真正的问题,在木马成功之后才开始
我们总把“做到了”当成故事的结尾;《奥德赛》却把它当成开始。

我为什么认同 DHH 对 AI 的热情:结合自己团队里不同的信任程度,谈怎样认真尝试、用实际结果更新判断,并把能力变成有用的产品。
今日结论
Show HN: Argus, agentic QA for teams whose coding agents move faster than QA; 'RAMageddon' hits consumer electronics as AI drains chip supply; Show HN: Send flowers from your AI agent and make your mum happy
从 Azure、Linux 和 Windows 的复杂部署,到更自然的日常写作:我用 GPT-6 Astra 做真实工作时,最关注的六个变化。

花几天钻进 DeepSeek 开源的 agent harness,锚定一个 commit 逐条核验:模型逃不出的日志、一行配置的主循环、CI 强制的缓存纪律、以及一万二千次 agent 提交背后的流程操作系统——还有建造者真正该攒的那层资产。

判断 AI 生成代码该审多深,不应只看作者或 diff 大小,而要看它有权改变什么,以及出错后能否恢复事实。