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Python用 AI 做文档过期检测：代码改了，文档还停在两年前
每个项目里都有那么几篇文档，岁月静好地停在两年前：接口文档里的字段早就改名了、部署文档里的命令已经失效了、架构图上还画着已经删掉的模块、README 里的示例代码根本跑不通。
从 Prompt 到 Harness：企业级 Agent 工程的完整演进之路
本文系统性地回顾了我们在构建企业级 AI Agent 平台过程中走过的完整技术演进路径——从大模型的先天约束出发，经历 Prompt 工程、Context 工程、Harness 工程三个阶段，最终演化出一套五层架构的 Agent 操作系统。
写完才审总返工？独立评审前置提效提质
写完才审总返工？独立评审前置提效提质开头：你是不是也这样写完一个大功能/模块才做 review，或者干脆自己 review 自己的代码——结果缺陷已经长成一大片才被发现，返工打断心流，而写的人和 review 的人共用同一个脑子，盲区也同一个。
一句话做出一个多人游戏：3个人，吸引了 2.5万创作者和 13万玩家
在平台上写一句话，比如做一个四个人玩的厨房大战，几分钟之后，一个真的可以玩的多人游戏就出来了:有角色、有规则、有计分，生成一个网页链接扔进群里，其他人点开就能直接玩。
南京队该如何走出连败阴影
戈伟在比赛后段被换上场。苏州市体育中心的看台上，南京球迷的呐喊声还没停，但很多人心里已经清楚——这个换人，是最后的底牌了。南京队球迷在看台上挥舞旗帜助威大中锋，往禁区里一站就是天然支点。
每次派 AI 模型都纠结？4 个档位覆盖 90% 开发场景
每次派 AI 模型都纠结？4 个档位覆盖 90% 开发场景开头：纠结派哪个模型，本身就是隐性成本每次新开一个任务，你是不是都要纠结「该派哪个模型」？派贵的怕浪费，派便宜的怕质量不行——这个纠结本身就是隐性成本，因为每次犹豫都在烧你的时间。更麻烦的是，这个纠结会随任务量线性放大。