Tag: Software Engineering
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Harness 工程：让 AI Agent 真正可靠
Published: at 12:28 AM从任务契约、项目地图、工具、持久状态、验证信号、权限控制和运行追踪七个方面，拆解如何为 AI Agent 建立可检查、可恢复、能够持续改进的运行环境，并给出按风险逐步扩展的实用检查表。
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Uber Agent 成本优化：用量增长 9.4 倍，账单趋稳
Published: at 12:21 AM拆解 Uber 软件工厂的 Agent 成本方程、模型路由、上下文压缩、缓存时长、按需工具、Code Mode 与知识图谱，并整理成中小团队可执行的优化实施顺序。
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AI 编程时代，软件基础仍是核心
Published: at 01:34 PMAndrew Ng 认为，coding agent 可以扩大开发者的工作范围，却无法替你判断延迟、可靠性、成本和安全边界。本文把软件基础整理成全栈、数据、架构与生产能力四个检查方向。
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重构能省多少 Token？一次 Agent 代码库的经济实验
Published: at 12:35 AM当 Agent 写出 17,155 行的单文件数据访问层时，重构不再是代码品味问题，而是直接的经济决策。Thoughtworks CTO 用 15 步重构做了一次实验，发现同样的修改任务，输入 Token 消耗从 15.9 万降到了 2.7 万，降幅 83%。这篇文章拆解了他的实验设计、数据和关键发现。
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.NET 的多次重生：从 Framework 到统一的现代平台
Published: at 12:51 AM.NET 的命名历史看起来混乱：Framework、Core、Standard、5 到 10，甚至面向未来的 11。但 BinaryIntellect 这篇文章提醒我们，这不是简单的品牌更名，而是一个平台从 Windows 时代、开源重建、碎片桥接到现代统一的生存故事。
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DRY 被误解最多的一点：别去重代码，去重知识
Published: at 12:40 AM很多人把 DRY 理解成看到相似代码就抽方法，但 Milan Jovanović 提醒：DRY 关注的是知识，而不是代码形状。错误抽象会制造隐藏耦合，重复有时反而更便宜。真正该抽的是必须一起变化的同一个事实。
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2026 软件工程书单：按你当下的问题来选书
Published: at 12:15 AMDr. Milan Milanović 整理了一份按问题域归类的软件工程书单，涵盖编码思维、架构、分布式系统、AI 工程和职业发展等 8 个方向共 18 本书。不按热门程度排列，而是按「你此刻卡在哪」来组织。
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测试金字塔是个谎言——我实际用的测试分层策略
Published: at 01:40 AM测试金字塔建议以大量单元测试为基础，但这条建议诞生于 2009 年的基础设施条件。Testcontainers 和 Aspire 改变了集成测试的成本，集成测试才应该是现代测试套件的骨干，本文详述作者亲历的 Bug 案例与他实际采用的四层测试结构。
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AI 帮你写完代码，但你没学到东西——一项随机实验的结论
Published: at 09:00 AMAnthropic 的这项随机对照实验发现，使用 AI 辅助完成需要新技能的编程任务时，参与者的概念理解、代码阅读和调试能力平均下降了 17%，而完成时间却没有显著缩短。研究进一步识别出六种 AI 交互模式，其中三种能在借助 AI 的同时保留学习效果。