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接口依赖还没就绪，往往不是“先写几个 JSON 文件”那么简单。前端需要稳定的成功响应，测试还要覆盖超时、401、429、500 与特定响应头；当契约不断修改，散落在代码里的临时 mock 又很难被团...
AI 生成视频进入剪辑阶段后，问题往往不在于能否再生成一个镜头，而在于如何让 Agent 参与真实的时间线工作：它要识别缺失素材、检查画面连续性、准备字幕或导出，同时又不能因为一句模糊指令就移动一批片...
团队同时使用 Claude Code、Codex 等编程 Agent 时，真正难管理的往往不是某一条提示词，而是工程边界：成员各自安装了不同版本，MCP 服务需要重复配置，研究、实现和测试之间又缺乏可...
浏览器自动化有 DOM、选择器和开发者工具；可一旦任务落到 Finder、系统设置、Slack、Xcode 或 Electron 的原生菜单上，Agent 常常只剩截图、坐标和 OCR。它看似能“看见...
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让 Agent 搜索商品、生成购物清单，和让它真正提交订单，是两个安全等级完全不同的问题。前者出错通常只是答案不佳；后者一旦被提示注入、错误路由或上下文污染影响，就可能把外部动作带到不该去的商家、金额...
做 AI 应用原型、离线优先网页、命令行工具或集成测试时，经常会遇到一个尴尬的中间地带：业务确实需要 SQL、事务、索引，甚至希望开发和生产都保持 PostgreSQL 语义；但为了一个本地检索索引、...
前端改动交给 AI 编程 Agent 后，最难确认的往往不是代码有没有生成，而是页面是否真的仍能完成业务流程。单元测试能覆盖函数，端到端脚本能覆盖预先写好的选择器；可一旦需求是“下单页应清楚展示价格”...
AI 编程 Agent 很适合长时间跑在开发机上：读仓库、改文件、执行测试、等待下一步。但人并不总在终端前。把 Agent 接到 Discord、Telegram 或 Slack，表面上只是“远程发消...
把一份生产 CSV 交给测试、分析或外部协作方时，最危险的往往不是“忘了删邮箱”这样显眼的失误，而是把几个看似普通的字段一起留下：年龄、邮编、入院日期、地区、订单时间。它们单独未必指向一个人，组合起来...
