别再问 AI 写了多少代码了，企业 AI 提效的衡量指标该换了
AI 生码率看起来最容易衡量，却可能是企业 AI 提效里最危险的指标。真正该被度量的不是 AI 生成了多少代码，而是交付周期、缺陷率、返工成本和知识流动有没有发生变化。
Agent 不是缺 Prompt，而是缺一套 Harness
Anthropic 的长任务 Agent 实验说明，AI 编程的瓶颈正在从“怎么提示模型”转向“怎么给模型设计反馈、验证和约束系统”。
AI 写代码已经不稀奇，真正拖慢团队的是审 PR
Reddit 上关于 AI-generated pull requests 的讨论提醒我们：AI 编程的瓶颈正在从“会不会写代码”转向“人类如何审查、验证和合并 AI 生成的代码”。这篇文章拆解 AI PR 为什么更难审，以及团队该如何重建代码审查流程。
