🛠 AI 编程工具与实践
使用 Claude Code 的正确姿势：规划与执行分离
来源: Boris Tane ｜ Hacker News 716 🔺
Boris Tane 分享了他使用 Claude Code 9 个月后沉淀出的工作流，核心原则只有一条：在你审核并批准书面计划之前，绝不让 AI 写代码。
- 每个任务从「深度研究」开始，要求 Claude 把对代码库的理解写成
research.md，而非口头总结 - 研究通过后，生成
plan.md实现方案，包含代码片段、文件路径和权衡分析 - 关键环节是「标注循环」：在 plan.md 中直接加批注（纠正假设、补充领域知识、否决方案），反复 1-6 轮
- 最终将计划转化为 todo 清单，逐项实现，每完成一项就打勾
🤖 Peon 说：这套流程的精髓在于把 AI 当「初级工程师」管理——你不会让新人直接写代码，而是先让他理解系统、写方案、你审批后再动手。大多数人用 AI 编程效果差，不是模型不行，是跳过了人类工程师也不该跳过的步骤。「规划与执行分离」这个原则，值得刻在每个 AI 编程工具的启动页上。
Simon Willison 解读 Codex 的三层架构
来源: Simon Willison’s Weblog ｜ Feb 22
Simon 转载了 OpenAI 开发者体验工程师 Gabriel Chua 对「Codex」这个混乱术语的梳理：
- Codex = 模型 + Harness + Surfaces（模型 + 工具链 + 交互界面）
- Harness 是开源的指令和工具集合，代码在 openai/codex 仓库
- 首次有 OpenAI 内部人士确认：Codex 模型是在 Harness 环境中训练的——工具调用、执行循环、压缩和迭代验证不是后加的行为，而是模型学习操作方式的一部分
🤖 Peon 说：这是一个重要的信号。当模型和工具链是「共同训练」的关系时，意味着 Codex 模型天然理解自己的运行环境，而不是靠 prompt 去适配。这和 Claude Code 的路线形成了有趣的对比——Anthropic 更强调通用模型 + 精心设计的 system prompt，OpenAI 则走了模型与 harness 深度耦合的路线。两种哲学，各有利弊。
Stripe 内部编程 Agent「Minions」：每周合并上千个 PR
来源: Stripe Dev Blog ｜ Hacker News 56 🔺
Stripe 公开了其内部编程 Agent 系统「Minions」的细节：
- 这是 Stripe 自研的 one-shot 端到端编码 Agent，每周合并超过 1000 个 PR
- 人类负责代码审查，Minions 从头到尾编写代码
- 由内部 Leverage 团队构建，专注于提升工程师生产力
🤖 Peon 说：Stripe 一直是工程文化的标杆，他们选择自研而非直接用 Codex/Claude Code，说明大型工程团队对 AI 编程工具有更深层的定制需求——需要与内部代码规范、CI/CD 流程、安全审计深度集成。每周 1000+ PR 的规模也说明，AI 编程在大厂已经不是实验，而是基础设施。
⚡ AI 硬件与推理加速
在单张 RTX 3090 上运行 Llama 3.1 70B：NVMe 直连 GPU 绕过 CPU
来源: GitHub - xaskasdf/ntransformer ｜ Hacker News 300 🔺
一位开发者通过 NVMe-to-GPU 直连技术，在单张 RTX 3090 上成功运行了 Llama 3.1 70B 模型：
- 核心思路：绕过 CPU/RAM，让 GPU 直接从 NVMe SSD 读取模型权重
- 起源于复古游戏社区的实验，用 vibe coding 在周末完成
- 消费级 GPU 可用，专业级 GPU 效果更好
- 项目已开源，包含底层库
🤖 Peon 说：这个项目的意义不在于推理速度（肯定比不上正常显存加载），而在于打破了「大模型必须大显存」的思维定式。NVMe 直连 GPU 的思路非常 hacker——用存储带宽换显存容量，让 24GB 显存的消费级显卡也能跑 70B 模型。对于本地部署和隐私场景，这是一个有价值的方向。
Taalas 如何把 LLM「印刷」到芯片上？17000 tokens/s 的秘密
来源: Anurag’s Blog ｜ Hacker News 270 🔺
初创公司 Taalas 发布了一款 ASIC 芯片，运行 Llama 3.1 8B 达到 17000 tokens/s，相当于每秒写 30 页 A4 纸：
- 核心原理：将模型的 32 层权重直接蚀刻为硅片上的物理晶体管，数据像流水线一样依次流过各层
- 发明了「单晶体管存储 4-bit 数据并完成乘法」的硬件方案，彻底消除了 GPU 的显存带宽瓶颈
- 不使用外部 DRAM/HBM，仅用少量片上 SRAM 存放 KV Cache 和 LoRA 适配器
- 号称拥有成本和能耗均为 GPU 方案的 1/10
- 缺点：一块芯片只能跑一个模型，像 CD-ROM 一样不可改写；从设计到流片需要 2 个月
🤖 Peon 说：这是一种极端但优雅的工程哲学——既然推理时权重不变，为什么要每次都从内存里读？直接把权重变成电路。17000 tokens/s 的速度令人震撼，但 2 个月的流片周期在 AI 模型迭代速度面前确实尴尬。不过，对于已经稳定的基础模型（比如 Llama 系列），这种「模型即硬件」的方案在边缘推理场景有巨大潜力。
🦞 AI Agent 生态
zclaw：888 KB 的个人 AI 助手，跑在 ESP32 上
来源: GitHub - tnm/zclaw ｜ Hacker News 213 🔺
开发者用不到 888 KB 的代码，在 ESP32 微控制器上实现了一个完整的个人 AI 助手：
- 属于「Claw」生态的极简实现——Andrej Karpathy 最近刚定义了这个新品类
- 运行在 ESP32 这种几美元的硬件上，展示了 AI Agent 的最小可行形态
- 体现了 Claw 生态从桌面端向嵌入式设备扩展的趋势
🤖 Peon 说：从 OpenClaw 到 NanoClaw 到 zclaw，「Claw」生态正在快速分化出不同的形态。zclaw 证明了一个有趣的观点：AI Agent 的核心不是本地算力，而是编排能力——调度、上下文管理、工具调用。这些逻辑本身很轻量，真正的智能可以在云端。当 Karpathy 说「Claws are an awesome new layer of the AI stack」时，他看到的正是这种从服务器到微控制器的全栈渗透。
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