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分享一名海外独立开发者的 AI 编程工作流

编者按: 当 AI 编程智能体宣称能自动化一切时,我们是否在工具与概念的丛林中迷失了方向,反而忘记了如何最简单、直接地解决问题? 本文的核心主张尖锐而明确:与其追逐繁杂的"智能体套件"、子智能体(Subagents)、RAG 等概念,不如回归本质 ------ 选择一个强大且高效的模型,像与一位靠谱的工程师同事那样,通过简洁的对话和直觉性的协作来直接解决问题。作者直言不讳地批评了当前生态中许多"华而不实"的工具,认为它们不过是绕开模型本身低效的临时补丁,并分享了他如何用多个终端窗口和经典工具(如 tmux)实现比许多专用工具更灵活、更可控的工作流。 本文系原作者观点,Baihai IDP 仅进行编译分享 作者 | Peter Steinberger 编译 | 岳扬 最近我没怎么在社交平台上活跃,因为我正全身心投入到最新的项目中。如今,智能体工程(Agentic engineering)已经变得非常强大,几乎能编写出我需要的 100% 的代码。然而,我却看到很多人还在费力解决本不该存在的问题,搞出一堆繁复的表演,而不是专注把事搞定。 这篇文章的部分灵感来自最近在伦敦参加的"Claude ...

AI与低代码融合:视觉对照进入 “零门槛” 时代 | 葡萄城技术团队

在工业制造、工程建设、零售门店管理等行业,现场作业与标准规范之间的差异,是长期存在的管理难点与风险源。传统依赖人工比对的方式,不仅效率低下,更因人员经验、疲劳度等因素,难以保证核查的准确性与一致性。如今,AI 技术席卷各行各业,一种创新解决方案应运而生:将AI的智能识别与比对能力,与低代码平台的快速应用构建能力相结合,企业能够以极低的门槛和惊人的速度,搭建起属于自己的智能化视觉对照系统。 核心场景:从"人眼"到"AI眼"的巡检变革 想象一下这样的场景: 在远端的管理中心,管理员在PC端轻松维护着各类标准场景模板。无论是标准的产品摆放、规范的设备状态,还是合格的施工环节,只需定义场景名称并上传标准图片,一个AI可识别的基准便已确立。 身处一线的现场人员,选择对应场景后随手拍摄现场实况照片。一键触发 AI 对比引擎,系统会精准定位差异点,实时生成包含结果分数与差异标注的对比报告,如同一位不知疲倦的专家在现场进行实时核验。 价值延伸:不止于"找不同"的全场景赋能 这一模式的颠覆性,远不止于快速识别差异,更能延伸至多行业核心场景,解决实际业务痛点: 工业领域:生产车间可快速搭建零部件质检系统,...

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