一龍馬/AI 情報站讀懂消息背後的脈絡
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作者主張用決策模型取代散文式審查,以可量化的機率檢查程式碼與 UI 是否符合團隊慣例

本期第 1/20 則

中文摘要

作法是把規則寫成 rules.yaml 並放在程式碼旁,代理人寫碼前先讀取適用規則,完工後再用 Perplexity decider 一次送審全部規則,低於 80% 才產生提示;文中以錯誤吞掉回傳 None、重複註冊工具、共用碼長分支等為例,並強調規則要寫成具體錯誤機制且附正反案例來測 margin。脈絡是 Filed 團隊已在六個儲存庫部署約 27 份規則檔,最大審查成本僅約 4 美分,但大分支延遲可達約一分鐘,仍需限縮範圍與人工覆核。

一龍馬判讀

對維運 AI 寫碼的團隊來說,這提供可測試、可設閾值的審查迴路,但代價是需自建 CLI、案例與第三方送審的資料外洩風險。

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Hacker News

you give it some state and a list of yes-or-no questions

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Using Jev to make your agents write the code and design the app the way you do

收錄日期
2026-10-13
來源
官方 RSS+Hacker News Algolia API
抓取時間
2026/10/13 06:00(台北)