斯坦福 CS146S 重写作业:人人都在用 agent,开源贡献成新考题
Latent Space · rss · 2026-11-09
Latent Space 采访斯坦福《现代软件开发者》(CS146S) 讲师、Monaco AI 负责人 Mihail Eric,聊 AI 原生工程该怎么教、怎么用。
课程设计的变化
- 上一届 9 个作业 + capstone,这届大幅重写:调研发现斯坦福二三年级学生已全员使用 coding agent,原作业一个 prompt 就能过。
- 新核心作业是给真实开源项目贡献 patch,由 maintainer 亲自评审——学生必须搞清 maintainer 想不想要、代码为何如此设计、patch 会破坏什么;这也是初级工程师向资深者学习的方式。
- 推荐借用 Geoffrey Litt 的 explain-diff skill:把 diff 变成可视化讲解并反向提问,检验你是否真的理解 agent 写的代码。
Monaco 团队的买与建
- 代码评审产品买了 Devin 继续用;agent workspace 因与自家云深度耦合选择自建。Mihail 的原则:「买是为了学习,建是为了长期持有。」
- 自研 Hal:工程师用它调查故障并开 PR,销售用它了解产品原理——同一系统,输出一种是可评审的代码变更,一种是可给客户的解释。
- 引用 Faros 研究:AI 采用率高的团队合并 PR 多 98%,但评审时长长 91%——代码评审正成为新瓶颈。
- 预测:开源仓库将变成 agent 运营的软件工厂,但「哪个变更属于这个项目」最终仍需人决定。
视频时长约两小时,含完整时间戳与文字稿。
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