随着AI技术在软件开发中的普及，开发人员的角色正在从单一技术专家逐渐转向“超级个体”——即具备跨界、创新和自我迭代能力的多面手。生成式AI不仅简化了传统开发流程，更通过不断迭代的反馈机制让开发人员掌握新技术栈、快速适应需求变化，并能将复杂的业务知识融入代码。本文结合生成式AI的实践场景，解析如何高效运用AI辅助工具并适应技术转型。
流式 BFF（Streaming Backend for Frontend） 是一种适用于 AI 原生架构的后端模式，旨在解决智能体协同过程中的数据流处理和接口不一致问题。
年初，我们注意到国内几大 AI 辅助编程工具，通过提供礼品和购物卡等推广手段，迅速引起了众多开发者的关注和使用。这种市场变化逐渐影响了我们开源
尽管，如过去构建 AutoDev 的 AutoCRUD、精准测试功能一样，我们有意去构建一个完全自动化的 API 开发智能体。但是依旧的，我们会遇到一些问题：
太长不看版：在新版本（0.8）的 Shire 中，你可以通过 Shire 智能体市场，一键下载和安装多个智能体，并直接在你的当前项目中使用。与此同时，你还可以
随着 Shire 的持续迭代，我们有了一些新的体会和感触，即 Prompt 不仅仅是一段提示词，而是可以直接执行的代码。而当是可执行的代码时，就是可执行、
去年，在那篇《Prompt 即代码：设计和管理 AI 编程的最佳实践》，我们分享了如何去在团队中
在那篇《2024 年 AI 辅助研发趋势》里，我们谈及了未来的趋势是：从辅助开发人员发展到涵盖软件开发的
最近，我们发布了新版本的 Shire，在这个新的发布（Shire 0.5）里，你可以更好地融合本地研发资产，同时构建数据安全 RAG。在这次版本中，我们增加了：
在过去的几个月里，随着智能体语言 Shire 的不断开发，我们也在使用 Shire 来自举，即使用 Shire 来进行 Shire