Building software factories (with no slop)
本文探讨了AI生成代码带来的代码审查瓶颈和'AI垃圾'问题。作者认为，随着AI编码能力增强，人类审查速度成为瓶颈，导致代码质量下降。他提出解决方案：将代码库视为黑盒，通过定义清晰的接口、不变量、追踪和决策记录等'工件'来确保系统可检查性，而无需阅读实现代码。作者强调软件工程的核心是解决问题而非编写代码，未来工程师的职责是设计人与AI协作的系统。
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AI使用实战复盘——EARS，禁止AI脑补
本文介绍了EARS（Easy Approach to Requirements Syntax）需求语法，用于防止AI在编码时脑补未明确的需求细节。文章指出，AI追问只能解决“说不清”，无法覆盖“没意识到要交代”的漏洞。EARS通过五种模式（Ubiquitous、When、While、Where、If-Then）将需求写成清晰、可测试的句子，并强调一条需求只用一个“应”，避免模糊词汇。通过库存校验和登录校验两个案例，展示了EARS如何将模糊需求转化为可验证的规格。文章还提供了将EARS嵌入工作流的具体步骤，包括使用改写工具、审核、嵌入编码工具和复用规格，最终提升AI协作效率，减少返工。
ECC 把Claude/Cursor变生产力229K星怪物
ECC是一个Agent Harness性能优化系统，专为Claude Code、Cursor、Codex等AI编码工具打造。它提供技能库、本能规则、记忆持久化、安全防护等生产级功能，支持跨工具适配和自动化开发，大幅提升AI Agent生产力。
BestBlogs 早报：AI 编码的工程化深水区
本期早报探讨了 AI 编码从「工具替换」走向「工程化」的范式转变。Cursor 发布 Composer 2.5 并公开训练栈，标志着竞争从应用层下沉到模型层；Anthropic 工程师详解长时 Agent 架构，利用对抗式生成-评估循环将续航提升至 12 小时；阿里云 CIO 则提出应摒弃「AI 生码率」，关注端到端业务价值，指出代码即是负债。文章强调，模型能力、Agent 架构与组织效能三者结合，才能实现从写得快到做得对的跨越。
驾驭工程：从 Claude Code 源码到 AI 编码最佳实践
作者通过分析 Claude Code 源码，生成了一本名为《驾驭工程》的中文技术书。该书涵盖了 AI 编码 Agent 的架构模式、上下文策略、权限体系等生产实践细节，旨在帮助开发者系统理解 Claude Code 的工程实现，并探索 AI 编程的最佳实践。
