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免责声明：此工具由大型语言模型（LLM）生成。 我创建这个工具是为了帮助理解可以建模为单个状态机的复杂业务流程。 其核心流程是让利益相关者能够逐一讨论每个步骤，添加注释，并与他们选择的LLM进行迭代，从而在左侧生成TLA+语法。 用户可以点击绿色的状态节点来直观地了解工作流程。 您可以在左上角的下拉菜单中查看一些示例状态机。 其强大之处在于能够让大家对业务流程达成共识，这样工程师在获得所有上下文后，就可以思考如何最好地自动化/现代化系统。 此外，一旦拥有了流程的单一规范模型，理论上就可以将其输入到“暗工厂”中，以最快的速度生产软件。但现在，由于编码速度的提升，我们可以在软件生命周期的设计和对齐阶段分配更多时间，而不是在编码之前。 这项工作还可以借鉴《工作流建模：流程改进和应用程序开发工具》一书的指导，网址为：<a href="https://www.amazon.com/Workflow-Modeling-Improvement-Application-Development/dp/1596931922" rel="nofollow">https://www.amazon.com/Workflow-Modeling-Improvement-Applica...</a> MIT许可的仓库：<a href="https://github.com/RCSnyder/tlaplus-process-studio" rel="nofollow">https://github.com/RCSnyder/tlaplus-process-studio</a> 欢迎提出您的看法！ 谢谢！

Claude 规划、执行，然后使用 Cloudflare 将机密文件推送到生产环境。所有这些都只需 1-2 个提示即可完成。 这是一个从未写过代码的人。我认为市场尚未真正消化这对软件工程师（SWE）产生的影响。

我一直在开发 GitGauge，这是一个通过分支比例、观察者参与度和问题活跃度来判断仓库真实性的工具。 我很想听听大家的反馈！ 我最不确定的部分是启发式算法。目前它使用了星标数、分支数、观察者数和开放问题数。我非常想知道大家认为这个算法在哪些方面存在不足，特别是对于小众仓库、老旧仓库或大量使用的内部工具类项目。

作为一名开发者，我自己的工作流程在过去几个月里发生了彻底的改变，但我感觉自己仍在摸索最佳实践。我很想知道大家是如何找到关键转折点的。是提示词的使用方式发生了变化，技术栈的更新，还是学会了何时不应信任输出结果？