Google 前天发布了 Antigravity，一款号称“下一代 agentic 开发平台”的全新 IDE。官方宣传强调它能规划、执行、验证整个开发流程，似乎代表着 AI 编程进入了新的阶段。然而，最早一批上手使用的开发者却纷纷吐槽：任务跑着跑着就因“模型过载”中断，信用额度几十分钟内耗尽，连完整测试都难以完成，体验堪称“开局即崩”。
RAG效果不及预期，试试这10个上下文处理优化技巧。对大部分开发者来说，搭一个RAG或者agent不难，怎么把它优化成生产可用的状态最难。在这个过程中，检索效率、准确性、成本、响应速度，都是重点关注问题。
如果说过去一年里，AI 让开发者生产力翻倍，那么如今它也开始以同样的速度放大风险。 上周，Google 刚刚推出的基于 Gemini 的全新 AI 编码工具 Antigravity，上线不到 24 小时便被一名安全研究员攻破，指出它存在严重的安全Bug。
在软件开发领域，需求工程（Requirements Engineering, RE）一直是项目成功的关键环节。然而，传统 RE 方法面临着效率低下、需求变更频繁等挑战。根据 Standish Group 的报告，仅有 31% 的软件项目能在预算和时间内完成，而需求相关问题导致的项目失败率高达 37%。
近期，一支来自美国哈佛大学和美国斯坦福大学等联合团队真的做到了——他们集成 40 余种衰老时钟模型开发了一个名为 ClockBase Agent 的平台，让 AI 在 200 万份人类和小鼠的分子组学数据里“挖宝”，并找出了超过 500 种可能让生物年龄倒退的干预措施。
智能体终于拥有了可以海量复制的“实战演练场”。阿里此次开源的新项目ROCK，解决了无法在真实环境中规模化训练的难题。有了ROCK，开发者想要训练AI执行复杂任务时可以不再“手搓”环境，直接进行标准化的一键部署。
Google宣判RAG死刑！那条曾让无数工程师自豪的技术链，如今只剩下一行API调用。Gemini的File Search，把检索、分块、索引、引用，全都封进了模型内部。开发者不再需要理解流程，只需要上传文件。当智能被自动化吞并，工程师第一次发现，自己也成了被自动化的一部分。
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”。
刚刚，Claude Opus 4.5问世，主打编码、Agent与computer use。Opus 4.5在前端开发、视觉能力上显著提升，更擅长使用电脑。在深度研究、PPT制作与电子表格处理等日常任务方面的表现也全面升级。
