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我正在编写一个针对并发和并行处理的系统语言编译器。这是对之前工作的重新设计，重点在于内存管理和类型安全，以及在语言层面提供一流的并行原语。 该语言现在能够使用单遍 C 后端将自身源代码的大部分内容编译成 token。自托管编译器包含手写的词法分析器和解析器，并使用基于 arena 的分配器来支持快速编译并消除 GC 复杂性。 该项目的主要目标是：直接内置于语言中的一流并行和并发结构，强大的静态内存和类型保证，以及适用于构建高性能软件的工具链。 示例： ``` def main() { parallel local(mut arena: Arena) { arena = Arena.create(1024); val tid = Parallel.thread_id(); val result = worker(ref_of(arena), tid); println $&quot;Thread {tid} computed {result}&quot;; Arena.destroy(ref_of(arena)); } } ``` 你可以在这里找到代码库：[https://github.com/axelang/axe](https://github.com/axelang/axe)

当我们询问大型工程团队的开发者时，几乎所有人都使用 Claude Code、Cursor 或 Copilot。但采用情况仍然不一致。有些人会同时在 Claude Code 中运行 15 个 Agent；而有些人仍然拒绝使用任何 Agent，选择手动编写代码。 存在一个 AI 开发碎片化问题： * 五个开发者构建类似的功能，但都从头开始 * 无法共享“这是我们提示 AI 遵循我们架构的方式” * 没有 AI 更改的生成轨迹 * 人员离职，他们的知识也随之流失 Aviator 是一个开发者生产力平台，提供 MergeQueue、Stacked PRs、Releases 等工具（[https://docs.aviator.co/](https://docs.aviator.co/)）。Runbooks 的灵感来自于我们自己的团队和客户在 AI 采用碎片化方面遇到的问题。 通过 Runbooks： 1. 创建可执行的规范 - 计划（使用 AI）在 AI 触及代码之前捕获意图、约束和步骤 2. 版本控制一切 - 规范、AI 对话和生成的更改都进行版本控制。可以 Fork、改进、回滚 3. 实现多人协作 - 多个工程师在同一个 AI 编码会话中协作。 4. 构建模板库 - 将一个测试从 Enzyme 迁移到 React Testing 库 → 使用该 Runbook 批量迁移整个测试套件。 我们不会取代 Claude Code 或 Cursor。Runbooks 由 Claude Code 提供支持。我们只是让它在团队规模上发挥作用。 \-- 探索我们开源库中的预构建模板：[https://github.com/aviator-co/runbooks-library](https://github.com/aviator-co/runbooks-library) 模板涵盖迁移、重构和现代化。它们是与代码无关的起点，使用您的代码上下文生成 Runbooks。 文档和快速入门：[https://docs.aviator.co/runbooks](https://docs.aviator.co/runbooks) \-- 关于名称：是的，我们知道“runbooks”会让你想到事件管理。但从技术上讲，runbook 只是一个记录在案的、逐步的程序——这正是这些 AI Agent 的作用。我们保留了这个名称！ 欢迎提供反馈，并回答有关架构、上下文管理、沙盒等方面的问题。