Basic Claude Code:从 Aider 迁移后的完整工作流
作者分享了自己迁移到 Claude Code 后的完整开发工作流:先用 gpt-4o 打磨想法,再用 o1-pro 或 o3 生成 spec.md 和 prompt_plan.md,然后让 Claude Code 逐条执行未完成的 prompt、跑测试、提交 git 并更新计划文件。
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作者分享了自己迁移到 Claude Code 后的完整开发工作流:先用 gpt-4o 打磨想法,再用 o1-pro 或 o3 生成 spec.md 和 prompt_plan.md,然后让 Claude Code 逐条执行未完成的 prompt、跑测试、提交 git 并更新计划文件。
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作者借助 Claude 等 LLM,在毫无 D3.js 和 UI 开发经验的情况下,为 Thirty Meter Telescope 主镜搭建了一个交互式可视化原型,用 492 块六边形镜面拼出对称的圆形蜂窝结构。
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Harper Reed 结合自己从 2023 年起的实践,把采用 AI 辅助编程拆成一条九步路径:先用 IDE 自动补全,再把代码复制粘贴到 Claude 或 ChatGPT,接着用 Cursor 等 AI IDE,然后先写规格再写代码,再用 aider 加快循环,最后进入全自动智能体编码。
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Martin Fowler 团队以 Java ByteBuffer 读写页头为例,展示开发者如何引导 LLM 把功能正确但不安全的代码逐步改造成健壮组件。
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Harper Reed 认为 AI 代码生成正把开发推向"15 分钟瀑布":先写清规格、让模型生成、再审查,并可同时跑多个智能体分别写功能、文档和测试。他建议团队先用低风险内部项目做小范围试点、轮换成员参与,并把规格和架构文档沉淀到共享仓库。他还提醒 AI 容易过度测试基础逻辑,需频繁提交以便回滚。
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Jesse Vincent 借助 Claude 在几天内做出一个定制博客客户端 Post Through It,可直接与 GitHub 交互,把文本文件推送到 git 仓库并触发 Eleventy 编译成网站。这是他首次用该工具发布文章,此前他因不熟悉 Swift/Cocoa 一直没能做出图形化博客客户端。
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AI 代码审查平台 Graphite 完成 5200 万美元 B 轮融资,由 Accel 领投,Anthropic 的 Anthology Fund、Shopify Ventures、Figma Ventures、Andreessen Horowitz 等参投。
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Vibinex 创始人指出,团队采购 CodeRabbit、CodeAnt、Greptile、Ellipsis 等 AI 代码审查工具,主要优化的是作者写代码的质量,而非减少审查者逐行读代码的时间。审查者仍需自行理解改动、识别业务逻辑与架构影响,原有流程一步没少。作者工具与审查者工具应互补,而非互相替代。
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Harper Reed 用 Claude、Aider 和 ChatGPT 为自己的网站新增了一个媒体板块,自动追踪并展示他在 Goodreads 上的已读书籍、Spotify 上最近保存的曲目,以及通过 feedbin/NetNewsWire 收藏的链接。数据由几个脚本抓取后存为 YAML 文件,再生成 Hugo 博客条目,并提供了全量、书籍、音乐、链接四个 RSS 订阅源。
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Greptile 团队发现 AI 代码评审机器人评论过多,一个 20 处改动的 PR 会留下多达 10 条评论,作者干脆全部忽略。
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Harper Reed 为其 Hugo 博客更换了全新极简主题,灵感来自 bear blog 和 write.as 等写作平台,基于 @clente 的 bearcub hugo 主题修改而成。Lighthouse 性能评分达到 90 分以上甚至满分,网站仍运行在 Hugo 上,内容架构未变。
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Jesse Vincent 基于朋友 harper 的工具改造出一套 LLM 自动起草 commit message 的方案,调整了提示词、git hook 和模型 temperature,并向 LLM 提供完整文件上下文。他使用 gpt-4-turbo、temperature 0.02、seed 1,约 90% 的情况下仍需手动修改,但改动较小且 commit message 更详细。
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作者用 CLIP/siglip 把图片编码成向量存入 ChromaDB,再用 Flask 和 Tailwind 做了个本地图片相似度搜索界面,最初用 12000 张表情包测试,之后对 14 万张 Google Photos 照片跑了约 6 小时。
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KiCAD 8 首个 Release Candidate 发布后,作者用一段由 LLM 代写的 shell 脚本,通过 kicad-cli 一条命令导出 gerber、PDF 原理图、BOM、坐标文件、STEP 3D 模型和钻孔文件并打包成 zip。此前他为此维护过一个 500MB 的 Docker 镜像,靠无头 X server 模拟点击 GUI 才能生成原理图和 BOM。
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Martin Fowler 针对编码助手不可靠带来的代码质量下降和浪费时间两类风险,提出一套评估建议可信度的自问清单:反馈回路是否够快、是否可靠、出错的影响范围有多大、是否需要很新的信息。
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Ryan Lopopolo 从零手写了一份 LaTeX 简历,未使用模板,正文前有 102 行导言区,采用 scrartcl 文档类,构建链从 pdfLaTeX、XeLaTeX 演进到 LuaLaTeX。
