AI 代码评审清单:让智能体先跑一遍的六道关卡与人工终审边界
评审 AI 写的代码不该从第一行 diff 开始读。本文按十分钟检查顺序拆成六道关卡,给出每关的判定标准、能交给 AI 的部分和必须留给人类的判断,以及一份可直接复制的评审提示词。
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评审 AI 写的代码不该从第一行 diff 开始读。本文按十分钟检查顺序拆成六道关卡,给出每关的判定标准、能交给 AI 的部分和必须留给人类的判断,以及一份可直接复制的评审提示词。
AI 改代码漏文件,八成不是模型能力问题而是检索方式问题。本文给出符号索引、依赖切片、上下文裁剪三步法,说明为什么只靠关键词检索会让智能体改漏文件,并附一份可对照执行的检索配置清单。
给智能体执行代码的能力,安全防线要落在它能碰到什么而不是每次动作都弹窗审批。附两类防御对比、文件系统与网络双隔离的必要性,以及四步搭建路径。
智能体的长期记忆不是把历史存下来,而是把 trace 里的教训提炼成下次能改变行为的结构化上下文。三层拆分、三步闭环与诊断时最容易搞错的一步。
写 MCP Server 最容易翻车的两处不是代码:package.json 缺 type module、以及忘了跑构建。附环境配置、日志红线、工具设计三要点与发布到 Registry 的流程。
MCP 把数据访问与代码执行同时交给模型,协议层无法强制安全,防线必须落在客户端。四类攻击面、六道防线,以及为什么 stdio 不等于沙箱。
终端里的 AI 工具分两类:云端 Agent CLI 拼能力上限,本地推理运行时拼隐私与离线可用。附两类对比表、GGUF 量化档位选择表与四步组合配置。
AI 字幕和转写不是一回事:离线批处理追求准确率与时间轴质量,实时流追求低延迟。三条技术路线对比、四个准确率陷阱与上线前必查的验收清单。
拆 Headless WordPress 只在这三类场景划算:多端复用同一份内容、前端需要复杂交互、内容生产与发布节奏解耦。附决策表、四个必付代价与四步最小拆分路径。
WordPress 接入 AI 客服机器人,先决定回答由谁产生(SaaS 托管、工作流平台还是自接模型),再挑插件;附三种方案对比、四步落地与常见坑位清单。
语音智能体端到端延迟压进 500 毫秒才有对话感:网络 30-80ms、判停 150-300ms、首 token 150-400ms、首音频 100-200ms。架构选型与逐层优化指南。
MCP 规范 2026-07-28 起弃用协议内日志:stdio 走 stderr、HTTP 上 OpenTelemetry。本文给新方案、五类关键事件与连接失败排查清单。
MCP 客户端的三板斧是建立传输、初始化会话、调用工具,官方 Python SDK 十几行就能跑通。含重定向不跟随、stdout 污染等五个易踩坑解析。
选 AI 降噪工具只看双向降噪与本地处理两个硬指标,Krisp 两项全占并给 Discord 提供同款引擎。实测体验、配置流程与竞品位置对比。
管自己的时间选 Reclaim 或 Morgen,跟别人约时间选 Calendly——两类 AI 日程工具的产品逻辑完全不同。本文按定位、能力与价格拆解选型。
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