我最近使用 AI coding agent 的频率很高，Codex、Claude Code 之类的工具基本已经进入日常工作流。 刚开始用这类工具，很容易把它理解成“更聪明的自动补全”或者“能帮我写代码的聊天窗口”。但用得久一点以后，我越来越觉得，这种理解太小了。 AI Agent 真正改变的不是某一次代码生成，而是整个软件工作流里“上下文如何组织、任务如何拆分、审查如何发生、经验如何沉淀”的方式。...

很多产品一说 AI 原生，最后落到界面上就是多一个聊天框。 聊天框当然有用。它适合表达不确定的意图，也适合把复杂入口收敛成自然语言。但如果一个业务系统真正要被 AI 深度参与，聊天框只是最外层的交互形式，不是系统能力本身。 我在 LinchKit 上持续做的一些实验，核心其实不是“让 AI 多写一点代码”，而是另一个问题：业务系统内部的能力、规则和边界应该怎样表达出来。 规则、权限和状态必须先被表...

很多工具刚开始都不像一个“项目”。 它可能只是为了把一份数据清洗干净，或者为了让一个地址、行政区划、文档片段、表格文件变得更容易被程序读取。需求很小，边界也很窄，看起来不值得认真写。但这种小工具如果反复出现，就会慢慢变成个人工作流里的基础设施。 2026 年初我做 cpca-rs、cpca-linch 这一类东西时，感受就很明显。表面上它们只是和中文地址、行政区划解析有关的本地工具，但背后其实是同...

我以前介绍自己，最容易说的一句话是：我是一个全栈开发。 这句话当然没错。2008 年开始写程序，那时候很多小团队里并没有那么清楚的岗位边界。前端要写，后端要写，数据库要管，服务器要部署，客户说不清楚需求的时候也要去问。那时候不叫全栈，可能只是“美工也会一点、程序也会一点、电脑坏了也能看看”的那种人。 但到现在，如果还只用“全栈开发”来介绍自己，我会觉得不太准确。 不是因为这个词不够高级，而是因为它...