AI / Programming Languages
如果编程已经被解决，接下来呢？衡量代码的“草率度”
LLM 能生成近乎正确的代码，却仍会制造重复、冗余和逐步累积的糟糕决策。本文比较 AI 评审、人工评审、代码行数、冗余度与侵蚀度等衡量方法，并结合 SlopCodeBench 解释为什么人的直觉与品味依然不可替代。
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Programming Languages
5 篇文章
Programming Languages
软件如何把人逼疯
软件把速度、金钱、复杂性、抽象和几乎无限的可变性揉在一起，让组织不断拉动本不必拉动的杠杆。作者主张以分寸感和耐心抵抗无休止的迭代、重构与转向。
AI / Programming Languages
AI 原生软件开发生命周期（SDLC）实战手册
一份覆盖规划、设计、构建、测试、部署与维护六个阶段的 AI 原生 SDLC 手册，说明如何以版本化工件、自动化评审、评估、Hooks 与人工审批构成可治理的开发闭环。
Hardware / Programming Languages
缓存如何工作：一个非常具体的解释
从局部性原理出发，具体讲解 CPU 缓存的索引、标签匹配、组相联结构、写入策略，以及面向缓存的代码重构方法。