人工智能编年史 #2：加速构建
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内容提要
在本期直播中，Ted M. Young和James讨论了加速前端构建的工作，解决了增量构建的问题，并优化了构建速度。他们还继续开发OpenAiClient，修改JsonHttpClient以解析POST响应，并在测试中配置这些响应。
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延伸解读
构建加速的实践与权衡
本期直播中，Ted和James着手优化前端构建速度，并解决了增量构建的问题。他们最终实现了快速的构建，但过程中也涉及了使用自定义测试框架这一有争议的选择。这提醒开发者，在追求构建效率时，可能需要评估自研工具与现有方案的平衡，并关注增量编译的调试细节。
OpenAiClient的响应解析进展
在OpenAiClient的开发中，代码能够向OpenAI服务发送POST请求，但尚未解析响应。为此，他们修改了JsonHttpClient，使其能够返回POST响应，并增加了在测试中配置这些响应的能力。这一步骤对于完善客户端功能至关重要，也体现了测试驱动开发中模拟外部服务响应的常见做法。
测试策略与设计讨论
直播中穿插了多个关于测试和设计的讨论，例如“为什么写测试”、“测试一切还是适可而止”、“何时停止思考设计”等。这些内容反映了在实际开发中，团队需要不断权衡测试覆盖度与开发效率，并在设计决策上找到合适的停止点，避免过度设计。
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Q&A
如何加速前端构建？
通过解决增量构建的问题，最终实现了快速构建。
OpenAiClient的开发进展如何？
继续开发OpenAiClient，并修改JsonHttpClient以解析POST响应。
增量构建的问题是如何解决的？
通过调试，最终实现了一个快速的构建。
JsonHttpClient的修改目的是什么？
修改JsonHttpClient以返回POST响应并在测试中配置这些响应。
在测试中如何配置POST响应？
添加了配置POST响应的能力，以便在测试中使用。
Ted M. Young和James讨论了哪些主题？
他们讨论了加速前端构建、增量构建问题及OpenAiClient的开发。
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