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我们开源了一套叫 IDD(Intent Driven Development)的方法论和工具链。核心理念一句话:告诉 AI “要什么”,而不是 “做什么”。在 AI 辅助编程成为日常之后,传统的需求文档、user story、技术 spec 这些东西越来越显得不合时宜。它们是为人类协作设计的,搬到人
过去几个月,我带团队密集迭代了一个 AI 开发工具。踩了很多坑,也验证了一些反直觉的发现。核心结论:大模型的开发效率、开发能力、开发质量已经彻底验证过了,绝无问题。但要发挥最大价值,需要掌握正确的协作方法——有些和传统工程实践一致,有些则完全相反。我不打算给出一套完美方法论。AI 能力还在快速进化,
在使用Claude Code这类AI助手时,当最初的“蜜月期”过去,一个内在的矛盾便会浮现。我们自然希望AI能全面了解所需的上下文信息——包括用户的个人偏好、代码库惯例、产品知识乃至思维习惯。然而,一股脑地预加载所有内容,亦会带来其固有的问题:不仅令牌成本飙升、响应速度迟缓,更具讽刺意味的是,过多的
AIGNE DocSmith 发布了 0.9.9 版本,此次更新带来了两项旨在提升多语言文档体验的重要功能:图像本地化:文档国际化背景下的图像文字自动翻译图像微调:基于用户反馈并结合图生图技术的智能图像调整主要功能1. 图片本地化此前,在将文档翻译为其他语言时,文本内容会得到翻译,但图片内的文字却仍
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我们为快速搭建去中心化应用提供了强大的工具套件,以下是我们相关产品开发的关键里程碑!
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