Core Insights - The article emphasizes the importance of treating AI as a junior developer that requires clear guidance rather than a magical tool, highlighting the need for engineers to adapt their management style to effectively utilize programming agents [1][3][9] - Senior engineers are found to be the quickest adopters of these tools, which can save approximately 80% of time on medium to large tasks [1][8][24] Introduction - The article introduces a practical guide based on two years of experience building Devin, an autonomous programming agent, and aims to share valuable insights from customer feedback and internal practices [1][3] Getting Started: Basics and Daily Applications - Key principles for effective communication with agents include providing specific instructions, indicating starting points, anticipating potential errors, and establishing a feedback loop [10][11][13][15] - The guide suggests integrating agents into daily workflows to enhance personal efficiency, such as handling new requests without interrupting deep work and managing urgent issues on the go [17][19][20] Intermediate: Managing Complex Tasks - For complex tasks, the article recommends having agents draft initial versions and collaborating on implementation plans, while also setting checkpoints to ensure alignment with expectations [23][25][26] - It emphasizes the importance of teaching agents how to validate their work and increasing testing coverage in areas frequently modified by AI [28][29] Advanced: Automation and Customization - The article discusses creating automation templates for repetitive tasks and implementing intelligent code reviews using agents [30][33] - It highlights the need for a unified development environment to enhance agent performance and suggests building custom tools to empower agents [35][36] Practical Considerations: Embracing Change - The article outlines the limitations of autonomous agents, such as their debugging capabilities and knowledge cut-off dates, advising users to manage expectations and time effectively [39][42][43] - It concludes by asserting that the value of software engineers will not diminish, as deep technical knowledge and understanding of business codebases remain essential in the evolving landscape of software development [50]

Core Insights - The article emphasizes treating AI as a junior developer that requires clear guidance rather than a magical tool, highlighting the importance of effective communication with programming agents [1][8][9]. Group 1: Key Methods for Effective Use - Clear Instructions: Specificity in commands is crucial, such as detailing which functionalities to test rather than vague requests [3][16][18]. - Reasonable Expectations: Large tasks cannot be fully automated, but can save approximately 80% of time; checkpoints should be established for planning, implementation, testing, and review [3][27]. - Continuous Validation: Providing a complete CI/testing environment allows agents to discover and correct errors independently [3][19][33]. Group 2: Daily Usage Tips - Instant Delegation: Quickly assign tasks to agents when urgent requests arise [5][21]. - Mobile Handling: Use mobile devices to address urgent bugs while on the go [5][23]. - Parallel Decision-Making: Allow agents to implement multiple architectural solutions simultaneously for better decision-making [5][25]. Group 3: Advanced Applications - Automate Repetitive Tasks: Create templates for recurring tasks to enhance efficiency [5][35]. - Intelligent Code Review: Utilize agents for precise code reviews based on a maintained list of common errors [5][36]. - Event-Driven Responses: Set up agents to automatically respond to specific events, such as alerts [5][37]. Group 4: Practical Considerations - Understanding Limitations: Agents have limited debugging capabilities and should not be expected to resolve complex issues independently [42][43]. - Time Management: Learn to recognize when to stop ineffective attempts and start anew with clearer instructions [46][49]. - Isolated Environments: Agents should operate in isolated testing environments to prevent unintended consequences in production [51][52]. Group 5: Future Outlook - The value of software engineers remains significant despite advancements in programming agents; deep technical knowledge and understanding of codebases are essential [53].

