本文探讨了软件开发中“工作单元”的最佳实践。作者认为，一个好的工作单元应该具备可分解性、可验证性、独立性和可优先级排序等特性，类似于用户故事，但更强调其在整个软件生命周期中的作用。作者指出，清晰定义工作单元能够提高团队效率，减少不必要的复杂性，并最终提升客户价值。文章还批判了单纯依靠代码生成量来衡量AI辅助开发效率的做法，主张以客户价值为导向，评估工作单元的实际效益。
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在AI辅助编程中，取得良好效果的关键并非AI的智能程度，而是对上下文管理的精确性。文章指出，将任务分解成合适的“工作单元”至关重要。过小的单元会造成效率低下，过大的单元则会因上下文丢失导致错误累积。最佳的“工作单元”应具备清晰的业务价值，例如用户故事，方便人工审查和错误修正，并能有效降低AI错误率的累积效应。作者介绍了StoryMachine项目，旨在探索更有效的“工作单元”定义，以提升AI辅助编程的效率和准确性，最终目标是让AI辅助开发变得更轻松、更有效率。
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本文提出一个2-4小时的工程系统健康检查清单，用于每月或每季度进行，以评估系统在可靠性、性能、成本、交付、安全、简洁性和组织结构等方面的质量。通过一系列发人深省的问题，引导团队反思系统现状，而非仅仅关注指标数据，从而识别并解决潜在问题，最终提升系统质量和团队效率。
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本文探讨了人工智能（AI）作为一种新型通用技术（GPT）带来的革命性影响。AI不仅改变了我们获取知识的方式，也改变了我们的思维方式，甚至引发了递归的范式转变：软件使用AI，AI使用软件，AI构建软件，AI本身也是软件。作者认为，AI的快速发展带来了巨大的机遇和挑战，需要我们积极适应并参与其中，探索AI的未来应用，并重新定义我们在技术变革中的角色。
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Model Context Protocol (MCP) 是一种新兴协议，旨在简化人工智能应用与各种数据源和工具的集成。它通过将 M × N 的集成问题转化为 M + N 的问题，减少了集成摩擦。MCP 服务器连接到数据源并提供工具，而 MCP 客户端（通常是 AI 应用的一部分）则可以连接到任何 MCP 服务器。作者以一个 CKAN 开放数据访问的 MCP 服务器为例，展示了如何轻松地将 AI 应用与 CKAN 数据集成，并利用 Claude 桌面应用进行数据分析。虽然 MCP 并非万能药，但它为 AI 应用的开发提供了一种更便捷、更灵活的方式，尤其适用于需要与多个外部系统集成的场景。
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