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过去一年，我们习惯用“AI 编码 2.0”来描述这一波技术跃迁：从代码补全走向 Agent 驱动，从同步交互走向异步执行，从一次性生成走向“生成—验证—回滚”的闭环。在那个阶段，一个共识逐渐清晰：AI 不再只是辅助，而开始参与执行。但如果只停留在这里，我们其实低估了变化的深度，因为真正发生转移的，并不是“谁在写代码”，而是——**谁在负责软件交付这件事本身。**

这套机制最早来自 Routa 项目内部的 fitness 实践。我们最初把它以 `routa-fitness`

过去一个多月里，我在创建 Routa 项目时，做了一个很激进的决定：让 AI 来驱动这个项目，把我的 idea 变成 issue，再把 issue 推进成可运行的代码。

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查看原文：Harness 工程可视化：在 Vibe Coding 中重建工程可控性 - Blog | Phodal - A Growth Engineer

在 Thoughtworks（现 Inspire） 的最后一个月里，我一直在为“下一个项目”准备一套 AI Coding 的端到端方案。这个方案基于 Claude

我还没从 Thoughtworks 离职的时候（现在在 Qoder 团队），我就想写一篇文章，把一张图里 `Loop` 那一栏补完整。那张图其实很直白：不是让 AI 生成更多代码，而是让 AI 在工程体系中稳定完成交付。左边是 `Rules`，把团队经验和开发约束变成 AI 可执行的工作规则；中间是 `Spec`，把模糊需求收敛成可拆解、可验证、可追踪的交付目标；右边是 `Harness`，把 AI 行为纳入工程治理边界，确保结果可验证、可度量、可放行。

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查看原文：从复杂编辑器到 Agent 工作台：Office 的 Cursor 时刻 - Blog | Phodal - A Growth Engineer

周末，我使用 Claude Code 的 `/workflows` 做了两个实验，结合我使用 Codex `/goal` 做的一系列实验，把两个能力放在一起看，

上周买了一个带触发屏的开发板，想探索一下之前的一个想法：AI 时代能不能加速传统行业的一些软件开发的范式？作为一个写过物联网书籍的“资深”硬件专家，

Piece 尝试把编码智能体的局部代码修改映射为片段级构建反馈，让文件内部的函数、组件、接口和 JSX 结构成为可追踪、可验证、可回退的反馈单位。

过去几年，我们讨论 AI 对软件研发的影响，最常使用的仍是个人生产力：一个功能要多久，一名开发者能同时推进多少任务，Coding Agent 能生成多少代码。AI 确实显著降低了执行成本，过去数天才能形成的初步实现，现在几个小时后就可能进入 Pull Request。

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几十款 CSS 新式单位扎堆更新，很多只是纸面特性！仅 dvh、cq 系列有实际开发价值，vi、svw 等多数单位日常几乎用不上。本文拆解各单位优劣，告诉你哪些值得学、哪些只需浅看。

CSS现在居然有能力可以自定义任意类型属性值平铺的函数了，巧妙利用二进制分解 + 快速幂思想实现，令人大开眼界。

在过去，我们无法判断用户是否存在多个显示器，也无法让新窗口在主屏或者辅屏精确位置显示，现在，有了Window Management API，一切问题迎刃而解。