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AI Native 时代 —— 研发组织何去何从
前言/我们正在看到的事情 我们最近做了一份内部访谈，问几位深度使用 AI 的工程师"你日常时间分配的变化"。结果有点出乎意料—— 写代码的占比，从过去的 30% 降到 5%；和 Agent 对话的占比，从 5% 升到 60%；查问题的时间下降一半以上；纯编码效率提升 10 倍，但端到端需求交付效率只提升 2 到 3 倍。 更值得停下的不是数字，是节奏：一个工程师上午 10 点上…- 1.9k
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让开关自我消亡：AI 赋能的 Feature Flag 全生命周期治理
随着微服务与敏捷迭代的深化，功能开关已成为现代软件交付不可或缺的风险控制手段。但在快手这样业务高度复杂、迭代极其迅猛的超大规模系统中，大量长期存活的开关正在演变为一种沉重的隐性技术债。 本文整理自快手资深服务端架构师闫文亮在 QCon 全球软件开发大会 2026 北京站的分享《让开关自我消亡：AI 赋能的 Feature Flag 全生命周期治理》。他在分享中对 AI 赋能开关全生命周期治理的完整…- 785
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高德广告工程 AI Native 全流程提效实践
导读 本文介绍高德广告工程团队在 AI Native 研发、测试、运维和知识沉淀方向的阶段性实践。 我们的核心判断是：AI Native 不是“用 AI 写代码”，而是把研发体系设计成 AI 能持续参与、稳定执行、可验证、可复用、可进化的工程闭环。 围绕这一判断，我们把 Spec、知识、验收、执行状态、Skills 升级为与代码同等地位的工程产物，并通过广告 Harness、统一知识库、统…- 1.1k
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Spec as AIOS：AI-Native 全栈交付的抗熵架构
专题导读 面向 AI 时代，软件研发正在经历一场深刻的范式跃迁：传统 SDLC 的每一个环节都以人为核心驱动力——需求靠人拆解、代码靠人编写、构建靠人触发、故障靠人修复；而 Agentic Coding 的兴起，让代码生成从辅助补全进化为端到端的自主交付，彻底改写了"人力规模决定产能上限"的旧范式，小型 Demo 已可在分钟级交付；然而当我们把视角切换到超级应用的复杂工程——数…- 919
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