我正在努力认真地利用代理进行开发。理想情况下，我希望能够接近前沿技术，但可能不会完全处于最前沿。请注意，这并不是为了编写生产代码。
看起来这个领域变化得非常快，12月份写的内容现在可能已经过时了。请问有哪些实践或链接可以提供我应该使用的实践指导？
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目前，AI辅助编码最大的瓶颈并不是模型的质量，而是当你给Claude Code或Cursor一个复杂任务时，你只能坐在那里观察它工作30到60分钟。你无法干预，也无法做任何有用的事情，只能等待。
Shard将这个大的提示自动分解为一个并行子任务的有向无环图（DAG）。每个任务都拥有独占的文件权限，因此从设计上避免了合并冲突。然后，它同时在多个git工作树上调度多个代理，按照拓扑顺序合并，并自动修复测试失败。
一个45分钟的串行任务变成了4个代理运行12分钟。
开源、跨平台、与代理无关（Claude Code、Aider、Cursor）。
图像/视频/音频生成的人工智能确实令人印象深刻，但我实在无法理解为什么还有人会相信大型语言模型（LLMs）会取代所有其他白领工作……更不用说会导致通用人工智能（AGI）了。
现在是2026年，我们仍然没有看到任何大型语言模型完成像打败《宝可梦蓝版》这样简单的任务。
看来大型语言模型实际上只是一些愚蠢的文本生成器，最多只擅长三件事：
- 生成代码
- 翻译/总结文本
- 伪“谷歌搜索”（因为真正的谷歌搜索已经变得糟糕透顶）