整理 | 褚杏娟 6 月 23 日，百度智能代码助手文心快码迎来重大突破。百度副总裁陈洋发布了文心快码独立 AI 原 生开发环境工具——Comate AI IDE。据介绍，这是行业首个多模态、多智能体协同的 AI IDE，首创 设计稿一键转代码，开箱即用，为国内企业和开发者打造高效、智能、安全可靠的 AI IDE。目前， 百度每天新增的代码中，文心快码生成的代码占比已超过 43%。 百度副总裁陈洋表示："六十年前，程序员用穿孔卡片写下第一个"Hello World"，文心快码 AI IDE 让 这句问候有了新的回响：Hello World，Hello Life。提升编程效率的同时，降低了使用门槛，不论是 视障开发者还是小学生群体，文心快码在帮助每个有梦想的人构建他们的世界。" IDC 报告显示，AI Coding 市场在 2025 年迎来应用爆发期，不少用户认为自研独立 IDE 代表着下一 代、更先进的智能代码助手。自研 AI 原生开发环境，而非仅作为插件附着于 VS Code、JetBrains 等既有平台，能够在编辑器的界面与底层逻辑、重构整个开发工作流，乃至开发者生态层面具备更大 主动性。 根据介绍，文 ...

6月10日，南下资金净买入港股75.9亿港元。 其中，净买入美团-W 9.85亿、石药集团7.61亿、信达生物5.19亿、晶泰控股1.14亿； 净卖出腾讯控股18.92亿、小米集团-W 8.99亿、阿里巴巴-W 7.71亿、快手-W 6.55亿、康方生物4.87亿。 据统计，南下资金已连续17日净买入美团，共计185.1264亿港元；连续3日净买入石药集团，共计16.986亿港元；连续8日净卖出腾讯，共计99.4492亿港元； 连续6日净卖出小米，共计65.2947亿港元。 | | 丁胶地 | | | | | --- | --- | --- | --- | --- | | 名称 | 涨跌幅 | 净买入额(亿) | 成交额 | 名称 | | 美团-W | -2.7% | 2.52 | 33.21 亿 | 小米集团-W | | 小米集团-W | -1.3% | -3.72 | 29.74亿 | 腾讯控股 | | 腾讯控股 | -0.9% | -10.44 | 23.43 Z | 美团-W | | 阿里巴巴-W | -0.4% | -6.24 | 20.89亿 | 阿里巴巴-W | | 泡泡玛特 | 3.2% | ...

"过去建模型，现在我们在建产品。"Anthropic CEO表示。 大模型时代，几乎每次谷歌大会前夕，OpenAI都会以新品"狙击"其发布节奏。但此次，由于OpenAI备货不足，GPT-5尚未完成，Anthropic接棒了这项"任 务"。 当地时间5月22日，谷歌I/O大会结束次日，Anthropic发布 Claude 4 系列大模型，包括旗舰版Claude Opus 4 与普适版Claude Sonnet 4，直接冲击谷歌Gemini 2.5 Pro在编程领域的热度。 刷新AI编程模型热度 由OpenAI 前员工们创立至今，逐渐发展为OpenAI最大竞品之一的Anthropic，主要定位为安全优先的AI解决方案提供商，专注于企业级市场，在混合推理模 型与编程能力方面具备一定行业优势。此次新模型产品进一步加深其在编程领域的影响力。 北理工前沿交叉科学研究院研究生丁纪翔也是在Cursor内体验的Claude 新模型，他对记者表示，Cursor里Opus属于Max标记的模型，需要单独付费，且相对 速度较慢，小项目使用Sonnet足够了。 | | Claude | Claude | Claude | OpenAl ...

第一财经每日早间精选热点新闻，点击「听新闻」，一键收听。 【今日推荐】 美总统特朗普与南非总统会晤时发生争执 当地时间5月21日，美国总统特朗普在白宫会晤到访的南非总统拉马福萨时发生争执，双方就"南非是否正在发 生白人种族灭绝"一事展开激烈辩论。拉马福萨表示，特朗普需要倾听南非人的意见。特朗普回应称，关于南 非局势有所谓"成千上万的故事"和"纪录片"，然后指示工作人员播放了一段据称是有关"南非白人遭受暴力"的 视频。拉马福萨表示，这些视频并不代表政府政策，他和他的政党"完全反对"视频中使用的语言。在南非，所 有种族都受到暴力事件影响，其中黑人受影响最大。 拜登办公室发言人：拜登5月16日前从未被诊断出前列腺癌 当地时间20日，美国前总统拜登办公室一名发言人说，拜登最后一次接受前列腺特异性抗原测定是在2014年。 该发言人强调，在今年5月16日前，拜登从未被诊断出患有前列腺癌。 道指跌逾800点，30年期美债收益率再破5% 美股周三大幅下挫，因担心如果国会通过美国总统特朗普提出的减税法案，美国政府债务将膨胀数万亿美元， 美债收益率飙升。三大股指均创近一个月最大跌幅，道指跌816.80点，跌幅1.91%，报418 ...

