「工程师生产力」共找到 576 篇相关文章
一位工程师对“好代码”的 7 年思考
本文围绕“什么是好代码”展开,作者结合自身职业发展,从初入职场的“黑盒认知”到深入思考多维度评价标准。还介绍代码评审标准,从稳定、体验、效率、成本衡量。最后给出写好代码的方法和面临的挑战。
AI 炮制的“工作垃圾”,正在摧毁你的生产力
尽管生成式AI在工作场所使用激增,但多数公司难见可衡量的投资回报率。原因可能是AI工具产出“工作垃圾”,表面光鲜却空洞。文章分析现象、影响,并为组织提出避免“一刀切”等应对原则。
9 个加速开发者生产力的开源 AI 与 MCP 项目
Github官方精选9个开源项目,分框架与平台集成、开发者体验及AI增强编码、自动化与测试编排三大主题。各项目聚焦不同功能,如将MCP嵌入框架、语义理解辅助编码、安全执行调试等,能加速开发者生产力。
“AI提高了我的生产力,但我更累了”
《AI疲惫是真实存在的,但却无人提及》一文爆火,引发开发者共鸣。专业程序员Siddhant Khare也有同感,他分析AI使人更累是多方面因素所致,还提出可持续工作方式,认为要知道何时停用AI。
别再设计 Prompt,顶尖工程师已经开始写 Loop 了!
2026年6月,“Loop Engineering(循环工程)”一词热门起来。其核心主张是不用再亲自给AI写提示词,而是设计驱动Agent的循环。Anthropic的工程师还写成了完整手册,介绍搭建方法、关键及最佳实践等。
5w颗星!前Google工程师为Agent打造的设计系统
Anthropic的frontend - design是Claude首个广泛使用设计技能,Impeccable由此起步并扩充功能。它有一次设置流程、23条命令、59条确定性检测规则等,还给出反模式,介绍多种安装方式及使用方法。
AI Infra 工程师们如何应对大模型流水线里的“暗涌”?
InfoQ《极客有约》X AICon 直播邀请华为、蚂蚁集团等专家探讨大模型 Infra 工程师实战日常。涉及大模型工程高频问题、版本迭代冲突处理、推理部署成本优化、开源项目挑战及 GPU 虚拟化趋势等内容。
AI Infra 工程师们如何应对大模型流水线里的“暗涌”?
InfoQ《极客有约》X AICon 直播,邀请华为昇腾专家 ZOMI 酱、蚂蚁集团马介悦和 SGLang 尹良升探讨大模型 Infra 工程师实战日常。涉及大模型工程高频问题、版本迭代策略、推理部署优化、开源项目挑战等内容。
我的 2025 总结:当 AI 开始释放创造力,工程师如何重新站位
2025 年 AI 开始释放创造力,重新定义知识工作。作者在编程上向创造性工作倾斜,设计适配 AI 的架构、落地 DSL;写作上 AI 提升生产力但削弱创作欲。2026 年需探索新竞争力,实现角色转变。
MiniMax开源技能包:让AI写代码从大学生变资深工程师
MiniMax 官方开源 skills 仓库,能提升 AI 写代码质量,从‘大学生水平’升为‘5年+资深工程师’。其覆盖多种开发场景,支持四种主流 AI 编程工具,配置后重启可用,具体效果因场景而异。