过去大半年里，我一直在帮不同规模的团队落地 AI Coding。从最早的一两个人试点，到十几个人的团队尝试让 AI

最近这段时间里，我做了一件比“让 AI 帮我写文章”更麻烦的事：不是继续打磨 Prompt，而是先让它系统分析我过去十年的文章，再把这些分析结果整理成一个可以被反复加载的写作

今天下午，我在 Routa 的看板里点开一张已经进 Done 的卡：[Sub-issue] 为 GATE-first 专家提示注入单次 trace 状态摘要。

在 Thoughtworks（现 Inspire） 的最后一个月里，我一直在为“下一个项目”准备一套 AI Coding 的端到端方案。这个方案基于 Claude

我还没从 Thoughtworks 离职的时候（现在在 Qoder 团队），我就想写一篇文章，把一张图里 `Loop` 那一栏补完整。那张图其实很直白：不是让 AI 生成更多代码，而是让 AI 在工程体系中稳定完成交付。左边是 `Rules`，把团队经验和开发约束变成 AI 可执行的工作规则；中间是 `Spec`，把模糊需求收敛成可拆解、可验证、可追踪的交付目标；右边是 `Harness`，把 AI 行为纳入工程治理边界，确保结果可验证、可度量、可放行。

> 之前 Codex Pet 很火，我也想在 Qoder 里放一个类似的小东西。于是，周末 Vibe Coding 了一把。做着做着才发现，它要解决的好像不是“再多一个 Notification”。

Piece 尝试把编码智能体的局部代码修改映射为片段级构建反馈，让文件内部的函数、组件、接口和 JSX 结构成为可追踪、可验证、可回退的反馈单位。

机会是留给有准备的人的

在 CKEdtior5 中，如何在粘贴图片后，让光标自动进入到下一行！

纪念张雪峰老师