马丁·福勒在欧洲旅行期间，Thoughtworks发布了第33期技术雷达，聚焦AI浪潮及其在编程中的应用。他与Gergely Orosz录制播客，讨论AI对编程的影响，并参加西门子会议，探讨软件架构的未来。

Thoughtworks的顾问团队进行了实验，利用Gemini 2.5 Pro在两周内分析了一个没有源代码的遗留系统，生成了功能规范蓝图。AI在解码代码、总结二进制文件和映射数据库变化方面表现出色，显著加速了逆向工程过程，但仍需验证结果的准确性。

Birgitta是Thoughtworks的资深工程师，拥有20年软件开发经验。她探讨了自主编码代理的工作，分析了OpenAI Codex在处理UI问题时的表现，包括代码搜索和现有功能的重用。尽管代理能提供解决方案，但在代码发现和质量方面存在差异，强调了环境配置的重要性。

Thoughtworks首席技术官Rachel Laycock讨论了AI对技术行业的影响，指出依赖AI生成代码可能加剧遗留代码问题且安全性存疑。尽管AI能提高生产力，但真正的挑战在于理解和现代化旧系统。Laycock强调AI应辅助开发者而非取代他们，企业需谨慎采用新工具，以确保技术人才的价值。

Kiran在Thoughtworks担任首席工程师，专注于数据和AI。他利用函数调用使大型语言模型与外部系统交互，开发智能购物代理，解析用户意图并执行相关操作。该代理使用Python编写，能够处理用户请求并提供产品搜索和详细信息。

平台工程最初由系统管理员推动，旨在改善工具和开发流程，如今已引起企业高管的关注。咨询公司如Thoughtworks帮助企业理解其价值，推动技术投资。高管与咨询师的对话至关重要，以确保技术决策符合组织需求。实施平台工程时需考虑企业的独特性，以促进持续改进和能力提升。

关于GenAI对数据和AI团队的影响存在两种极端观点：一种认为它会取代技术团队，另一种则认为它只是干扰。尽管GenAI在原型开发和项目机会方面提供便利，但专家认为它不会取代传统AI的核心功能。GenAI在提升团队生产力和人才发展方面也有积极作用，但仍需专业监督以确保质量和可靠性。

今年我失业了10个月，离开了Thoughtworks，感到遗憾。为了与妻子团聚，我辞职后申请了300多家公司，仅获得7次面试，面临DSA挑战。我开始学习AWS认证和算法课程，完成多个项目，提升技能。尽管求职艰难，但我收获颇丰，计划在2025年找到工作并继续开发项目。

Thoughtworks发布的技术雷达第31期强调生成AI和大型语言模型在软件开发中的重要性，呼吁平衡AI与人类专业知识。Rust在系统编程中崭露头角，WebAssembly支持跨平台开发。报告指出AI工具生态系统快速增长，推荐采用多种新工具，同时强调保持软件工程实践的重要性。

Thoughtworks在其IDE中使用内联代码生成作为编码辅助工具。该工具的实用性取决于情况和开发者的期望。影响其实用性的因素包括技术栈的普及程度、问题的复杂性、建议的大小、开发者的经验和错误的余地。开发者需要实验并培养出何时使用编码辅助工具以及何时依靠自己技能的感觉。

本文讨论了作者对软件工程的思考，强调了从生活中寻找灵感和解决问题的重要性。作者提出了一些方法，如将现实中的概念归纳命名、使用模型思维分析问题、了解软件使用者的需求等，来帮助理解软件工程。文章还包括了生活中的逻辑、模型思维、业务模型、领域模型、软件架构和团队系统等主题。

Thoughtworks在他们的IDE中使用内联代码生成作为编码辅助工具。该工具的实用性取决于技术栈的普及程度、问题的复杂性、建议的大小、开发者的经验和错误的余地。开发者需要通过实验来建立有效使用编码辅助工具的感觉。

Thoughtworks的Scaleups团队发现技术、人员和产品是导致初创企业业务增长停滞的三个关键领域。他们将在网络研讨会中深入分析这些挑战，并提供实际解决方案。

Thoughtworks目前最广泛使用的编码辅助形式是IDE中的内联代码生成。对于这个问题的有用性，答案是有时候有用，有时候没用。使用编码辅助工具是一项需要时间积累的技能。

Thoughtworks目前最广泛使用的编码辅助形式是IDE中的内联代码生成。对于问题“这有用吗？”的回答是：“有时候有用，有时候没用。”使用编码辅助工具是一项需要时间积累经验的技能。

Thoughtworks目前最广泛使用的编码辅助形式是IDE中的内联代码生成。对于问题“这有用吗？”的回答是：“有时有用，有时没用。”使用编码辅助工具需要一定的技巧和经验。