Cearl's — AI 编程、软件工程与技术思考

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主讲：姜天意（网易智企，CodeWave & CoreAgent 技术负责人）
时长：约 50 分钟

Vibe Coding 解决了速度问题，但带来了质量和可控性问题。网易 CodeWave 通过 Spec Driven Development + Harness Engineering 的组合，把需求标准化（EARS 语法）、技术设计约束、沙箱验证串成完整流程，并用自研 NASL DSL 和代码大模型训练形成闭环。

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主讲：邓立山（淘宝闪购，高级技术专家）
时长：约 50 分钟

让 AI 写出可控代码，本质是对软件工程的深刻实践。淘宝闪购分享了从”差那么点意思”到 AI 编码率 89.2% 的完整演进路径：双端约束减少幻觉、工程架构作为”宪法”、AI 自我审查闭环，以及如何把经验复制给整个团队。

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主讲：裴彤（快猫星云，AI 产品研发负责人）
主持：秦晓辉（快猫星云创始人）
时长：约 54 分钟

用 Agent 来解决 Ops 的问题，而不是用 Ops 管理 Agent。快猫星云分享了可观测知识图谱 + AI Agent 做故障定位的完整实践，包括图谱自动化构建、四种 Agent 使用策略、Harness 工程和多 Agent 协作架构。

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Claude Code 有个 /buddy 命令，会根据你的账户 ID 孵化一只陪你写代码的小动物。稀有度五档，legendary shiny 的概率是万分之一。

我的默认宠物是一只 common axolotl——最低档，无闪光。我想要传说闪光卡皮巴拉。

于是我把这个系统的漏洞原理告诉了 Claude，让它去 190MB 的 Claude Code 二进制里找算法。它自己定位到了打包进去的 JS bundle，读懂了压缩混淆的代码，写了枚举脚本，还在第一版算法出错后自己设计实验修正。最终 14400 次枚举，0.04 秒，传说闪光卡皮巴拉出来了。

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软件开发领域有两本经典：《代码整洁之道》和《架构整洁之道》。前者讲怎么写好一个函数，后者讲怎么组织一个系统。

AI 时代来了，编码交给 AI 了，《代码整洁之道》的直接受益者变成了 AI——在函数命名、结构分层这个层面，AI 的输出已经相当稳定，你只需要给它提示和约束。

但《架构整洁之道》的命运不同。它没有被 AI 取代，而是在一个新的层面上重新活了一遍。

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XPTI 是最近在传的另一个人格测试，20道题，16种人格类型，界面比 SBTI 精致很多——React + Framer Motion，题目切换有滑动动画，结果页有雷达图。

测完之后页面底部会出现一行字：**”全国有 X.X% 的人拥有和你一样的极品 XP。”**

把源码下载下来看了一眼，这个数字是这样生成的：

1
2
const count = Math.floor(Math.random() * 8000) + 1000;
const percent = (Math.random() * 3 + 1).toFixed(1);

每次刷新都不同。没有任何统计数据支撑，纯粹是让结果看起来”稀有”的心理设计。

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SBTI 是一个最近在传的人格测试，27种人格全是互联网黑话：CTRL（拿捏者）、Dior-s（屌丝）、DRUNK（酒鬼）……整个网站三个静态文件，没有后端，部署在 Cloudflare Pages。

把源码扒下来看了一遍，核心算法很简单：用户的答题结果转成一个15维向量，然后和25种人格的标准向量逐一比距离，最近的就是你的人格。

但把 3^15 = 1400万种可能的输入全部枚举一遍之后，发现了一个问题：15.8% 的情况下，结果由代码里的数组顺序决定，而不是你的答案。

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背景

想给博客配置语义化 URL，比如 posts/hexo-permalink-deep-dive/，于是在 _config.yml 里配置：

1
permalink: /posts/hexo-permalink-deep-dive/

然后在文章 front matter 里加上：

1
slug: hexo-permalink-deep-dive

结果预览时 URL 变成了 posts/20260326-hexo%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E8%A7%A3%E6%9E%90/——中文文件名被 URL encode 了，slug 字段完全没生效。

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背景

Anthropic 工程师 Prithvi Rajasekaran 在官方博客发表了一篇 harness 设计指南，介绍他们如何用多智能体架构突破单 agent 编程的天花板。

这篇文章的核心洞察来自 GAN（生成对抗网络）：把生成和评估分离成两个独立的 agent，通过反复迭代驱动质量提升。这个思路先在前端设计任务上验证，再扩展到完整的全栈应用开发。

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一个意外的弹窗

最近在用 gstack 的 /office-hours 功能，走完一整个 session 之后，它弹出了这样一个问题：

你会考虑申请 Y Combinator 吗？

我第一反应是：这是个广告。但仔细看了一下代码，发现它背后有一套完整的评判逻辑——它不是无差别地问所有人，而是根据整个对话过程中观察到的信号，分三个层级给出不同强度的邀请。

这套逻辑，让我想到了面试。

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一个人，一天一万行代码

Garry Tan 在 X 上说他用 AI 60 天写了 60 万行代码，平均每天 1 万行。

这个数字听起来像在吹牛。但他把工具流程开源了，叫 gstack。我最近用了一次，觉得值得认真介绍一下。

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TL;DR：Harness Engineering 是继 Prompt Engineering 和 Context Engineering 之后 AI 开发的第三阶段，通过把架构约束、执行计划、上下文管理机械化，让 AI Agent 可以稳定完成工程级别的任务。入门方法很简单：从一个 CLAUDE.md 文件开始，把你教过 AI 的每一件事都写进去。

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TL;DR：Block 裁员近半股价飙升，网易跟上——这不是周期性成本压缩，是软件研发生产关系的第一次结构性重组。我们已经有了执行层，正在补齐协调层，还缺组织协议。2027 年，工程师这个职业会分裂成两种，中间层会大幅压缩。

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传统计算机视觉（Traditional CV）就像是一门图像的炼金术，你不依赖现在的深度学习（AI），而是纯靠数学和像素的把戏来达成目的。

我们不写大段代码，只聊“这是啥”、“有啥用”、“什么时候用”以及“经典连招”。函数名以最常用的 OpenCV (Python) 为例。

准备好了吗？我们开始发车，直奔入土！

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背景

作为 Windows 用户，之前命令行主要用 Git Bash 或 WSL。最近把 VS Code 的默认终端切换到 PowerShell 后，发现 PowerShell 其实也挺有可玩性的。本文记录 PowerShell 的美化配置和 Git 别名设置。

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买了台阿里云 ECS 专门跑 OpenClaw（绰号”龙虾”），记录折腾过程。

为什么不跑在本机：本地跑有安全隐患（gateway 只绑 loopback，但本机环境更复杂），而且不能 24 小时开机。ECS 2vCPU / 2GB 内存 / 40GB 磁盘，99 元/年，够用。

为什么接飞书：看到一篇文章讲得很好——飞书作为办公 IM，文档、表格、知识库全是云端结构化数据，全有 API，天然是 Agent 的上下文来源；加上完备的机器人体系，顺理成章成了 OpenClaw 的首选前端。

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