Claude Code团队将70%-80%日常工作交给AI agent,不再逐条审查工具调用,而是下达目标让模型自行完成。核心准则是不执着于自建功能,因模型能力每两月跃迁,旧功能如to-do list会被拆除。团队转向搭建可组合的“原语”,人与AI交互的抽象层级不断上移,从token到目标再到持续运行的工作系统。工程师的核心始终是解决问题。
本文探讨了MLIR(多级中间表示)在编译器工程中的重要性。传统的LLVM IR在处理AI编译器和领域专用架构时存在不足,无法满足不同抽象层级的需求。MLIR支持不同领域和抽象层级的共存,能够有效解决编译器碎片化的问题。未来的编译器设计需要一个能够容纳多种IR的框架,而MLIR正是这一方向的探索。
作者提出了软件架构图评审的一些关注点,包括明确的主题、一致的抽象层级、粒度合适的范围、清晰的图例说明、图形颜色不宜太多、图形元素不宜太多、明确的连线关系描述以及检查单,以便更好地传达设计意图。
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