軟體工程如何改變：兩個時代的故事
軟體工程師 Neil Kakkar 報告在 AI 原生新創公司 Tano 每月提交 200 多個 pull request，約為他在 PostHog 時的 11 倍，也約為他早期產出的十倍。他將這一躍升歸因於 AI 代理取代了程式碼審查與溝通開銷，同時也指出新的成本，如上下文切換、共享上下文流失以及 AI 方案限制。
#教程/实践
The Pragmatic EngineerAI 評分5050
EveryAI 評分2222 複合工程從四步擴展到八步
複合工程這套 AI 原生的工程哲學，已將其核心循環從四步擴展到八步，在前端新增了構思與腦力激盪，並在末端新增了打磨。原本的循環——腦力激盪、執行、審查、複合——仍是核心工程週期，但這次更新反映了人類注意力如今流向何處：決定要打造什麼，以及判斷成品是否感覺對了。
Vapi BlogAI 評分3434 開放式堆疊 vs 整合式解決方案：語音 AI 開發者的關鍵考量
Vapi Blog 專訪 Cartesia 的 Iz Shalom，探討在整合式與開放模組化語音 AI 堆疊之間如何選擇。整合式堆疊適合範圍較窄的使用情境與快速的概念驗證，而開放式堆疊則適合多種使用情境、多語言支援，以及替換元件。文章呼籲團隊在自己的環境中測量 P99 延遲，並在進入生產環境前建立嚴謹的評估機制。