近30年来,FIRST LEGO League 一直在全球范围内培养青少年的 STEM 技能。现在,该项目正在不断发展,以更好地满足学生和教育工作者的需求,重点是提高可及性和课堂整合。 重新设计的 FIRST LEGO League 将使用 LEGO Education 计算机科学与人工智能套件——结合编码、硬件和教师支持——以吸引更广泛的学习者。主要变化包括无线硬件、互动式游戏模型、半合作团队游戏以及明确的玩家角色(驾驶员、操作员、技术员、专家)和引导式任务。 年龄/年级划分也简化为两个组(美国/加拿大分别为 5-7 岁和 8-14 岁),与体育类结构相一致。过渡期(2026-2028 年)将提供使用现有 SPIKE 技术的“创始版”和由新的计算机科学与人工智能套件驱动的“未来版”。最终,该项目旨在成为一种统一、简化的体验,激励下一代 STEM 创新者。
## 代码贡献价值的变化
近期大量低质量、AI生成的拉取请求(pull requests)促使人们重新评估开源贡献模式,尤其是在tldraw项目中。作者最初提议自动关闭外部PR,这一举动获得了开发者社区的意外支持,他们面临着类似的问题。
然而,核心争论不在于*是否*接受AI辅助代码——作者自己也在使用它——而在于当代码生成很容易自动化时,外部代码贡献是否具有价值。传统价值在于贡献者对代码库*和*问题的理解,这通过深思熟虑的迭代和设计输入来体现。
这个问题被AI工具加剧了,这些工具基于定义不明确的问题(甚至源于作者自己生成的AI错误报告!)创建看似有效的PR。这些贡献缺乏关键上下文,并且经常解决不存在的问题,需要维护者付出大量精力来理清。
最终,作者认为在代码唾手可得的世界里,最有价值的贡献现在集中在报告、讨论和深思熟虑的参与上——将实际编码留给核心团队,他们拥有必要的上下文和对项目的关怀。在出现更好的工具来管理这种新形势之前,可能需要转向限制外部贡献。
## 氛围探索:无计划构建
本文详细介绍了一种名为“氛围探索”的新型软件开发方法,其目标*并非*预先定义。作者使用 Termux、Claude Code,以及快速构建-测试-迭代循环,在一部五年前的 Android 手机上完全构建了一个 WebGL 大理石游戏“Inertia”——一切都源于提示:“创建一个利用加速度计的创意网页游戏。”
与“氛围编码”(AI 实现已知想法)不同,氛围探索涉及通过迭代的 AI 辅助原型设计*发现*产品。作者最初并非打算创建一个大理石游戏;它是在六次迭代中产生的,每一次都响应于前一版本的不足。
速度和环境所有权是此过程的关键。直接在手机上开发,利用加速度计作为核心输入,并避免沙盒生成器或云端 IDE,可以获得即时反馈和完全的工具自由。作者设想利用分析、自动化测试和模拟用户来自动化人类反馈循环,最终创建一个完全自主的开发周期。该项目展示了 AI 如何不仅可以*构建*你想要的东西,还可以*帮助你弄清楚你想要什么*。
你可以在提供的链接中玩最终游戏并探索代码演变。