Signal #12: Coding Agent 正在拥有自己的运行时｜AI Coding 的界面，不再只是聊天框

过去我们谈 AI Coding，很容易把注意力放在模型上。哪个模型更会写代码，哪个模型更适合改工程，哪个模型在某个 Benchmark 上更强，这些当然都重要。...

AI 会写 Native 之后，跨端框架还重要吗？

如果 AI 已经能写 Native，企业还需要跨端框架吗？更进一步说，企业未来还要不要继续维护 RN、Flutter、小程序、Hybrid 这些跨端体系？还是应...

AI 时代，组织最该警惕的不是人才离开

在上一篇关于 AI Native 研发链路的文章里《别急着谈 AI Native 组织，先让关键链路形成闭环》，我讨论的是一个更偏工程侧的问题：当 AI 不再只...

Signal #11: Agent 不只是生成代码，它的中间过程正在被产品化

最近几个 Agent 产品的更新，给我的感觉很明显：它们越来越不像是在单纯比谁更会写代码，而是在把 Agent 工作时的“中间过程”一层层拉到前台。

别急着谈 AI Native 组织，先让关键链路形成闭环

当我们说一家公司是 AI Native，到底是在说它用了更多 AI 工具，还是说它的运行方式已经被 AI 重新组织了？

Meta 做了个实验：让 AI 从零重建软件，结果全军覆没

Anthropic 在讲 Claude Code 如何重构研发流程； OpenAI 在讲 Agent 如何接管软件工程； 各种“90%+ 出码率”“端到端自动化...

AI Coding 别等写完再测：从输入到黑盒验收的验证分层

需求边界有没有理解对？ 页面路径是不是真的可用？ 设计稿有没有还原？ 有没有破坏已有逻辑？ 这些结果到底能不能算作一次可交付？

Signal #10：当 Agent 进入 CI/CD、Issue 和云端沙箱，AI Coding 才真正开始系统化

GPT-5.5、DeepSeek V4、Codex、Cursor SDK、GitHub Copilot、Google Agents CLI 等，都在继续把模型能...

AI Coding 的上半场是生成，下半场是验证｜AI 代码被采纳，不代表需求可验收

很多团队在落地 AI Coding 时，会先从 Code Review、Diff 解读、风险检查开始。

从工单到交付：数字员工开始承接一类 L0 需求

顺着这个问题继续往下走，另一个问题就会出现： 什么样的诉求，已经可以不再由人手动走完整研发链路，而是交给数字员工去承接？

AI 时代，不是所有业务诉求都该进入研发系统

过去很多团队里，其实默认存在着一条很稳定的链路：业务提出诉求，产品整理成需求，设计给出方案，研发接手实现。

All You Need Is Skill：端到端自动化的 MVP 闭环是如何跑起来的

前两篇文章里，我们分别回答了两个问题：端到端自动化到底验证了什么《出码率到 90% 之后，我们真正验证了什么？端到端自动化的第一次真实落地》，以及 90% 出码...

当大家开始谈 Harness 时，我们真正该理解的是什么？从 Representation 到 Harness，再到 System，AI 研发正在进入新的系统分层

这个词之所以被反复提起，不只是因为业界又多了一个新名词，而是因为一个更实际的变化正在发生： 当模型不再只是“回答问题”，而开始真的“完成任务”，问题就不再只在模...

Signal #7：前沿 AI Coding 的分水岭，开始从 Agent 转向系统

最近一个越来越明显的感受是，前沿 AI Coding 的讨论，正在慢慢从“Agent 会不会做”，转向“系统能不能支撑 Agent 稳定做完”。

90% 出码率是怎么来的？我们如何把研发任务组织成可运行的自动化链路

上一篇里《出码率到 90% 之后，我们真正验证了什么？端到端自动化的第一次真实落地》，我先把结果亮了出来：在部分真实 B 端 Web / 移动端研发场景中，这条...

AI 正在制造一批“伪专家”｜当“会讲”变得越来越容易，组织该如何重新判断谁值得被相信

会总结的人变多了。 会讲趋势的人变多了。 能把一件事迅速整理成“很像那么回事”的观点的人，也变多了。

出码率到 90% 之后，我们真正验证了什么？端到端自动化的第一次真实落地

在部分新增类、变更类需求里，出码率已经达到 90%。这里的“90%”，指的是在当前已验证的部分新增类、变更类需求中，AI 生成代码提交占比阶段性达到约 90%，...

Signal #5：执行开始接管软件，界面退居为观测层

当网站开始为 Agent 提供接口，Web 的交互边界正在改变｜从 WebMCP 看网页如何从“界面”走向“能力入口”

但如果把它放回更大的变化里看，它更像是一个信号： 网站开始不只服务于人，也开始面向 Agent 暴露能力。

为什么 Spec 不是终点，而只是中间产物？软件研发正在从 Spec 驱动，走向表示驱动（RDD）

有 PRD，有设计稿，有接口定义，有代码上下文。 把这些信息整理成一份 spec，交给 AI，就可以生成代码。