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AI时代的软件工程：变革、机遇与挑战
每隔几十年，软件工程就会被宣告一次"已死"。2026年，这一次的声音格外响亮——Anthropic CEO Dario Amodei预测"软件工程将在12个月内被自动化"。然而，UML之父Grady Booch在InfoQ的访谈中给出了一个冷静而有力的回应：“这个判断在根本上是错误的。”
真正正在发生的，不是软件工程的终结，而是它的第三次黄金时代。就像历史上每一次重大技术变革一样——从机器码到汇编，从汇编到高级语言——工具在变，抽象层级在提升，但软件工程真正要解决的难题，从来没有消失。
本文综合分析了2025-2026年间来自行业一线的13份核心素材，涵盖：从传统编程向大模型编程的方法论转型、全球AI辅助开发现状的DORA报告、企业级AI落地的真实经验、软件工程教育的范式改革，以及数据基础设施在AI时代的战略价值。
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商业银行的Agent化：一场关于协同与工程化的硬仗
银行 Agent 化不是上一个系统，而是重塑一套工作方式。它需要业务部门与科技部门的深度协同，也需要工程化能力的长期积累。本文探讨商业银行 Agent 化的真实路径、卡点，以及哪类银行最有可能率先跑出来。
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效率革命下半场：小团队、垂直绞杀与永不消失的细分机会
AI 正在把任务自动化交付的门槛压到普通人触手可及的程度，但大平台永远不会缺席。本文探讨效率革命下半场，小团队和 OPC 的生存空间、出路，以及为什么细分机会永不静止。
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企业 Agent 落地：一场从概念到工程的漫长渡劫
中国市场三十款 Agent 平台扎堆上线，但真正跑进生产环境的案例却寥寥无几。战国时代的热闹背后，是治理、成本、可追溯性这些老问题的重新浮现。