隨筆
Fable 5、Opus 4.8 與 Sonnet 4.6:如何在自己的程式碼上誠實比較 LLM
受控實驗:Fable 5、Opus 4.8 與 Sonnet 4.6 以同一提示審核真實程式碼庫。在自己的專案上誠實比較 LLM 的方法論。
Sprint Retrospective 與 AI:為什麼改進不能委託給模型
AI 如何改變 Sprint Retrospective:它在哪裡收集流程訊號、為什麼不取代誠實的對話,以及如何不讓回顧變成 AI 建議。
Sprint Review 與 AI:為什麼演示不能取代關於價值的對話
實務解析 AI 如何改變 Sprint Review:它在哪裡降低了準備成本、為什麼不能取代與利害關係人的工作會議,以及如何避免把衝刺檢視變成經過打磨的 AI 演示。
AI-assisted Sprint Planning:如何在不失去責任的前提下加速準備
實務解析 AI 如何改變 Sprint Planning:它在哪裡加速準備、為何不解除團隊的責任,以及如何不把漂亮的計畫誤認為切實可行的計畫。
Backlog Refinement 與 AI:真正改變了什麼
實務解析 AI 如何改變 Backlog Refinement:哪些環節加速、風險出現在哪裡、團隊時間如何重新分配,以及哪些部分需要人工檢查。












