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北京风俗图谱

北京风俗图谱 – 书格

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乐府新编阳春白雪

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AutoDev Code Review Agent：应对 10 倍代码量的 Agentic 代码审查

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在上一篇文章《[以 ROI 为中心的 AI 代码检视体系与分级](https://www.phodal.com/blog/ai-code-review-2025/)》里，我们介绍了在不同的系统

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AI 代码审查再进化：AutoDev 多智能体协作架构深度解析

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在现代软件开发中，代码审查（Code Review）早已成为质量保障和团队协作的核心流程。但在实际工程环境里，审查往往陷入

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AutoDev DocQL：Agentic RAG 下的结构化检索设计、实现与实验探索

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AutoDev Knowledge Agent 的想法是来源于一次与客户的交流中，说到的 RAG 相关的问题：结构化数据优于非结构化数据，JSON 还可以采用

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AutoDev 3.0 → Xiuper：咻！全平台、全流程智能体编程平台 Telegraph | 原文

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Agentic 时代的前端革命：重塑 UI 为 AI 的执行界面 Telegraph | 原文

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Agentic UI：重新定义“好体验”——不是美化按钮，而是让认知负担归零 Telegraph | 原文

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2025 节点：当 AI 开始释放创造力，工程师如何重新站位 Telegraph | 原文

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AI 编程 2025 总结：国产模型“能力追平”，国产编程工具还在“情感陪伴” Telegraph | 原文

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Agentic RAG 的架构演进：从上下文追踪 (Context Trace) 到全景上下文图谱 (Context Graphs) Telegraph | 原文

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AI 时代的洞察方法论：结构化思维与能力迁移

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这不是一个从“我们决定做 AI”开始的故事。我们项目的客户是某企业内部的平台团队。他们并不是一开始就要“做 AI”，而是长期承担着一个更基础、

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平台工程视角下的 AI 应用架构治理 Telegraph | 原文

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A2A vs ACP 协议对比分析 Telegraph | 原文

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ACP 协议 + 多 AI 编程智能体：企业研发的新生产力平台 Telegraph | 原文

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从 AutoDev 到 Routa：开放生态下的新一代多 Agent 编排实践 Telegraph | 原文

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Agent Team 实践与架构设计：在约束下构建可演进的一个人开发团队

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尽管我们可以用最好的模型完成所有的事情，但是约束才是我决定写这篇文章的一个出发点：约束越多，问题就越好玩。

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2026 年，万物皆 Coding Agent 的平台工程（A2A / ACP / MCP / Skill）

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PS：就着最近的研究，我想大概写一篇今年的趋势

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Harness Engineering 实践指南：落地探索的三大原则 Telegraph | 原文

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AI Coding Fluency：从工具使用到人机协作的软件工程 Telegraph | 原文

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