最新内容
概述 当你用 AI 编程工具（Claude Code、Codex、Cursor）快速生成了一个 Web 应用——一个数据分析面板、一个 API 服务或一个原型工具——接下来的问题永远是同一个：怎么把它...
你的 AI 编程助手能写代码、重构系统、分析架构，但它有一个致命缺陷——它看不见自己写了什么。 它生成一个组件，告诉你”应该能用”，然后继续写下一段。你得手动编译、运行、检查屏...
作为开发者，你是否经历过这样的场景：接了一个新项目的 API 测试任务，先翻半天文档找端点信息，再手写几十行 curl 脚本验证每个接口，最后还得整理一份测试报告发给团队。整个过程不仅耗时，而且枯燥—...
用过 Claude Code、Codex 或 OpenCode 的开发者都知道一个痛点：Agent 每次运行都是一个全新的沙箱环境。生成的代码、下载的依赖、中间文件——Agent 退出后全都不见了。下...
你给了 AI 编码 Agent 数据库的访问权限。它很聪明，能帮你写 SQL 查数据、分析业务报表、自动生成 CRUD 接口。但你睡觉的时候，它会不会也执行一条 DROP TABLE 或者把客户的信用...
为什么 AI Agent 需要专业的测试体系？ 传统软件测试的断言方式——输入 X 得到 Y——在面对 LLM 的非确定性输出时彻底失效。同一个 prompt 可能得到不同的回答，而它们可能都是「正确...
把 Agent 应用从 demo 推到生产环境，最难的部分往往不是写 Agent 的逻辑本身，而是路由、编排、可观测性和模型管理这一整套「隐形中间件」。Plano（原名 ArchGW，GitHub 6...
用 Claude Code 写代码很爽，但月底看到 API 账单就不那么爽了。如果每次对话都能把简单的任务路由到便宜模型、复杂的才上 Claude Sonnet，是不是能省一大笔钱？ 这就是 Weav...
每次打开新的 AI 编码会话，Agent 又忘了刚才的上下文？LLM 调用一次就扔，同样的提示反复扣费？这些问题背后有一个共同的根因：AI Agent 缺乏高效的持久上下文层。 BetterDB 是一...
使用 AI 编码 Agent（Claude Code、Cursor 等）时，你一定遇到过这个问题：对话进行到一半，上下文窗口满了，Agent 需要暂停几分钟来压缩历史。更糟的是，有时候压缩完回来，已经...
