「规约驱动开发」共找到 2082 篇相关文章
打破 AI 辅助开发碎片化困境，阿里巴巴 R2C Agent 的 AI 编程实践
文章围绕阿里巴巴 R2C Agent 的 AI 编程实践展开。指出当前 AI 辅助开发存在与生产链路结合难、协作碎片化等问题，介绍了 R2C Agent 如何驱动研发链路，阐述其框架、实施情况及未来提升 AI 渗透率的目标。
颠覆AI Agent开发，一个容器搞定所有开发环境！
AI Agent开发环境配置复杂，开源项目AIO Sandbox将浏览器、终端等工具整合到Docker容器，形成统一沙箱执行环境。它有一体化沙箱等亮点，还提供多语言SDK，能一键启动。
我的天！MCP开发，从“地狱模式”秒变“傻瓜操作”
作者分享FastMCP工具，它让MCP开发从难变易。过去开发MCP耗时久、Bug多，用FastMCP，186秒可本地搭建，还能上云、部署到Cloudflare Worker，降低AI工具开发门槛。
IROS 关键圆桌：到底应该模型驱动，还是数据驱动？
10月20日，美团在IROS大会期间举办学术年会，多位嘉宾围绕具身智能商业化等议题展开探讨。圆桌嘉宾就第一性原理、软硬件体系、模型与数据驱动等话题各抒己见，还谈及机器人最终形态并勉励年轻人。
我的 AI 原生开发流程：一个真实案例的完整复盘
作者复盘用 AI 给 App 加新功能的开发流程，指出 AI 原生开发本质还是传统流程，但执行主体从人变成 Agent，人是指挥官，确认决策；各环节有变化，文档更重要，大部分开发类 Skills 没必要。
AI 应用开发的破局之路：字节跳动 Eino 框架实践
在 InfoQ 举办的 QCon 全球软件开发大会上，字节跳动沈桐介绍 Eino 框架在组件抽象和业务编排的创新实践。该框架以大模型为基础，解决应用开发中节点、信息流转和沉淀框架的问题，还给出开发实例，展望了未来重点方向。
第 4 章 Agent 开发实战
本章面向理解大模型、会 Python 但未系统搭建过 Agent 的工程师，采用「概念 → 最小示例 → 可运行项目」结构，介绍 Agent 开发实战，涵盖 LCEL 拼装、工具暴露等内容，还说明了开发环境搭建方法。
Bun 推出内置数据库客户端与零配置前端开发
Bun 发布 1.3 版本，是迄今最大更新，实现全栈开发，推出统一数据库 API 并提升性能。引入零配置前端开发模式，有内置 Redis 客户端，社区反响不一，还扩展包管理功能，性能提升显著。
谷歌发布 Firebase Studio 重大更新，用于代理式 AI 开发
7月初谷歌伦敦云峰会上，Firebase Studio展示重要新功能，包括自主代理模式、对MCP原生支持及Gemini CLI集成，旨在简化代理式AI开发，让其更自主、信息丰富且融入开发流程。
OpenCode AI编程实践：利用推理路由低成本开发游戏
文章介绍用 OpenCode 结合 DigitalOcean 推理路由器开发点球大战游戏 PK Shootout。其按任务选模型，多数任务路由到 MiMo V2.5 和 GLM - 5.2，成本约 8.25 美元，远低于只用前沿模型。文中还分析开发各环节及适用场景。