作者用四天时间，借助AI编程助手Claude，创造了一个名为Protocollie的软件。这并非依靠精湛的编程技巧，而是通过四个文档（架构概述、技术考量、工作流程、故事分解）来引导AI，将模糊的想法转化为可运行的代码。作者将此过程比作“往墙上扔意大利面”，强调实验性而非预先计划，展现了AI时代编程方式的变革，程序员角色的转变以及对未来不确定性的接纳。
阅读更多
本文讲述了MCP（模型上下文协议）的意外用途。最初设计用于增强AI助手，但其“连接AI模型与不同数据源和工具的标准化方式”的特性，使其超越了AI领域。就像USB-C接口不仅用于充电和传输文件，还可能连接烤面包机到显示器一样，MCP也成为一个通用的插件生态系统，开发者可以创建各种功能插件，而无需了解其他应用程序的内部运作。这使得应用程序的功能扩展性大大增强，创造出意想不到的应用场景，例如，一个任务管理应用可以通过MCP服务器实现拼写检查、自动点咖啡等功能。
阅读更多
人工智能正在指数级地提升知识工作的生产力，然而，我们的决策工具和流程却停滞不前。这导致从代码审查到路线规划等各个环节都出现了瓶颈。AI擅长生产，但最终人类却要面对海量任务进行评估、审批或修改，成为新的瓶颈。这不仅带来了工作满意度下降的问题，更重要的是，现有的工具无法应对AI带来的工作量激增。我们需要重新设计工作流程，将重点放在高效率的决策上，而不是单纯的生产，否则，我们将被淹没在AI生成的无尽任务中。
阅读更多
本文介绍了一种利用多个大型语言模型（LLM）自动修复代码Bug的新方法。通过将Asana项目管理工具与Aider编码代理和Sublayer代理集成，系统能够自动触发多个LLM（GPT-4o，Claude 3.5 Sonnet和Gemini 2.0 Flash）尝试修复同一个Bug。每个LLM的尝试都在单独的Git分支中进行，最终生成多个PR，从中选择最佳方案。此方法证明了“浪费推理”的低成本和高效率，即使单个模型失败，其他模型也能提供解决方案，并为开发者提供多种选择。这项实验表明，这种基于多模型、自动化、低成本的代码修复方法具有巨大的潜力，预示着未来开发模式的变革。
阅读更多
MonkeysPaw是一个革命性的Ruby Web框架，它颠覆了传统的Web开发模式。开发者不再需要编写HTML、CSS和JavaScript，而是用自然语言描述页面内容，框架会根据LLM理解的意图自动生成完整的网页。这使得开发更加便捷高效，但同时也面临一些挑战，例如性能和准确性问题。MonkeysPaw代表着AI优先时代的一种新型开发方式，其核心在于内容优先和自然语言作为代码，降低了思想与实现之间的门槛。
阅读更多