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面对一个12名工程师参与、前5周未写一行代码的 Web 与移动端本地化项目,作者主张“做最简单可行的事”:只处理 happy path、尽量打桩、推迟行为定义。团队随后一周内用 react-i18next 和两个硬编码 JSON 文件,让 Web 与移动端设置页、登录页和仪表盘实现德语与英语切换,并以每周手动拉取翻译快照提 PR 的 toil 替代自动化流水线。
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Thoughtworks 的 Martin Fowler 撰文指出,GenAI 编码助手只能覆盖结对编程的一小部分收益,GitHub 将 Copilot 称为“你的 AI 结对程序员”是对结对实践的误导。结对编程还能带来集体代码所有权、代码库历史与隐性知识共享、改善团队流动与持续集成,并锻炼沟通、共情等协作能力,这些是大语言模型无法提供的。他建议用编码助手让结对更好,而非取代结对。
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Martin Fowler 结合 Thoughtworks 内部使用 GitHub Copilot 的经验,分析行内代码生成在什么情况下更有用。他给出的有利条件包括技术栈更主流、问题更常见、生成片段更小、开发者更有经验、出错代价更低,并指出经验不足的开发者使用这类工具时任务耗时可能反而增加 7% 到 10%。他建议开发者花一段时间在安全区内外实验,逐步建立对工具适用边界的判断。
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Ryan Lopopolo 作为管理 5 个团队、35 名工程师的 Group Tech Lead,提出用"失败成本"判断哪些项目可以放手让团队自主试错,从而把每周注意力集中在最多 3 件不能失败的事情上。当团队在自主处理遗留基础设施时反复出现 SLA 违规,他转而通过结对写代码、引入可复制的代码模式和代码审查示范来补齐技能缺口。
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Martin Fowler 用 GitHub Copilot 生成 TypeScript 的 median 函数,Copilot 给出三个实现:第一个会修改输入数组,第二个用 slice() 复制后正确,第三个因忽略偶数长度而错误。他还让 Copilot Chat 先生成测试,测试覆盖了奇偶长度、负数与重复值,并让 ChatGPT 指出第三个实现的问题。
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Rust 项目成员在讨论一个有争议的 RFC 时提出,并非所有提案在其生命周期每个阶段都对所有相关方开放反馈。作者由此总结出反馈窗口的实践:用类似根回的方式先建立共识,文档和设计未成熟前不广泛分享,明确反馈截止时间和期望的反馈类型,决策后明确“锁定”并做到 disagree and commit。作者认为,在反馈窗口之外提意见往往收效不佳并引发摩擦。
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作者在 2023 年 6 月 10 日至 11 日与 ChatGPT 结对编程 Artichoke Ruby,两天内提交 10 个 PR、约 4100 行 Rust 代码改动,其中包含一个 2000 行、100% 覆盖率的 String#unpack 格式串解析迭代器。
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Artichoke 作者用 Pernosco 调试器定位了 mruby 堆中一处跨多个 GC 周期的内存损坏,并向 mruby 上游给出了具体修复建议。
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Artichoke Ruby 将 Ruby 核心数据结构拆分为独立 crate,通过源码级多态让同一 API 拥有多种实现。
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CactusRef 是一个单线程、循环感知的引用计数智能指针,可作为 Rust 标准库 std::rc 的近乎无缝替代,实现了除 downcast、CoerceUnsized 和 DispatchFromDyn 之外的全部 std::rc::Rc API。
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Stripe 工程师 Ryan Lopopolo 分享用 nemawashi(缓慢、审慎的共识构建)推动变革的经验:他通过跨基础设施团队的一对一沟通,最终以四行 PR 移除了 AWS 对 EBS 实例类型的限制。这一改动两年后带来 API 性能提升、构建加速、集群效率提高和边缘网络容量增加等连锁效果。
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作者用约 3700 行 Rust 和 JavaScript 重新实现了音频游戏 Punchtop,这是他首次正式上手 Rust。他认为掌握内存模型后 Rust 用起来很顺手,开发中仅出现两次 panic,并特别称赞 Clippy 帮助写出更地道、更高效的代码,以及内联测试和 doc tests 带来的便利。
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Ryan Lopopolo 回顾了 2018 年提交的三个开源 PR:修复 Gunicorn 的 Python 模块文件句柄未关闭导致的资源泄漏(GH-1889)。
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hyperbo.la 部署 0.149.2 时全站返回 502,根因是 SSM PrivateLink 端点配置错误(未放行 Packer 构建机与后端实例的出入站流量、未启用私有 DNS)以及 ASG 循环脚本未校验实例在 ALB 中的健康状态。
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Ryan Lopopolo 介绍了如何用 Terraform 配合 AWS Autoscaling Group 实现蓝绿部署:为 launch configuration 和 ASG 设置 create_before_destroy = true。
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Stripe 云成本核算团队通过与财务团队建立共享数据、双周 DRI 同步和统一核算口径,显著降低了 AWS 成本。双方统一以公开按需价格衡量 AWS 支出、按 xlarge 归一化单位讨论实例用量,并将 EC2 预留实例覆盖率目标提高 10%,同时开始购买 ElastiCache 预留实例。工程侧还构建了自动对账系统,将月度 AWS 发票与成本和使用报告核对。
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AWS 资源分布能反映组织的技术决策方式:57 个 RDS 实例配置各异说明技术决策分散,EC2 仅六种实例类型则说明容量规划集中管理。作者认为应针对 Elasticsearch、成本优化、跨团队规划等关键领域各指定一名 DRI,Stripe 已采用该模式。
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