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以下是代码审查相关的文章

2026-01-29
实现“氛围式编码”的七大主流方案对比
- 2026-01-29
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- AI工具应用
- AI基础/开发
2026-01-27
从「代码补全」到「全托管 Agent」：我的 2025 AI 编程进化论本文作者分享了他在 2024 年到 2025 年间，围绕 AI 编程工具的实践和认知演变，重点探讨了 AI Coding Agent 模式的兴起。作者详细区分了不同级别的 AI 编程形态（从 L1 的问答到 L3 的全托管 Agent），并强调了软件工程师应积极拥抱 Agent 模式，将其视为生存技能，通过引入质量守卫机制，实现从“手写逻辑”到“选择方案、设计架构、验收质量”的职责转变。
- 2026-01-27
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- AI工具应用
- AI基础/开发
2026-01-24
深入解析Codex智能体循环本文深入剖析了OpenAI Codex CLI的核心机制——“智能体循环”（agent loop）。了解模型如何编排用户交互、工具调用和环境反馈，是构建世界一流软件智能体的关键。文章详细解释了从初始提示构建、通过Responses API进行推理，到多轮对话管理和上下文窗口处理的全过程，揭示了Codex作为本地软件智能体背后的工程细节。
- 2026-01-24
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2026-01-22
Datadog 使用 Codex 进行系统级代码审查 Datadog 正在使用 OpenAI 的 Codex 代码代理，将其集成到代码审查流程中，以实现系统级的推理。通过这种方式，Datadog 能够在代码进入生产环境前发现难以察觉的系统风险，有效预防事故，维护客户信任。超过 1000 名工程师正在日常使用 Codex 进行代码审查，显著提高了可靠性。
- 2026-01-22
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2026-01-21
助你轻松通过任何技术面试的10个GitHub仓库
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- AI工具应用
- AI基础/开发
2026-01-21
AI可以编写Python代码，但维护工作仍是你的职责
- 2026-01-21
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- AI基础/开发
- AI工具应用
2026-01-21
助你通过任何技术面试的10个GitHub仓库 📢 转载信息原文链接：https://www.kdnuggets.com/10-github-repositories-to-ace-any-tech-interview 原文作者：Abid Ali Awan, KDnuggets Assistant Editor
- 2026-01-21
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- AI工具应用
- AI基础/开发
2026-01-21
AI能编写Python代码，但维护工作仍是你的职责人工智能工具能快速生成可运行的Python代码，但这些代码往往难以维护。文章深入探讨了在使用Claude Code、GitHub Copilot等工具时，AI倾向于优化“即时可用性”而非长期可读性和可维护性的问题。为解决这一差距，文章提供了六大核心策略，包括：避免从零开始（设置基础结构）、利用Python类型系统（如Pydantic和mypy）设置护栏、创建明确的“AGENTS.md”指南文件、编写引用现有模式的提示词、在实施前规划，以及系统化验证AI输出。通过这些方法，开发者可以确保AI...
- 2026-01-21
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- AI基础/开发
- AI工具应用
2026-01-17
使用 GitHub Actions 在 Amazon Bedrock AgentCore 上部署 AI 智能体本文详细介绍了如何利用 GitHub Actions 工作流，安全、可扩展地将 AI 智能体部署到 Amazon Bedrock AgentCore Runtime。通过采用 OIDC 身份验证和最小权限控制等最佳实践，我们构建了一个全自动化的 CI/CD 流程，实现了代理的无缝部署、持续安全扫描和代码质量检查，极大简化了企业级 AI 智能体的运维复杂性。
- 2026-01-17
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2026-01-15
人工智能的黑客技能正接近一个“拐点” 随着AI模型在发现系统漏洞方面的能力飞速提升，网络安全领域正面临一个关键的“拐点”。从发现未公开的零日漏洞到自主执行复杂的攻击，AI的黑客技能正在加速，迫使行业重新思考软件的构建方式和防御策略。专家呼吁采取新的对策，包括利用AI加强防御和推行“安全设计”的编程理念。
- 2026-01-15
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2026-01-13
您的编码工作流程中必须具备的 7 大工具
- 2026-01-13
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- AI工具应用
- AI基础/开发
2026-01-10
Datadog 使用 Codex 进行系统级代码审查可观测性平台巨头 Datadog 正在利用 OpenAI 的 Codex 模型，将其代码审查能力提升至系统级。通过集成 Codex，Datadog 工程师能够发现传统工具难以察觉的系统级风险，有效防止了生产事故的发生，显著提升了系统的可靠性和客户信任度。
- 2026-01-10
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- AI新闻/评测
- AI工具应用