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从AI代码到可信软件：工程约束的实践
文章探讨了“工程约束”如何通过仓库强制执行标准，确保AI生成代码的质量与问责。它强调权限、质量门、证据和可观测性，并描述了从辅助到自主的成熟度阶段。核心是...
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AI原生工程实践：AI工程师与前沿部署工程师如何利用Claude Code、Codex和Gemini进行开发
本文介绍AI原生软件开发生命周期（SDLC）框架，涵盖计划、设计、构建、测试、部署、维护六阶段。核心是通过意图、规格、计划等文档驱动开发，将瓶颈从编码转向...
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AI电话代理工作原理：AI电话代理背后的架构
AI电话代理架构解析：从呼叫接入、语音转文字、意图识别到对话循环，系统通过函数调用连接日历、CRM等业务系统，实现预约、线索捕获及人工转接。文章强调AI负...
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HyperAI 上新丨MCP接入开发工作流；PyTorch/AI for Beginners/TVM等系列教程上线；AI顶会资源检索功能再升级
HyperAI平台推出三项更新：上线MCP服务器，支持在Claude Code和Cursor中通过自然语言管理算力、数据集等资源；新增AI顶会（如AAAI...
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AI如何改变补丁管理及开发者需了解的暴露管理知识
AI正在改变漏洞管理方式，但仅按严重性评分修复并不足够。文章强调应从传统漏洞修补转向暴露管理，结合代码可达性、依赖树和SBOM等上下文评估真实风险。开发者...
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AI代理评估是产品的一部分
该文讨论AI代理（Agent）的评估问题。文章指出，演示成功不代表系统可靠，需将评估纳入交付流程。建议建立可重复的评估系统，使用固定场景和真实任务，记录完...
