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Matt Pocock 分享了一个日常提示词创意:回顾性地分析团队的 GitHub PR 评审评论,并生成更新 CODING_STANDARDS.md 的建议(必要时拆分为多个文件),将过去的代码评审反馈转化为前瞻性的编码规范准则。
这条推文建议,CODING_STANDARDS.md 文件应该被积极使用来记录AI编码代理的问题,从空文件开始,根据错误来填充它。
Matt Pocock分享他在AI Engineer Paris即将到来的演讲中的一张幻灯片,讨论了从执行代理隐藏编码标准以便在代码审查中修复它们的观点。
一位 NASA/JPL 研究人员讨论传统编码标准的不足,并介绍“The Power of Ten”规则,通过简单性和指标驱动实践来预防安全关键软件中的缺陷。
一条推文探讨了AI技能在流程持续改进方面的不足,提出一个潜在工具如'/improve-me',用于更新编码标准并优化智能体行为。
Matt Pocock 分享了他是如何通过将问题写入 CODING_STANDARDS.md 来定制 /code-review 技能的,然后代理会在代码审查时强制执行这些规则。
Matt Pocock live streams building a 'delivery calendar' feature for his course video manager using AI tools like Grill with Docs. He focuses on aligning terminology and data models with AI agents, and discusses the importance of coding standards for agent experience (AX).
本文讨论了使用小型本地语言模型持续检查代码质量并强制执行编码标准的想法,旨在保持代码库的清洁和安全,而无需依赖云LLM。