烘焙模型：Kent Beck用烘焙类比拆解AI训练流程
Kent Beck用烘焙类比解释AI模型的构建过程：预训练像冷发酵，把数据和空白模型混合后交给时间；后训练像塑形和烘烤，通过大量小批次实验微调，让模型真正可用。 他把模型拆成两部分——负责输入输出的用户界面，以及真正产生智能的模型本体，前者用传统编程，后者用训练。 文章邀请读者在评论区纠正他的理解，并预告下一篇将探讨预训练和后训练团队之间的文化差异与激励分歧。
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收藏忙碌本质上是做空波动率
Kent Beck 用排队论和 Kingman 公式解释"忙碌"本质上是"做空波动率"——团队利用率越高，对波动的缓冲能力越弱，等待时间呈指数增长。这是排队论在软件工程中的经典应用，适合对工程管理和系统思考感兴趣的读者。
Speculative Short Volatility & Neglectful Short Volatility
Timing is one distinguishing feature of the Tidy First worldview. Like Goldilocks, we don’t want to be too early with our structure investments & we don’t want to be too late with our structure invest...
Canon 3X：探索、扩张、提取
我开始了一系列正典文章，尽可能清晰明确地阐述我的想法——没有类比，没有说服，只有事实。我一开始是这样佳能TDD。 我预计会继续使用佳能JUnit、佳能XP和佳能简化变更。 任何事物的增长都会形成一条逻辑曲线： 以软件产品为例——在整个曲线中，我们不断发布变更，吸引客户，并向客户开费。然而，这种曲线的平滑性是一种危险的错觉。这条曲线的起始、中间和最后三段需要完全不同的方法，即使它们表面上相似。 出... 
你怎么知道？：关于AI责任、工程直觉与人的驱动力
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长期波动率：什么是波动率？
一些基本假设： 我们并不知道用户会对我们的产品功能有何看法。（我们虽有所怀疑、有所见解，但用户、买家和投资者总能给我们带来意想不到的惊喜。） 我们不知道用户会在各自的社区中如何谈论这些功能。 我们不知道实现这些功能需要花费多少成本。 （目前的答案是“更少”，但我们仍然不清楚究竟要花多少钱……阅读更多
一个想法的开端：XP 是长期波动率
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YAGNI 的成本从来就不是关于……
Kent Beck 重新审视 YAGNI（你不会需要它）原则，指出其核心代价并非仅仅是过度工程，而是认知负荷与决策疲劳。文章认为盲目遵循 YAGNI 可能导致架构僵化，真正的成本在于为了节省短期代码量而牺牲了长期的可维护性与灵活性。 这引发了关于敏捷开发中“简单性”定义的深层讨论，适合对软件工程哲学感兴趣的读者。
由学习部件构成的学习系统：AI时代程序员的角色重构
Kent Beck与Jessica Kerr讨论AI并未取代程序员，而是将编程工作一分为二。文章探讨了由“学习部件”组成的学习系统，涉及软件工程、AI辅助开发及开发者角色转变的深度思考，具有强烈的Hacker News风格。
信任工厂：在 AI 编程时代重建软件信任
Kent Beck 提出“信任工厂”概念，认为在 AI 编程时代，代码积累速度远超信任积累。文章回顾 XP（极限编程）的实践、原则与价值观如何构建团队信任，并指出当前 AI 辅助开发（Genie）因缺乏人际互动和结构改进而侵蚀信任。作者主张通过“慢开发”来确保软件可靠性和团队互动，从而建立信任以实现真正的快速交付。
Genie 课程：将散文作为编程语言
Kent Beck 访谈 OpenProse 创始人，探讨将散文作为编程语言的方法论与实践。 
躁动的头脑：AI 与软件工程未来
Kent Beck 与 Michael Grinich 对谈，探讨 AI 采用、软件工程未来及企业开发者工具揭示的行业趋势。
Thinkies 世界大会 II：2026年5月20日
关于 Thinkies World Congress 的活动通知，包含折扣信息，属于社区活动宣传。
Thinkie：更宽的视野
提出一个反直觉观点：有时问题范围更大反而更容易解决，探讨视野扩大对解题策略的影响。