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  1. 聪明人的分工:让昂贵模型做规划,便宜模型去执行

    知名开源开发者 shadcn 刚刚开源了一个全新项目——improve

    这是一个非常巧妙的 Agent Skill,它的核心理念是:用你最聪明(也最昂贵)的 AI 模型来做高杠杆的脑力劳动(审计代码、写技术方案),然后把脏活累活(编写代码、跑测试)交给更便宜的 AI 模型去执行。

    这个工具本身绝对不会直接修改你的一行代码,它的产出就是一份清晰、可执行的 Markdown 格式实施方案

    💡 它是如何工作的?

    1. 项目审计 (/improve):高阶模型会深度扫描并分析你的代码库,指出潜在的 Bug、性能瓶颈、安全隐患或技术债,并产出一份按“投入产出比”排序的发现清单。
    2. 制定方案 (plans/):当你挑选出需要解决的问题后,高阶模型会针对每个问题输出一份极其详尽的方案(Plan)。这些方案是“自包含”的,带有明确的验证命令、执行边界和异常中止条件(STOP conditions)。
    3. 分发执行 (/improve execute <plan>):你可以把这些高可读性的方案直接扔给任何便宜的轻量级 AI Agent。轻量级模型只需像个机械的执行者一样,按照步骤修改代码、运行测试,最后向你提交 Pull Request。

    🚀 核心指令一览

    /improve:全局审计并输出优化点。
    /improve quick:快速扫描重点。
    /improve deep:对每个包、每个分类进行详尽审计。
    /improve plan <description>:跳过审计,直接为指定任务编写执行方案。
    /improve execute <plan>:派发给便宜的执行器模型并审核其成果。

    安装方式

    项目支持 Agent Skills 规范:

    npx skills add shadcn/improve
    


    https://github.com/shadcn/improve

    #AI开发 #智能代理 #软件工程 #GitHub开源 #shadcn Agent Skills Overview - Agent Skills
  2. Amp 宣布下线 Amp Tab:Tab 补全时代正在退场

    Amp 团队宣布将移除 Amp Tab(内联 Tab 补全功能),理由很直接:这不再符合他们看到的未来。

    他们的判断基于一个变化——AI 写代码的占比正在迅速上升:

    • 一年前,代码大多还是人手写
    • 2025 年 6 月发布 Amp Tab 时,Amp 已经在写大部分代码
    • 现在,Amp 负责了他们 90% 的交付代码

    Amp 认为,Tab 补全与传统补全引擎来自“人写为主、AI 辅助”的时代;但这个时代正在结束。越来越多用户的工作方式变成:几天不打开编辑器,也能持续交付代码。瓶颈不再是“写得快不快”,而是“把代码产出、落地得快不快”。

    因此,Amp 将把资源投入到“后补全时代”的方向:默认由智能体(agents)完成大部分编码工作,而不是在输入时做局部补全。

    时间安排:

    • Amp Tab 将继续可用至 2026 年 1 月底
    • 之后如果仍需要内联补全,可考虑:Cursor / GitHub Copilot / Zed

    原文链接:https://ampcode.com/news/tab-tab-dead

    #AI编程 #代码补全 #开发者工具 #智能体 #Amp Tab, Tab, Dead
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