
上下文工程难吗?试下Claude Code写入Kiro的Spec,自动搞定上下文
上下文工程难吗?试下Claude Code写入Kiro的Spec,自动搞定上下文10天前Amazon发布了他们自己的开发平台,Kiro IDE,其中有一个很厉害的交互功能“Spec(Specification)”,强调的是规范的文档,说明书,以一套非常结构化的方法确保开发过程的系统性、可控性和质量,堪称现代软件工程的最佳实践。让vibe coding有一个规范的范式。
10天前Amazon发布了他们自己的开发平台,Kiro IDE,其中有一个很厉害的交互功能“Spec(Specification)”,强调的是规范的文档,说明书,以一套非常结构化的方法确保开发过程的系统性、可控性和质量,堪称现代软件工程的最佳实践。让vibe coding有一个规范的范式。
扩散语言模型(Diffusion-based LLMs,简称 dLLMs)以其并行解码、双向上下文建模、灵活插入masked token进行解码的特性,成为一个重要的发展方向。
在过去很长一段时间里,科技圈似乎人均都成了“提示词工程师”,大家都在琢磨怎么用最精妙的语言驯服AI。但包括Andrej Karpathy在内的很多行业大佬已经开始反思了,他们认为,决定AI效果的关键,可能早就不是怎么问,而是你给AI喂了什么料。这个思路,就是最近越来越火的上下文工程(Context Engineering)。
编程Agent王座,国产开源模型拿下了!就在刚刚,阿里通义大模型团队开源Qwen3-Coder,直接刷新AI编程SOTA——不仅在开源界超过DeepSeek V3和Kimi K2,连业界标杆、闭源的Claude Sonnet 4都比下去了。
最近使用cursor的朋友可能已经遇到了这个问题:打开Cursor,准备使用Claude- sonnet4开始Vibe Coding,却看到了"Model not available"的提示。这不是您的网络问题,而是Cursor对中国地区用户限制了高级模型的访问。对于习惯了AI辅助编程的工程师来说,这简直像是突然失去了得力助手。
Claude Code 出来之后,很多人都在说“一个人 + AI 就可以独立写应用了”。
大模型有苦恼,记性太好,无法忘记旧记忆,也区分不出新记忆!基于工作记忆的认知测试显示,LLM的上下文检索存在局限。在一项人类稳定保持高正确率的简单检索任务中,模型几乎一定会混淆无效信息与正确答案。
Trae 2.0 即将到来,根据 Trae 的发布说明,这次带来的 TRAE SOLO 功能将极大改变你的编程体验!Trae 团队深信,一个真正强大的编码 AI 需要完全理解你的工作全貌才能发挥最佳效果。正是基于这一理念,他们打造了 SOLO —— 一个智能上下文工程师。
MiniMax 在 7 月 10 日面向全球举办了 M1 技术研讨会,邀请了来自香港科技大学、滑铁卢大学、Anthropic、Hugging Face、SGLang、vLLM、RL领域的研究者及业界嘉宾,就模型架构创新、RL训练、长上下文应用等领域进行了深入的探讨。
AI 不该只是工具,而应该成为团队中的「智能中枢」。2023 年 3 月,微软发布 Office Copilot,掀起 AI 办公革命的第一波浪潮。然而,这场变革止步于简单的「智能助手」或「聊天工具栏」的辅助层面,受限于软件割裂、缺乏上下文记忆与协作能力,Copilot 式插件未能从根本上重构办公逻辑。