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Claude Code 上线了一个挺有意思的新功能:AI Code Review。
简单理解就是——现在不只是 AI 帮你写代码了,还会再派一群 AI 来帮你审代码。
流程很简单:
你在 GitHub 提交一个 PR,Claude Code 会自动启动一组 Agent 去检查代码。不同的 Agent 分工不同,有的专门找逻辑 bug,有的看安全问,有的检查边界条件,还有一个步骤专门负责验证和过滤误报。最后把发现的问直接评论在对应代码行里。
最有意思的一点是,它不是只看你改了哪些 diff,而是把整个代码库当作上下文一起看。
这意味着很多跨文件、跨模块的依赖问也能被发现,这是很多传统 AI Code Review 工具做不到的。
Anthropic 内部测试的数据也挺夸张:
以前只有大概 16% 的 PR 能收到实质性的 review 评论,用了这个之后变成 54%。
尤其是那种 1000 行以上的大 PR,AI 平均能找到 7 个左右的问。这种大 PR 其实是人工最容易“随便看一眼就 approve”的地方。
现在的开发流程越来越像一个 AI 团队协作系统。
以前是:
人写代码 → 人审代码 → 人上线。
现在慢慢变成:
AI 写代码 → AI 审代码 → 人最后拍板。
人反而变成那个 最终负责的人类 supervisor。
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如果你的产品想要被 Meta 收购,产品名称里可以带上 M 或者 Book。
如果你的产品想要收获 Claude 的律师函,产品名称里可以带 Clawd 或者类似发音的词。
中银香港的服务实在太糟糕了
一辈子都不想跟这家银行打交道了
Notion AI 也作为独立应用发布测试了,看了下也可以切换不同的自定义 agent,给这些大厂和创业公司一年时间,小龙虾只是历史长河中的一个小小插曲。
http://testflight.apple.com/join/m2kxP5cw
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世间太纷扰,还是看看 Google Cloud 官方的技术小姐姐,讲解《AI Agent 设计模式》吧。相信各位兄弟们都会喜欢,主要是喜欢学习技术。
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Hume AI 这次开源的 TADA,换了一个更务实的方向:先把不出错、够快、够轻这三件事做到极致。
传统 LLM 做 TTS,一个很大的麻烦就是:文字信息很少,但音频帧特别多,最后就容易上下文爆炸、推理变慢,甚至模型越说越跑偏。
TADA 的解法很直接,就是尽量让文字和语音“一对一锁住”往前走。你可以简单理解成,它不是先想好一大段声音再慢慢往外吐,而是每读一个 token,就同步生成对应那一小段语音。
这样做的好处非常现实:速度更快、内存更省,而且从结构上就更不容易胡说八道。我觉得这类设计比单纯堆参数、堆数据更有意思,因为它是在真正解决架构层面的老问。
两个特点:
第一是它够轻,甚至能往手机、边缘设备上放,这意味着以后很多语音能力不一定非要走云端 API,端侧跑起来后,延迟、隐私、成本都会好很多。
第二是它开源得比较彻底,MIT 协议,商用限制也少,这种东西一出来,开发者社区肯定会很快接上,后面不管是 AI 助手、播客生成、有声书、视频配音,还是需要同步字幕的场景,都会有人开始拿它做产品实验。
但是TADA 的强项明显不在“最有情绪、最像真人”,而是在“稳”和“省”。
所以如果追求的是特别强的表演感、拟人感,那可能还是得看更高端的商业模型。
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