Copilot

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AI 编程入门学了一年后，资深开发者终于承认：判断力比 Prompt 更值钱

掘金一篇《AI 编程实战》第 7 篇总结，把过去 6 天的内容归纳为 3 条原则：不把 AI 当答案机、问题要描述清楚、所有输出都要验证。这意味着 AI 编程的真正门槛，不在工具，而在协作方式。

8月15日2 分钟

GitHubSimon Willison

GitHub 关停自家模型服务 — AI 编程助手的免费午餐结束了

GitHub 悄悄下线了面向开发者的统一模型调用服务 GitHub Models，没给理由。我们注意到一个信号：连微软系子公司都扛不住 AI 编程的成本了，免费 API 这条路正在全线收缩。

8月10日2 分钟

25 小时写出 3 万行代码，开发者正从 Copilot 转向 AI 自主循环

OpenAI Codex 曾连续运行 25 小时，生成 3 万行代码并完成 10 个功能模块。值得关心的不是“写代码更快”了，而是 AI 编程正从补全助手，变成能自己规划、执行、验证的任务系统，开发者的角色也随之变化。

6月9日2 分钟

Copilot改按Token计费，AI巨头一边烧钱一边把账单甩给开发者

微软 Copilot 放弃固定订阅改按 Token 计费，OpenAI 亏损加剧，AI 工具正从买断制转向流量计费。这意味着企业用 AI 的成本不再固定，而是随使用量飙升，我们需要重新评估 AI 引入的投入产出比。

5月4日2 分钟

Lobsters架构师

Lobsters 热文谈架构师直觉 — AI 时代最稀缺的是知道何时不该用 AI

Lobsters 社区热文提出：AI 让编码变容易，但架构判断反而更难了。核心观点是「架构师直觉」——知道哪里该下功夫、哪里该绕路的能力——正在被工具侵蚀，而这恰恰是 AI 替代不了的最后壁垒。

5月2日2 分钟