Tag: AI Coding
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GitHub Copilot CLI 的 Slash Commands 有什么用
Published: at 08:27 AMGitHub 这篇 Copilot CLI slash commands cheat sheet 表面上是在列命令，真正值得带走的是另一层变化：它把终端里的 AI 交互从模糊自然语言，往更显式、更可预测、更可审计的工作流接口推进了一步。/clear、/cwd、/add-dir、/model、/delegate 这些命令真正解决的，不只是方便，而是让上下文、范围、权限和自动化都变得更可控。
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OpenAI 如何看待 Agent-first 时代的 Harness Engineering
Published: at 07:43 AMOpenAI 这篇 Harness Engineering 真正有冲击力的地方，不是“0 行手写代码”这种标题，而是它把 agent-first 工程的重心说透了：当 Codex 负责生成和迭代代码，工程师最核心的工作就会转向设计环境、搭知识结构、做验证回路、约束架构和管理吞吐。真正决定产出的，不再只是 prompt 多会写，而是 harness 设计得够不够好。
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pnpm 如何用 Git Worktree 支持多 Agent 并行开发
Published: at 06:24 AMpnpm 这篇关于 git worktrees 的文档，表面上是在教你怎么开多个 worktree，真正更重要的是它把多 agent 并行开发里一个很现实的问题说透了：每个 agent 都需要隔离工作区和可运行的 node_modules，但如果你靠重复 clone 和重复安装，磁盘、时间和依赖管理很快就爆炸。git worktree 解决代码副本，pnpm 的 global virtual store 解决依赖副本，两者叠起来，才让多 agent 并行在 monorepo 里变得真正可持续。
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AI 把写代码变便宜之后，工程师更值钱的那部分反而更清楚了
Published: at 12:34 AMMilan 这篇文章最值得带走的，不是一句“你不是来写代码的”鸡汤，而是一个越来越现实的判断：当 AI 把实现速度拉满，工程师的核心价值就更集中在问题定义、约束判断、方案取舍和结果验证上。代码依然重要，但它已经越来越像手段，而不是工作的终点。