本文整理自软件工程大师 Martin Fowler 的访谈录。他认为 AI 是其职业生涯中最重大的技术变革，其核心影响在于让开发从确定性转向了非确定性。文中深入探讨了 AI 如何重塑重构、敏捷开发及软件架构等经典实践，并特别警告了氛围编程中存在的学习回路缺失风险。Fowler 建议开发者利用 AI 处理遗留代码理解和快速原型开发，但必须保持严谨的验证与测试。他强调，无论工具如何进化，沟通能力、对复

全面复盘2025年AI领域的重大进展：从DeepSeek-R1到Gemini 3的模型突破，从提示词工程向上下文工程的范式转移，Claude Code与Manus代表的通用Agent路径分化，AI产品如何重新定义效率，以及企业AI转型面临的挑战与机遇。涵盖Agent架构演进、AI产品设计原则、企业转型实践等多个维度的深度观察。

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MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）1.0 版本规范预计于 2025 年 11 月 25 日正式发布，刚好一周年。过去一年中，MCP 从 Anthropic 发布的一项实验性规范，逐步发展为连接 AI Agent 与外部系统的标准协议。本文深入分析 1.0 版本中的17 个 SEP，探讨其在 MCP 架构、安全、能

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全面解析 Gemini 3 Pro 带来的三大能力提升：以 Visual Layout 与 Dynamic View 为代表的生成式 UI 能力、AI 编程工具 Antigravity 的底层机制与系统提示词解析，以及结合系统卡信息与研发团队观点对基础模型训练策略的观察。

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规范驱动开发（Spec-Driven Development，SDD）正成为 AI 编程中的新兴范式。本文深入探讨 SDD 的核心概念，将其划分为规范优先、规范锚定和规范即源码三个层次，分析该方法在实践中的优势与挑战，并审视其是否正在重演“模型驱动开发”（Model-Driven Development，MDD）的历史困境。

当 Agent 应用从 Demo 走向真实生产环境，零星问题会演变为海量请求下的系统性挑战。本期播客 LangChain 联合创始人深度揭秘 LangSmith 最新推出的 Insights（洞察） 与 Thread Evals（线程评估） 功能设计思考，分享如何从海量的生产数据中自动发现有价值的模式，如何构建数据驱动的、系统性的质量保障体系，真正提升 Agent 在生产环境中的可靠性。

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