前端没死,AI APP正在返祖
前端没死,AI APP正在返祖不用“噫吁嚱”——前端没被AI杀死,终端且得狂飙。
不用“噫吁嚱”——前端没被AI杀死,终端且得狂飙。
产品演示总能吸引眼球,但软件开发实则更常涉及调试、质量保证和检测这类工作。这些枯燥却关键的环节保障着软件正常运行。随着开发者寻求更多工作负载的自动化,这些工作正逐渐交由AI 来完成。
这两年,写代码这件事变了。GitHub Copilot、Cursor、Devin 一路登场,工程师开始习惯“打一段话,几千行代码自己长出来”。写得出东西,变得前所未有地容易。但很快大家发现,真正拖住上线节奏的,不再是「能不能写出来」,而是「敢不敢放上生产环境」——代码量指数级增长,验证、回归、极端场景覆盖反而被彻底压缩,测试成了 AI 时代新的“硬瓶颈”。
在 AI 时代,若你还在紧盯代码量、执着于全栈工程师的招聘,或者仅凭技术贡献率来评判价值,执着于业务提效的比例而忽略产研价值,你很可能已经被所谓的“常识”困住了脚步。
在 AI 时代,开发的边界正被重新划定。 我们能够观察到,越来越多的产品经理、数据分析师、设计师,甚至内容创作者,正在熟练地使用 Cursor、ChatGPT、DeepSeek 等 AI 工具,解决真
MGX,全称 MetaGPT X,是 DeepWisdom 推出的多智能体平台,定位是“24/7 的 AI 开发团队”。它的特别之处在于,你只需要输入需求,系统就会自动生成一支虚拟团队。
OpenAI 2025开发者日上,全场座无虚席。奥特曼重磅官宣四大更新:首发Apps SDK要把ChatGPT打造为「操作系统终极入口」,一键拖拽构建智能体AgentKit,无代码Codex开发,以及Sora 2等三大API登场。OpenAI的野心,彻底藏不住了。
LLM.265研究发现,视频编码器本身就是一种高效的大模型张量编码器。原本用于播放8K视频的现成视频编解码硬件,其实压缩AI模型数据的效率也非常高,甚至超过了许多专门为AI开发的方案。该工作已被世界微架构大会MICRO-2025正式接收,相关成果将于今年10月在首尔进行展示与讨论。
最近,自学 Django 三个月的开发者 kekda_charger在技术社区Reddit抛出了一个引发热议的困惑——靠着 AI 辅助,他已经能做出带用户认证的 Web 应用、实时更新功能的系统,甚至完成 API 集成;但一旦脱离 AI,连简单的登录模块都要折腾两三天。
Claude Code到底有多强大?Anthropic产品经理亲自为你讲述Claude Code究竟带来了怎样的AI开发范式革命,让你一人成军!