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技术
软件工程、AI、自动化测试，以及实际项目中的判断与取舍。FIELD NOTES / 06
文章
6 篇公开记录，按发布时间排列。- 01
为什么我认为 AI 短剧可能是最适合生成式 AI 的内容形态
从 AI 小说、代码与短剧的创作实践出发，讨论可视、可拆、可重置、可筛选如何降低生成式 AI 的错误传播成本，以及镜头工程、状态管理与影视生产 IDE 的可能方向。
- 02
软件过剩之后：AI 时代真正稀缺的，也许是匹配、判断与信任
当 Vibe Coding 让软件越来越多、越来越便宜，真正稀缺的可能不再是功能，而是注意力、判断力、可信匹配与长期可靠性。本文尝试从消费习惯、软件特性和 AI 发展出发，推演未来可能出现的价值迁移。
- 03
不再持续掌握架构：Vibe Coding 下的人类重新进入与 AI 守望
当 AI 的开发速度超过人的认知吞吐量，问题不再是如何实时掌握全部架构，而是如何在异常发生时快速恢复局部理解。本文从一次共享状态文件失控的实践出发，讨论架构可视化、Human Re-entry 与 AI Sentry。
- 04
当契约也开始失控：AI 原生工程中的承诺、现实与证据分离
当 AI 已经能够负责架构和实现，人只维护验收与边界时，新的问题又出现了：契约本身也会膨胀、污染并最终难以维护。本文尝试进一步拆分承诺、现实、证据与风险，探索一种更适合单人 + AI 的工程模式。
- 05
从 AI 全自动测试，到 AI + 确定性流程：重新设计一套自动化测试框架
分享一次自动化测试架构设计过程，以及为什么最终选择 AI + 传统自动化结合的方案。
- 06
AI 时代，还需要掌控软件架构吗？
当代码和架构都可以由 AI 快速重写，单人开发者是否只需要掌控测试？本文尝试给出一种契约驱动、实现可抛弃的 AI 原生开发模式。