以下是奥特曼与微软CEO纳德拉在微软Build 2025开发者大会上的部分对话片段： 纳德拉： 上周你们推出了AI编程智能体（Codex），Sam能谈谈你对软件工程演进的愿景吗？ 奥特曼： 当地时间5月19日，在微软Build 2025开发者大会上，OpenAI首席执行官奥特曼表示，公司推出的AI编程智能体Codex是该领域有史以来最重大的变革之一。 它能修复漏洞、开发新功能、解答代码问题…… 面对AI技术迭代的爆发式增速，奥特曼建议开发者必须提前布局。他说道，"历史上极少出现这样的技术拐点，而早期全力投入的人都将获得超额回报"。 5月16日，ChatGPT上线编程智能体Codex，这是一个基于云的软件工程智能体，能够同时处理多项任务。与2021年推出的原始Codex模型不同，新版Codex 由codex-1驱动，这是OpenAI o3模型的软件工程优化版本。 你们还在研发许多前沿模型。能否透露一些模型路线图的进展？ 奥特曼： 模型已经非常智能，且会持续进化。但最令人兴奋的是，它们会变得更易用：不再需要手动选择模型，系统会自动匹配；可靠性大幅提升，信任 边界扩展；多模态、工具调用等功能会更成熟…… 最终它会变 ...

证券研究报告 2025年05月19日 海外行业报告：行业动态研究 AI推动腾讯阿里业绩增长，Google I/O 2025预计推出AI眼镜 作者： 分析师 孔蓉 SAC执业证书编号：S1110521020002 分析师 李泽宇 SAC执业证书编号：S1110520110002 分析师 樊程安吉 SAC执业证书编号：S1110524080001 分析师 杨雨辰 SAC执业证书编号：S1110521110001 分析师 刘诗雨 SAC执业证书编号：S1110524120001 请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 1 全球AI周报 摘要 ◼ 重点公司财报AI进展 ◼ 全球AI动态： ◼ 投资建议： ➢ 海外AI： 请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 2 ➢ 腾讯：一季度腾讯季度资本支出达到274.8亿元人民币，同比增长91%，占营收的15%。腾讯的广告收入同比增长20%至319亿元人民币，实现了连续十个季度的两位数增长。公司通过提升生成式AI能力，升级广告技术平台，包括辅助广 告制作、数字人直播、加深商品与用户兴趣理解以提升推荐效果。 ➢ 阿里巴巴：云业务增速依旧维持高位，Capex环比下降系季节性影响。云 ...

选自 ampcode.com 作者：Thorsten Ball 机器之心编译 首先准备好我们的「文具」： 铅笔出场！让我们直接开始，用四个简单的命令来设置一个新的 Go 项目： 知名 Go 大佬 Thorsten Ball 最近用 315 行代码构建了一个编程智能体，并表示「它运行得非常好」且「没有护城河」（指它并非难以复制）。 Thorsten Ball 在编程领域以其对系统编程和编程语言的深入研究而闻名，尤其擅长解释器、编译器和虚拟机等主题。他撰写的《用 Go 语言自制编译器》和《用 Go 语言自制解释器》则被视为编译原理领域的「入门平替」。 虽然这个编程智能体无法和 Claude、Gemini 等推出的编码功能相媲美，却为初学者提供了一个探索智能体的良好学习范例。这反映了他一贯的理念：通过实践和 开源项目揭开技术的「神秘面纱」。 Thorsten Ball 在博客中分享了他的具体操作步骤。（注：本文中的代码截图可能并不完整，详细内容请参阅原博客。） 博客地址：https://ampcode.com/how-to-build-an-agent 乍看之下，智能体编辑文件、运行命令、自行解决错误似乎很复杂，但 ...