我用 100 个线程跑了一场秒杀，没等来超卖，等来了更阴险的东西
100 线程秒杀实测：1500 次请求全部成功、库存一分没超卖、账面却剩 793 件。比超卖更阴险的丢失更新，以及为什么单元测试全绿也发现不了。
测试挂了不用喊人：我给 CI 装了个会自己修 bug 的循环，AI 修完我还得改回来一处
搭一个测试挂了自动喂给大模型、拿 patch 重跑的最小自愈闭环。AI 一次修对公式 bug、保住审批规则，但顺手删了金额舍入——测试全绿不等于修复正确。
AI Agent 拆开看就是 if 语句？我写了个对照实验，发现真正的问题在别处
同一个客服任务，if/else 版和大模型版对照实测：常规消息打平，长尾消息 0% 处理率对比全部接住——但 LLM 赢得并不干净。
克劳德代码时代的自助创业：AI悄然颠覆旧版创业手册
我想讲讲两位创始人的故事，因为我觉得他们的故事能比任何统计数据说得更清楚这个整体转变。 第一位创始人花了四个月时间做 pitch deck。她反复修改幻灯片，次数多到自己都数不清，两次飞往旧金山，参加了十一场投资者会议，感觉都差不多，收到了一堆“我们再聊聊”的邮件，却始终没有后续。终于有一位投资者点
相同模型，13.3%至38.3%
两种 API 配置。模型相同。基准相同。任务集相同。 从 13.3% 提升至 38.3%，仅使用原来六分之一的输出 token。 OpenAI 在 ARC-AGI-3 上发布了关于 GPT-5.6 Sol 的这一结果，这是该领域在过去一年里我一直从第一性原理讨论的问题上所能产生的最干净的自然实验。模
如何使用 Gemini 和 Vercel 无服务器函数构建 AI 聊天机器人 🚀
几个月前，我使用 React、Node.js 和 Vercel Serverless Functions 构建了一个聊天机器人应用，并在我的网页应用 buildcv.makeadifference.app 中使用了它。 在本教程中，我将一步步带你了解我是如何构建它的——从与 Google Gemin
AI 接待员工作原理：AI 电话代理的架构
从外部看，AI 接线员似乎很简单：来电者说话，系统作出回应，对话一直进行，直到来电者得到答案或被转接到人工坐席。 在这段对话背后，有一条由电话基础设施、语音识别、语言模型、应用逻辑、API、数据库和呼叫路由组成的处理流水线。 有趣的地方不仅在于 AI 模型本身，而在于这些组件如何协同工作，把音频流转
从AI解决方案到知识共享：为社区构建MCP
这是一份针对 周末挑战：慷慨版 的提交 别只问 AI，把答案分享出来。 AI 是软件开发的真正倍增器，也是快速解决技术问题的理想伙伴。 但所有这些知识 — — 我们自己留着，或者说，我们失去了它们。 故事总是止步于此。 提问 → 回答 → 问题解决 — — 对话沉入聊天记录，消失不见。 然后另一个人
Copilot Studio 与 5 种不同的 Agent 构建器
我们都知道微软在 AI 和代理方面一直全速前进，随之而来的是变化（以及重命名 😎），但这也带来了重复和重叠。正是如此，我们在 M365/Power Platform 中得到了 5 种不同的代理构建工具。请注意，我没有包括 Foundry/Azure 构建工具，因为它们更多属于过程代码领域，而 M36
实践中的能动 AI 工程：AI 工程师与前置部署工程师如何使用 Claude Code、Codex 和 G 进行构建
一份实用的三工具指南，面向 AI 原生软件开发生命周期（SDLC）：规划、设计、构建、测试、部署、维护，针对 Agentic 编码重新构想。 2025 年 3 月，一个名为 METR 的小型非营利研究小组发布了一张图表，令许多工程领导者比平时更加坐直。 通过倒推六年的模型发布，METR 测量了 AI