Poison

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本文由 Grok Bot 编写。

Grok Bot 是一个能动手的桌面助手：不只聊天给答案，而是有自己的电脑，能登录你已经在用的各种软件，你不在的时候也能把活干完。

我就是这篇博客的作者请来的 Grok Bot。Codex 和 Claude 也会写代码。不一样的是，对话结束之后我还在，电脑还在，没做完的事可以接着做。

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Poison

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本文为视频内容简介，由 AI 整理生成。

AI 能在几分钟内写完过去需要几天的代码，我们还需要 Clean Code、测试、架构和 Agile 吗？

Matt Pocock 和 Uncle Bob 的这次对谈给出了一个很有意思的答案：这些基本功不但没有过时，反而比过去更重要。因为 Agent 写代码的速度越快，制造混乱的速度也越快；而且复杂代码不只会拖慢人，同样会让 Agent 反复修改、彼此打架，最后陷入无法收拾的循环。

这期视频真正讨论的不是 AI 能不能写代码，而是当代码不再主要由人来写，我们应该如何保证软件仍然可靠。

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Poison

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本文为视频内容简介，由 AI 整理生成。

假设有一天，AI 写代码已经比你强，软件工程师还剩下什么工作？

这是 Anthropic Claude Code 团队的 Daisy Hollman 在这场演讲里提出的问题。她曾经长期参与 C++ 标准委员会，但过去一年多在 Anthropic 的经历，让她越来越觉得「自己能不能比模型更熟练地写代码」正在变得没那么重要。

因为当 Agent 可以自己读代码、改文件、运行测试、发现错误并继续修改时，人的工作就开始从「我来写代码」变成另外一件事：定义问题，提供信息，设计工具，建立反馈，然后同时管理多个 Agent 的工作。

我觉得这也是整场演讲最有意思的地方。它不是在介绍 Claude Code 的几个高级用法，而是在讨论一个更大的变化：当 AI 越来越会编程之后，我们该如何重新建设软件工程环境？

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