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在过去的一年里,我大量的时间都花费在了 AI 辅助研发的调研、方案与落地实践上:

在 2024 年年底,终于将我之前想跟随的自定义多文件编辑功能发布了。在最新的版本里,你可以体验一系列的 AI IDE 智能体特性:

在经过多个项目上的试用后,我们进入了持续的修修补补,以及功能的增强阶段。终于,我们发布了 Shire 1.1 版本,这个版本带来了更强大的交互支持,

TL;DR:我们试验了将 AI 应用到基于 Protobuf 的微服务架构中,基于 ArchGuard 治理平台、Shire AI 助手、Team AI 三个工具中,构建了一套完整的

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、

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关于作者

Phodal Huang

Engineer, Consultant, Writer, Designer

ThoughtWorks 技术专家

工程师 / 咨询师 / 作家 / 设计学徒

开源深度爱好者

出版有《前端架构:从入门到微前端》、《自己动手设计物联网》、《全栈应用开发:精益实践》

联系我: h@phodal.com

微信公众号: 最新技术分享

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