发全流程，涵盖需求获取到合入发布各阶段，介绍各阶段工具及操作，凸显 Agentic Engineering 优势，强调人编排、AI 执行的核心理念。
从人工到AI驱动：天猫测试全流程自动化变革实践
AI时代，天猫技术质量同学探索AI在测试全流程提效的落地方案，将传统测试工作链拆解为五阶段，目标是实现全流程自动化等。介绍了测试体系变革、所需关键能力、技术架构及落地收获与未来趋势。
Anthropic 发布 AI-Native 软件开发流程：时代变了，该换套模式了
Anthropic 8 月 21 日发布《The AI-Native SDLC Playbook》，指出传统软件开发生命周期（SDLC）流程重，已不适应 AI 时代。介绍了 AI 原生 SDLC，把旧管控目标和新执行方式结合，还分六阶段阐述具体实践。
首个多模态工业信号基座模型FISHER，权重已开源，来自清华&上交等
清华、上交等团队联合发布首个多模态工业信号基座模型 FISHER，用搭积木法对异质工业信号统一建模。技术报告和权重已开源，还提出 RMIS 基准评估性能，实验显示其泛化能力强。
EMNLP 2025 | T2R-bench: 业内「首个」工业级表格生成报告评测基准
中国电信人工智能研究院推出业内首个面向真实工业场景的“表格到报告”基准T2R-bench，涵盖多领域真实表格、问题与人工标注关键点，配套创新性三维度评测体系。实验显示主流大模型在该任务上表现欠佳，提升空间大。
Agent 一年半开发复盘：大家对 Agent 的理解有错位，有效的「认知流程」很关键
本文是作者对一年半AI开发过程的复盘，指出大家对Agent理解有错位，强调有效「认知流程」的关键作用。通过高考、学霸成长等例子阐述Agent核心，对比Chatbot与Agent，还从理论视角解释其有效性，最后点明开发者角色转变及面临的挑战与前沿探索方向。
以孔子命名，超越Claude 4.5 Opus，Meta发布工业级自我进化AI软件工程师CCA
Meta与哈佛联合推出工业级软件工程师CCA，它是一套让AI在工业级代码库协作的方法论，解决长上下文推理等难题。其三维解耦设计、精细记忆机制、自我进化能力获数据验证，还适合引入强化学习。
Codex正在重塑传统推理框架开发流程
作者用Codex完善SGLang Diffusion的SKILLS流程，修复诸多bug。让其做benchmark脚本，发现不同rmsnorm性能差异。应用flashinfer rmsnorm遇问题，Codex找出原因并修复，还提升了模型性能，体现强大生产力。