AI 辅助开发。
当大部分代码由智能体写出来时，究竟有什么变了。这些文章涉及我每天用的工具、我踩过的坑，以及那些顽固地仍然需要人来做的部分。
当大部分代码由智能体来写，什么变了？
做了三十年专业开发之后，我取消了 JetBrains 订阅，不是因为 IDE 变差了，而是因为工作本身转移了。自然语言、智能体编排和系统思维如今成了主要界面，编程中真正昂贵的部分变成了决定做什么，以及判断结果好不好。后 IDE 时代 讲的就是这一点，从 Shell 脚本到 AI 组织 则把它放进自动化不断向上层抽象演进的更长历史中。
我如何在真实的生产网站上使用 Claude Code？
演示是容易的部分。AI 生成的网站总会卡在枯燥的生产工作上：预渲染、站点地图、结构化数据、分享图片、分析统计、部署流水线和 hreflang。我把每一项都只做一次，写成可复用的 Claude Code skill，并把其中的坑记录下来，这样下一个网站就能直接做对，而不必从头再学。为生产网站打造可复用的 Claude Code skills 介绍了这种做法。Claude Code 习惯说明自己核实了什么、假设了什么、跳过了什么，这也是我放心把这些工作交给它的原因之一，我在 你的 AI 同事可能比人类同事更诚实 中谈过这一点。
哪些事仍然需要人来做？
生成代码变便宜了，判断代码却没有。把未经审查的 AI 输出直接交给别人，就是一颗「垃圾手雷」；要避免它，需要有经验的工程师、真正的审查，以及为可问责的工作而设计的工具。同样的廉价也让范围蔓延更严重，因为现在每一次微调都负担得起；它还让品味成为瓶颈：知道该做什么、该砍什么，以及什么时候已经足够好、可以发布。
接下来会走向哪里？
智能体正在成为网络的正式用户，这迫使我们在屏蔽机器人几十年之后建立新的信任模型。它们最终也许会想要一门为智能体而不是为人类读者设计的编程语言。
如何避免「垃圾手榴弹」
未经审阅的 AI 产出会给下游每个人制造工作。避免垃圾手榴弹是一个管理问题：经验丰富的工程师、真实的审查，以及像样的工具。
阅读→后 IDE 时代
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自动化不断沿着抽象层级向上发展：从 Shell 脚本，到基础设施即代码，再到由系统协调的 AI 组织。这篇文章梳理了这条演进路线。
阅读→你的 AI 同事可能比人类同事更诚实
Claude Code 习惯说明自己验证了什么、假设了什么、跳过了什么。这听起来有点好笑，但或许正是人类同事也该效仿的标准。
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阅读→当人人都能创造，品味就成为瓶颈
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