生成式 AI 正在快速进入软件开发的核心流程。从最初的代码补全工具，到能够生成完整模块的 Coding Agent，再到可以自主修复

生成式 AI 正在迅速进入软件开发流程。从最初的代码补全工具，到能够执行复杂任务的智能体，AI 在开发中的角色正在不断扩大。 然而，在许多组织中，人们仍然把 AI 编程理解为一种工具升级：更聪明的 IDE 插件、更强大的代码生成器，或者更方便的技术问答助手。 这种视角很容易低估 AI 对软件工程的真正影响。 在越来越多的团队中，AI 不再只是提供建议，而开始参与实际开发任务，例如生成模块、运行测试、修复错误，甚至创建 Pull Request。软件开发正在逐渐从 **“人使用工具”** 的模式，转变为 **“人与…

PS：今天拿到几天前申请的 Codex Pro 开源贡献者的半年体验卡，试着用 Codex Security 分析了一下我的一些项目。让 AI 分析了生成的报告，

> 摘要：当 Agent 开始结队工作时，真正的挑战就不再是“它们能不能写代码”，而是“我们能不能管理它们”。Routa Kanban

Harness Engineering 之所以在过去几个月迅速成为一个热门话题，很大程度上是因为越来越多团队意识到：AI Coding 的问题，从来不只是模型能力问题。上下文工程、提示词策略、多 Agent 协作都很重要，但这些讨论大多仍然停留在“生成侧”。一旦 AI Agent 真正进入软件交付流程，问题的重心就会迅速转移。

新出现了个CSS text-box属性，说是可以解决文字和图标对齐的问题，我实地试验了下，结果大跌眼镜。