文章 - AI 工具指南与实践

AI 工具使用指南、产品动态与实践经验文章。

• Agent 如何从一次生成走向长期维护？——南京大学《生成式软件工程》第八讲从最小 Agent 与 Ralph Loop 出发，把工作区视为开发状态，理解 CI/CD 门禁、并行协作与 DeepSeek Harness 的文档一致性实践，并讨论持续清理、架构重构和试错机会的边界。English
• 好的架构为什么能随需求生长？——南京大学《生成式软件工程》第七讲从结构化程序设计和可生长语言出发，理解 UNIX、关系数据库、Internet、MVC 与前端状态模型，再用记账和教务系统说明：保存事实、表达依赖，才能把状态一致性问题转化为可检查的计算。English
• AI 让代码变便宜后，需求和架构为何更关键？——南京大学《生成式软件工程》第六讲AI 能快速生成代码、测试和原型，但需求冲突、历史依据与变化边界仍需被设计。教务系统、汉诺塔和 Excel 二维码说明，架构的核心是为复杂性和变化找到合适的表示。English
• 从模糊需求到可维护系统：软件工程的来龙去脉——南京大学《生成式软件工程》第五讲从 AI 直接生成原型出发，回看软件危机、Apollo 软件、Royce 的批评、MVP、测试驱动开发、契约和 UML：AI 让实现更快，却没有消除意图、规约与实现之间的差距。English
• Agent 把开发推到秒级，项目管理如何保持可控？——南京大学《生成式软件工程》第四讲Agent 将开发推进到秒级后，提交、冲突、任务拆分和可追踪性都需要重新审视。开放式个人助手作业进一步说明：先验证核心价值、再扩展架构，比一次生成完整系统更可靠。English
• 当 Agent 接管操作后，Git 还教会我们什么？——南京大学《生成式软件工程》第三讲整理南京大学《生成式软件工程》第三讲：Git 如何用可追溯快照组织软件项目，为什么原子提交、分支、构建与测试仍然重要，以及 Agent 时代人应如何把控架构和工程品位。English
• 提示词工程的本质：从一句指令到完整上下文——南京大学《生成式软件工程》第二讲整理南京大学《生成式软件工程》第二讲：Agent 的上下文由什么组成，为什么验证器比角色扮演更重要，以及如何用上下文工程处理软件开发、论文阅读和长期开放任务。English
• AI 时代为什么还需要软件工程？——南京大学《生成式软件工程》第一讲整理 2026 南京大学《生成式软件工程》第一节课：AI 改变学习与工作的背景、Agent 的使用方式，以及意图—规格—实现之间的软件工程方法。English
• DeepSeek Harness rc.7：多模态补全与可靠性稳固从 rc.5 到 rc.7，DeepSeek Harness（dsh）的主线是补全与稳固：图片多模态在工具链路里首次闭环、长会话与跨平台可靠性被磨平，同时对 DeepSeek 自家模型的适配钻得更深。这是一个 agent 运行时面向真实使用应有的样子。
• DeepSeek Harness 架构深度解析深入解析 DeepSeek Harness（dsh）——一个'一切皆插件'的 AI Agent 运行时：Cordis 插件框架、Profile/Bundle 组合机制、Turn/Step 生命周期、会话事件日志、能力接缝（Capability Seams）、沙箱与安全模型，以及围绕它的完整生态。
• 就此 AI 周刊（第三期）本周 AI 领域重要动态汇总，涵盖 AI 产业变革、安全监管、技术应用和开发者工具等多个维度
• 就此 AI 周刊（第二期）本周 AI 领域重要动态汇总，涵盖 AI 安全、模型评测、开发者工具和企业应用等核心话题
• 就此 AI 周刊（第一期）本周 AI 领域重要动态汇总，包括最新的大模型进展、行业应用案例和技术突破