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  • 01

    从混乱到有序:aiops如何重塑AI编程的工程纪律?

    aiops 是我给 AI 编程补的一层工程规范。团队里不同人用不同 AI IDE 写代码,怎么让产出走同一条门禁链——对齐→设计→测试驱动→精简→评审→漂移检查→人确认提交,断点可续、状态可恢复、提交必须人确认。它不追求让 AI 多写代码,而是把工程纪律从"靠人提醒"变成"系统强制"。文章从 AI 编程加速后容易被跳过的交付步骤说起,解释 aiops 怎么把这条链路落到团队代码库里。

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  • 02

    Hermes Agent深度解析:构建能够持续学习和成长的AI系统

    Hermes Agent 是 Nous Research 推出的一个可进化 Agent 系统,它通过 Memory、Session Search、Skills、Curator 等模块,实现了从“会回答”到“会做事”的转变。本文将深入解析 Hermes 的架构设计,探讨如何构建一个能够持续学习和成长的 AI 系统。

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  • 04

    Vibe Coding 不是偷懒:AI 编程正在改写工程控制权

    这篇文章从 Karpathy 对 Vibe Coding 的原始定义出发,结合 Addy Osmani 对 AI-Assisted Engineering 的区分、Claude Code 的 agentic coding 形态,以及 Stanford AI Index 2026 的数据,讨论 AI 编程为什么把工程重点从亲手实现推向定义约束、验证结果和承担后果。

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  • 05

    AI 效率革命:为何越“省力”越累?

    AI 确实提升了知识工作的产出速度,但它并没有自动换来更多自由时间。真正被改写的不是效率本身,而是组织如何重新定义工作量、竞争基准与个人价值。

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