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告别先开发后治理：Agent 驱动的数据质量一体化交付

文章指出离线数据开发中数据质量建设面临开发与治理分离的困境，如治理滞后、迭代不同步等。DataWorks引入Data Contracts理念，以YAML Spec形式将质量规则嵌入开发流程，还可借助Agent配置规则，未来将多引擎覆盖、降低门槛并融入IDE。

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。

文章指出速度不是软件交付目标，提升效率是为获反馈。片面追求速度不可取，如微软 Word 因功能堆砌失市场。引入人工智能只为提速不可信，应重视反馈，优化交付流程，借助 AI 打造更有格局产品。

George Hotz 试用多种 AI 编程 Agent 后，在博客称大规模采用将以灾难告终，认为 Agent 不是程序员，生成代码质量差。此外，OpenClaw 工程师、Uber 高管等也对 AI 编程提出担忧。

Anthropic《2026 Agentic Coding Trends Report》基于企业实战数据，总结了AI编程Agent重塑软件开发的8大趋势，分基础、能力、影响三类，附企业案例，还给出2026年四大优先事项。

文章介绍规范驱动开发（SDD），它是软件架构重大转变，以可执行规范为核心，构建五层执行模型，反转传统架构关系，强调漂移检测，明确人机分工，具备五项核心能力，但采用时也面临多种权衡。

吴恩达认为AI编程虽加速开发，但Agentic编码系统不可靠，会引入漏洞、删除代码等。他给出核心解法，利用Agentic测试，优先测后端和底层架构，还明确测试优先级，前端低、后端高。

InfoQ 2025 年软件架构和设计趋势报告，借助《跨越鸿沟》模型分类。涉及 AI 多方面趋势，如 LLM 普及但应用场景存疑，还有 Agentic AI、SLM 等创新领域，以及 RAG、AI 辅助开发等不同阶段趋势。

作者实测不写代码开发鸿蒙应用流程，介绍华为鸿蒙激励政策，含三档奖励最高1万。还讲搭建DevEco Studio与AI编程环境，用Claude Code开发，以及构建、打包、上架应用步骤和实用技巧。

Cursor团队将内部工作流打包成插件，即插即用，无需第三方服务集成。套件含18个技能、2个规则和1个代理，可通过`/add-plugin cursor-team-kit`安装，插件地址为https://cursor.com/marketplace/cursor/cursor-team-kit。