使用人工智能进行软件规划、代码编写、代码审查和软件维护。
UpGuard 研究人员发现，超过1.6万个与 Supabase 相关的数据库允许访问可读表格，其中超过一半的案例包含个人数据，较小的一组数据库中还存在密码和身份验证令牌。该问题与错误的安全配置有关，包括行级安全策略和公共密钥使用不当。
GitHub Blog 的一篇文章剖析了关于使用人工智能进行软件开发的五个常见假设，强调审查生成的代码、检索增强生成、MCP 和 Skills 并非彼此竞争的替代方案，而是承担不同角色的工具。核心结论是，人类判断和代码可维护性仍然是关键因素。
GitHub Blog 介绍了开发者之间常用的一组术语，从循环工程和运行框架，到代理团队和开放权重模型。文章总结认为，理解实践和验证机制，比追逐流行术语更重要。
亚马逊负责员工体验和人力资源技术的高级副总裁 Beth Galetti 讲述了她如何使用公司的工具重返编程，并编写了超过10万行代码。文章介绍了亚马逊扩大员工使用人工智能的愿景，以及投入25亿美元帮助5000万人提升技能的承诺。