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OpenAI 分享了工程师如何在内部使用 Codex 的 Ultrafast 模式，将事故调查时间从数小时缩短至 10-15 分钟，从多个数据源获得近乎实时的答案，并实现更快的代码重构。
Imprint 分享了其 `small-change` 方法如何加速 Pull Request 审查，详细说明了适用条件，并阐述了随着 PR 数量和审查时长不断增长，为何需要重新思考代码审查的目的。
《Pragmatic Engineer》作者 Gergely Orosz 与 Uber 资深工程师 Uday Kiran Medisetty 带领观众了解 Uber 内部高度定制化的开发者工具体系，涵盖 DevPods、面向 AI agent 的构建流程、MCP gateway、Model Gateway、Agent Skills 仓库以及 PR 分类与衡量方式等。
Gergely Orosz 指出了中型及更大企业内部 Agentic AI 系统背后的隐性复杂性：AI 上下文窗口有限，而企业内部上下文却极其庞大。他还预告了 Pragmatic Engineer 即将发布的一篇案例研究，介绍 Uber 内部的 19 个定制 AI 相关系统。
在一个abliterated Qwen 3.8-27B模型上训练了LoRA适配器，以增强内部代码库召回，在评估中展示了在针对私有仓库的任务上优于Claude模型的性能。