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从传统编程转向大模型编程
文章指出大模型编程时代,开发者要从‘代码产出者’变为‘文档定义者’,介绍其优势、人+AI结对编程模式,还提及模型工具技巧、开发流程、常见陷阱及应对策略,强调文档驱动和安全合规。
编程脚手架狂揽 20 万星,Agent 基础设施成 GitHub 新战场
近日,GitHub Trending 榜首的「obra/superpowers」飙到近 20 万星。它是 AI 编程脚手架,能让 AI 按专业流程产出高质量代码,解决开发者难题。GitHub 上 Agent 基础设施项目爆发,各公司也在布局,工程标准争夺激烈。
Harness Engineering:耗时一周,我是如何将应用的AI Coding率提升至90%的
文章结合Anthropic、OpenAI方法论与项目实践,分享为存量Java应用构建Harness体系,将AI代码率从不到25%提至90%的方法。介绍Harness概念、现状挑战、实战步骤、关键经验及效果,还对其未来发展做了展望。
不会被AI替代?100年前的农民也这么想的,这些图表让你害怕!
文章指出没有工作能逃过AI替代命运,以农业、制造业岗位变化为例,说明AI将使人力需求减半。微软和谷歌超30%代码由AI编写,还提到人们对AI威胁认知不足,探讨了AI时代谁是受益者等问题。
Codex在推理框架上能蹬出什么优化
作者复盘用Codex在SGLang中的实践,原本需3 - 4个月的工作量现缩短为1个半月。介绍保证代码质量方法,分享印象深刻的debug经历,列举在SGLang用Codex一个月的优化成果,还提及Claude Code使用遇阻。
马斯克的好兄弟,卡帕西又双叒出新指南!GPT-5 Pro是AI编程最后防线
在「代码后稀缺时代」,Karpathy分享AI辅助编程体会。他认为不同工具各有优劣,Cursor适合日常开发,Claude Code与Codex能完成大块功能但缺「品味」,GPT - 5 Pro是攻克顽固bug的最后防线。
33.5k星星爆火!这个开源插件让AI不再写屎山,token自然就省下来了
Ponytail是开源插件,将资深工程师工程直觉整理成skill规则,供Claude Code等AI coding agent加载。它让AI开发更克制,减少代码量、成本,提升速度,核心是强制AI做复杂度判断。
比 Context7 更靠谱:Exa-code 靠 1B+ GitHub 与 Stack Overflow 减少幻觉
Exa团队索引超1B+文档、GitHub仓库等内容,exa - code对其混合搜索、分块处理。它是首个为编码代理制作的Web规模上下文工具,在代码幻觉评估中表现超流行网页搜索工具,核心技术有专为AI的搜索引擎和高效返回上下文。
大模型能复刻这些系统吗?ProgramBench给出了残酷答案
斯坦福NLP组发布ProgramBench,用200个完整代码库重建任务测试主流大模型,要求模型仅根据可执行文件还原如SQLite等项目完整代码,结果所有模型实际解决率为0%,说明模型更擅模仿代码表面结构。
GPU-MODE Leaderboards之vector_add histogram 以及一些有趣发现
文章介绍GPU-MODE Leaderboards中vector_add和histogram任务。分析vector_add实现、带宽利用率,rank1代码用cccl,带宽利用率超80%;histogram算子瓶颈在atomic冲突等,rank1也多用cccl,还给出rank2代码,最后提及任务中Hack行为及代码提交方式。