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AI软件开发 的未来在「issue + 基于 Agent 的 issue分拣」
通过 issue 再链接各个工种的工作流
关于 vane 梳理了一部分“good first issue”，结果来了个印度老哥用 AI 直接全部刷完了。。。没想到一个新项目都会有这种刷 PR 的行为存在。
现在这个时代使用 AI 编程已经属于默认的行为了，之前也和朋友聊过这个话题，作为一个开源项目本身就有社区的属性，参与到项目开发本质来说也是相互信任的过程。
比较好奇，在当前 Vibe Coding 的背景下，对于这种 First-time contributor 一次性提交多个 PR，或者一个特别大的功能，该如何处理比较合适 🤔
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#SK海力士# 首个交易日（周五）盘中以预发行（When-issued）临时代码 $SKHYV 进行交易，下周一开始才正式切换为常规代码 $SKHY 开展正常交易
首日上涨13.08%，市值1.22万亿美元
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最近参与了 @Greptime greptimedb 的 good first issue，能够感觉到作为一家商业化的数据库公司，对于开源社群运营还是比较积极的，从认领 issue 到 pr 被 merge，团队成员都能及时响应，这个体验就很棒 👍。
AI 时代的可观测性，应该会有很多好玩的场景出现，有时间的话折腾起来看看🤔
#greptimedb#
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VeloNews:Strategy Buys Back $1.38B Of Debt Notes It Had Previously Issued
Source: Court Filing
VeloNews:Strategy公司回购了此前发行的13.8亿美元债券
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2026-05-15 20:05:09
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现在有非常多的新的 Agent 协作产品使用 Linear 这种 Issue + 看板的方式。但是 Linear 自己都已经放弃这种产品形态了，下一阶段的 “Agent 看板” 会是什么形态？这个问题想了很久，还没想到完美的答案。
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最近使用multica感觉有一些混乱
混乱的缘由来自于大量不同主题的issue被混杂在一起，任务和结果不甚清晰
同时我每天会给系统下发大量的研究性任务，这些issue做完就是做完了，所以我优化了一下早报的机制，让openclaw精选10条值得继续推举下去的issue
这样会形成一个数据飞轮，有想法>>继续推进>>产生更多想法>>更多的想法被精选推进
其实很多时候，你不是缺少想法，而是缺乏将行动落地的执行力，有了这个推进机制，想法和创意也可以更快的落地
我称之为 issue的复利！
所有闪耀的伟大起源于平凡。
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