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作者意外开发了一个用于代理AI软件调试的本地检索工具，该工具能高效缩小代码函数范围以定位错误，并寻求更多测试想法来验证其有效性。
这篇文章讨论了AI编码工具如何使软件中的缺陷检测变得几乎免费，同时强调了诸如工作量增加、修复缺陷的权衡，以及需要更好的管理策略来维持软件质量等挑战。
一场关于形式化方法的演讲，以“做事器”三步流程为例，说明如何在尚不存在的系统中寻找 bug。开场因硬件故障延迟了 8 分钟。
Antithesis发布了一篇博客文章，详细介绍了在多个开源Raft共识实现（包括HashiCorp Raft和OpenRaft）中发现的Bug，强调了测试分布式系统的困难以及对更好工具的需求。
智谱AI发布了其开源权重模型GLM-5.2，据报道该模型在网络安全漏洞查找任务中与Anthropic的Mythos相当，缩小了中国与美国AI能力之间的差距。
智谱AI发布了一款新模型，据称在识别安全漏洞方面与Claude Mythos性能相当。
Gergely Orosz 分享了他使用 Antithesis 的经验，这是一个确定性测试基础设施，可以在几分钟内完成数小时的测试。
Nolan Lawson认为，AI编程助手可以通过使用多个模型进行彻底的代码审查和漏洞检测，从而更慢地编写高质量代码，提升代码库的健康状况，而不是最大化输出速度。
Turso使用Quint形式化验证工具对SQLite的C API进行建模，并在SQLite自身中发现了超过10个漏洞，从而增强了其SQLite重写版的可靠性。