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OpenAI 内部揭秘：我们如何使用 Codex
文章详细揭示了 OpenAI 内部团队如何利用其 AI 编码助手 Codex，覆盖了从安全到基础设施的多个工程领域。它总结了七大核心应用场景，包括加速代码理解、高效重构与迁移、性能瓶颈识别与优化、提升测试覆盖率、加快开发速度、帮助工程师保持心流，以及辅助探索与构思。此外，文章还分享了六项实用的最佳实践，如从“提问模式”开始、像写 GitHub Issue 一样组织提示、逐步完善 Codex 环境等…- 0
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AI 产品开发实战：避坑指南与工程化实践
作者作为经验丰富的软件工程师和领导者，分享了从构建早期生成式人工智能产品 Outropy 中获得的见解。尽管技术上优于竞争对手，但 Outropy 仍然失败，原因是用户对逆向工程其开发过程更感兴趣。文章 критикует了三种常见但有缺陷的 AI 产品构建方法：追逐热点的开发模式、缓慢且以研究为中心、采用瀑布模型的传统数据科学项目。作者提倡第三种“工程项目”方法，即迭代、敏捷、以产品为中心。文章…- 0
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工程实践
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