#Generative AI (GenAI)

在上一篇文章中， 我谈到了（iris-copilot），这是一种在不久的将来，任何人类语言都可以成为任何机器、系统或产品的编程语言的愿景。它的代理运行程序实际上就是在使用这种所谓的第三代Agent。为了自己的方便，我也想保留/分享一份关于它是什么的详细记录。我在最近的谈话中多次提到过这个问题，所以也许值得一记。

为什么泄露的 512,000 行Claude Code揭示了一种全新的范式——以及为什么你的 LangGraph 工作流程已经是传统的了

我们正在见证人工智能代理的世代飞跃，这几乎是巧合。

在过去的四年里，人工智能行业已经经历了三代不同的代理技术--每一代都不仅仅代表着渐进式的改进，而是我们对人工智能系统在实际工作中的思考模式的根本性转变。第一代为我们提供了信息（information）。第二代给了我们协调（orchestration）。第三代技术--我称之为 "线束工程"（Harness Engineering）--给我们带来了质的不同：信任。

这种转变最明显的证据是什么？这是在一个 npm 软件包中意外发布的。

意外的蓝图：Claude Code的 512K 行泄漏

2026 年 3 月 31 日，Anthropic 发布了 @anthropic-ai/claude-code v2.1.88 的例行 npm 更新。一个丢失的 .npmignore

引言 - ObjectScript 中的人工智能流问题

今天，我想介绍一下我在将 AI API 集成到 ObjectScript 应用程序时遇到的一个问题以及找到的解决方案。我最初的测试很成功，但也有些令人沮丧。

HTTP 调用成功了；请求正确地发送到了我的 LLM API。但随后，沉默......漫长的等待。最终，整个响应以单个块的形式到达。

从技术上讲，它成功了，但与 ChatGPT 会话相比，用户体验令人失望。

现代模型设计为逐个令牌流式输出。这使得等待时间大大缩短，因为即使尚未生成完整的答案，您也可以开始读取响应。 要启用此行为，只 需向 API传递 stream=true。 不过，在这种看似简单的操作背后有一个重要的细节：流媒体依赖于服务器发送事件（Server-Sent Events，SSE）。

如果不支持客户端 SSE，就无法利用这种模式。

对于通常在 ObjectScript 中使用的 %Net.HttpRequest 类，响应会被缓冲，直到连接关闭。换句话说，没有增量读取，没有渐进标记，因此也就没有流。

如果我们希望将 LLM 集成到 IRIS 应用程序中，那么能够处理 文本/事件 流、即时解析事件和实时处理数据是至关重要的 。

关键词 氛围编码（Vibe coding）, Windsurf, IRIS, TIE

为什么不呢？ "氛围编码 "从来都与氛围无关！（ "Vibe coding" is never about the vibe!）

迄今为止，有人没有尝试过 "氛围编码（vibe coding） "吗？

即使仅仅在三年前，如果有人问

• "我可以用英语、西班牙语或只用中文为 NHS TIE 实施 IRIS 吗？"或
• "我能否用英语指示 TIE 建立自己的 e2e 路由，获取 PDF 报告，然后将其转化为 ORU/MDM 信息并提交到 PAS？
• "我们能否只用英语查询 IRIS 数据库，并根据英语指令建立仪表板或我自己的特别报告？

你可能会大笑一声，尽量不生气，找把椅子坐下来，开始计算光是这些分析/SoW/需求/设计/测试/服务文档就需要多少人*日或人*周，以及实际工程工作。

然而，随着基础模型的飞跃和进步，今天的情况肯定会变得更加现实。

我也希望了解其他人是如何使用它的。 以下只是我自己匆忙写下的随笔。

范围：

• IDE：**Windsurf （是的，它还在那里） **或 Cursor 等（现在大约有 20 多个流行/强大的），或者只是带有此类扩展的 VSCode。