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把 Android 手机当成临时开发机，真正困难的往往不是编辑几行代码，而是让终端里的 AI 编码工具稳定完成“理解需求—修改文件—运行检查”这一整条链路。Devx（仓库名 Termux-Dev）选择...
AI 编码工具真正难以维护的部分，往往不是模型本身，而是模型周围那层“看不见的配置”：项目里的 Skill、Agent 指令、工具约定、脚本和各类 CLAUDE.md/配置文件。开发者在一台机器上手工...
AI 编码 Agent 最常见的失控方式，并不是不会写函数，而是每个会话都要重新猜一遍：模块边界在哪里、服务如何依赖、哪些端口已被占用、这次改动是否破坏既有架构。把这些信息散落在 README、口头约...
当一个仓库里同时跑 Claude Code、Codex 或其他编码 Agent，最先失控的通常不是模型输出，而是工作现场：每个 Agent 各占一个终端，分支和 worktree 的对应关系只存在于人...
AI 编码 Agent 已经能修改仓库、运行测试和提交补丁；把它带到 ESP32、RP2040 或 STM32 开发中时，难点却不再只是“会不会写 C++”。一次错误烧录可能让设备脱离预期状态，串口输...
AI 编码工具最常见的低效，不是模型不会生成代码，而是每换一个会话、每切一次任务，它都得重新问一遍：入口在哪里？这个页面由谁渲染？某条 API 路由从哪里注册？相关组件之间有什么依赖？如果回答只能来自...
当团队开始把 AI Agent 接入代码仓库、工单、对象存储或内部 API，问题很快会从“模型是否够聪明”转成“它到底拿到了什么权限”。把 API Key 直接塞进 Agent 容器的环境变量很省事，...
AI 编码 Agent 失败时，团队往往只看到两种信号：最终回答看起来不对，或者某个工具调用报错。两者都不足以解释问题。一次错误可能早已发生在中间：调用参数不符合工具 Schema、失败结果被后续写操...
一次 AI 编程任务结束后，终端里通常只剩一段总结：“修复完成，测试已通过”。可一旦结果不对、费用异常或改动碰到不该碰的文件，真正需要回答的问题会立刻变多：谁启动了子代理？哪个工具调用先失败？失败后是...
大模型的本地部署常被简化成“选一个更小的量化文件”。但对 MoE（Mixture of Experts，混合专家）模型而言，文件大小只是第一道门槛：路由器会在每个 token 上选择少数专家，而权重怎...
