AI 原生开发的四次角色迁移:从写代码的人到管理智能的系统
Patrick Debois 在这场演讲中提出了“AI 原生开发”的四种核心模式,解释了生成式 AI 如何系统性地改变软件工程师的工作重心:从写代码,到管理代理、表达意图、探索问题,再到沉淀知识。这不是效率工具的升级,而是一场角色与工作方式的重构。
Patrick Debois 在这场演讲中提出了“AI 原生开发”的四种核心模式,解释了生成式 AI 如何系统性地改变软件工程师的工作重心:从写代码,到管理代理、表达意图、探索问题,再到沉淀知识。这不是效率工具的升级,而是一场角色与工作方式的重构。
这是一场关于Qwen未来路线的内部式分享。演讲者从Qwen 3的发布讲起,解释他们为何把“可部署性”“智能体能力”和“持续开源”放在同一优先级上,并坦诚讨论了强化学习和通用模型落地的现实难题。
这篇文章提炼了Tusk创始工程师Jun Yu Tan关于“增强型AI界面”的核心思想:与其让人适应并监督自动化系统,不如用AI去放大人的判断、创造力与学习曲线。文章系统梳理了三种关键交互模式与背后的设计原则。
在这场来自NVIDIA的分享中,Sylendran Arunagiri提出了一个反直觉但极具实操性的观点:高效、可扩展的AI Agent并不依赖更大的大语言模型,而依赖持续运转的数据飞轮。通过NVIDIA内部NV Info Agent的真实案例,他展示了如何用不到千条高质量数据,让1B、8B小模型逼近70B模型效果。
这支演讲并不是吐槽ChatGPT功能不够强,而是直指一个更少被讨论的问题:设计。演讲者通过真实演示,指出ChatGPT在语音与文本、多模型协作上的割裂体验,并展示如何用现成API重构一个“更像人类交流”的AI界面。
Kent C. Dodds 在这场演讲中抛出一个关键判断:AI 交互正在成为主流入口,但真正限制 AI 助手能力的不是模型,而是“无法动手”。他以 Jarvis 为隐喻,系统讲解了 Model Context Protocol(MCP)如何通过标准化集成,让 AI 首次具备真正操作应用和服务的能力。
Andrew Thompson 结合自己在 AI Agent 一线交付产品的经验,提出了“Prompt Tax”这一概念:为了快速站上模型能力前沿,团队必须提前透支复杂性和风险。本文还原他在演讲中的核心洞见、真实案例与方法论,帮助工程团队理解如何在速度与稳定性之间做出理性的工程选择。
这是一篇关于“为什么、以及什么时候该把AI留在厨房自己做”的实战文章。Jan Siml 用一个真实的内部项目,讲清楚了为何社交媒体推崇的复杂AI方案,往往会在企业内部失灵,以及他们如何用极简的系统、真实的业务指标,做出数百万美元ARR。
这篇文章还原了Darius Emrani对AI基准测试体系的犀利批判:为什么这些排行榜能左右数十亿美元,却越来越不可信;大厂常用的三种“赢法”是什么;以及为什么真正想做出好产品的团队,应该停止追逐榜单,转而构建属于自己的评估体系。
Jerry Wu 和 Wyatt Marshall 系统梳理了浏览器代理的真实能力边界:读网页已接近可用,写网页却仍是硬骨头。他们用一个5000任务的真实基准,揭示了性能、失败模式和基础设施为何才是决定性因素。