作者在短暂休假前分享了对大型语言模型（LLM）和人工智能现状的一些看法。他指出，目前对LLM在软件开发中影响的调查存在缺陷，因为它们没有考虑人们使用LLM的不同工作流程。作者认为，LLM的未来难以预测，建议大家积极尝试并分享经验。他还谈到AI泡沫的必然性以及LLM的“幻觉”特性，强调多次提问以验证答案的重要性。最后，作者警告了LLM带来的安全风险，特别是代理在浏览器中的应用可能面临的攻击威胁。
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本文讲述了作者如何使用Pydantic-AI框架和Model Context Protocol (MCP)构建一个命令行代码代理。该代理通过整合Claude模型、测试运行器、代码执行沙箱、文档搜索和AWS工具等，实现了代码测试、调试、文档查询、代码修改等功能，极大地提升了开发效率。作者强调了MCP在扩展代理功能上的重要性，以及构建自定义代理以适应特定项目需求的优势。最终，该代理如同一位智能的编程伙伴，协同开发者完成代码的编写、调试和测试。
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大型语言模型（LLM）正在彻底改变软件开发，其影响程度堪比从汇编语言到高级编程语言的转变。作者认为，LLM不仅提升了抽象层次，更引入了非确定性，这与以往的编程范式截然不同。从Fortran到Ruby，编程语言的演进提升了效率，但其本质未变。而LLM带来的非确定性，要求程序员学习与之共存，这将带来新的挑战与机遇。
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生成式AI，特别是大型语言模型（LLM），正深刻改变着软件开发领域。本文作者分享了在使用AI编码助手数月的经验，发现尽管AI能显著提升编码效率，但仍存在诸多问题。AI常常误诊问题、采取蛮力修复、缺乏代码复用性，甚至生成冗余代码，影响团队协作和长期维护。作者将这些问题归类为影响提交时间、团队迭代流程和长期可维护性三个层面，并提出了一些规避AI失误的方法，例如仔细审查代码、定期反思、建立代码质量监控机制等，强调即使AI进步神速，开发人员的经验和技能仍然至关重要。
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软件架构师们普遍认同康威定律的重要性：任何设计系统的组织，其产生的设计方案的结构都与该组织的沟通结构相对应。这意味着软件架构往往反映了开发团队的组织结构。忽视这一点会导致系统架构与组织结构冲突，增加开发难度。文章探讨了应对康威定律的三种策略：忽略、接受和逆康威操作（通过调整组织结构来引导软件架构）。作者强调，在软件开发过程中，系统架构和组织结构的演进应同步进行，并建议采用领域驱动设计等方法来辅助组织结构设计。
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程序员圈流传着一句名言：“计算机科学只有两件难事：缓存失效和命名”。这篇文章追溯了这句话的起源和演变，并探讨了其背后的幽默与深刻含义。从最初的简洁版本到加入“越界错误”等各种变体，这句玩笑话反映了程序员在日常工作中遇到的诸多挑战，也体现了编程的复杂性和趣味性。
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本文探讨了如何使用 Codemod 自动化大规模代码更改，特别是处理破坏性 API 变更。Codemod 利用抽象语法树 (AST) 精确地自动化代码转换，减少了手动重构的巨大工作量。文章以去除过时的特性开关和重构复杂的 React 组件为例，详细介绍了使用 jscodeshift 的流程，并讨论了在规模化应用 Codemod 时可能遇到的问题和解决方案。作者还强调了 Codemod 在提高代码质量和可维护性方面的作用，并分享了使用 Codemod 重构 Avatar 组件的实际案例。
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本文探讨了设计令牌在现代UI架构中的作用。通过将设计决策转化为数据，设计令牌作为单一事实来源，实现跨平台自动化代码生成，从而提高设计一致性和更新速度。文章详细介绍了设计令牌的分层组织（选项令牌、决策令牌、组件令牌），自动化分发流程，以及如何选择合适的层数和令牌范围。最终，它阐述了设计令牌的适用场景和局限性，帮助读者判断其是否适合自己的项目。
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本文探讨了如何使用绞杀者模式逐步实现移动应用的现代化改造。以一家企业为例，该公司不愿承担完全重写移动应用的高成本和高风险，选择逐步开发新应用，并结合模块化架构，最终显著提升了交付指标。文章详细介绍了绞杀者模式在移动应用中的应用，包括识别切入点、嵌入React Native应用、双向通信、敏感数据处理、回归测试以及实验创建等方面。通过这种增量式替换，企业可以在降低风险的同时，逐步实现价值交付，并根据用户反馈进行产品调整。
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本文探讨了单页应用中数据获取的常见问题和模式，特别是在 React 中。文章以一个应用程序为例，逐步介绍了异步状态处理器、并发数据获取、回退标记、代码拆分和预取等模式，解释了每种模式的实现方式、优缺点以及适用场景。文章强调了这些模式并非 React 独有，可以应用于其他前端框架，并鼓励开发者根据项目需求选择合适的模式组合，以提升应用性能和用户体验。
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