## Bugbot:利用人工智能扩展代码质量 随着编码代理能力增强,代码审查成为瓶颈。为了解决这个问题,Cursor开发了Bugbot,这是一款人工智能驱动的代码审查工具,旨在识别拉取请求中的逻辑错误、性能问题和安全漏洞。Bugbot最初通过定性评估构建,其开发后来转向使用定制的“解决率”指标进行数据驱动的方法——衡量标记的错误是否在合并的代码中得到实际修复。 自2025年7月发布以来,Bugbot经历了40多次重大实验,将其错误解决率从52%提高到70%以上,并且每次审查标记的平均错误数量从0.4增加到0.7。一个关键的改进是采用“代理”架构,允许Bugbot动态推理、利用工具并调查可疑的代码模式。 现在,Bugbot每月为Rippling和Discord等公司审查超过两百万个PR,并且不断发展。当前的工作包括Bugbot自动修复(自动修复错误)以及探索持续代码库扫描,旨在在人工智能驱动的开发扩展时保持代码质量。
## SETI@home:21年的搜索与经验教训
在二十年间(1999-2020),SETI@home项目利用数百万志愿者电脑的计算能力,分析来自阿雷西博天文台的无线电数据,寻找外星智慧的迹象。该项目产生了120亿次探测,最终将其缩小到100个候选信号,目前正利用中国的FAST望远镜进行重新检查。
虽然尚未发现确凿的外星生命证据,但该项目并非失败。研究人员插入了虚假信号来测试他们的系统,揭示了当前SETI搜索方法的局限性——特别是将真实信号过滤在无线电干扰中的风险。他们发现最初的方法并不理想,并确定了未来天空巡查的改进方向。
SETI@home展示了分布式计算的力量,其搜索的灵敏度超出了预期。尽管寻找外星生命仍然难以捉摸,但该项目的遗产在于其科学贡献以及类似众包努力的潜力,利用当今更快的计算机和互联网速度来分析现代望远镜产生的大量数据。该团队相信,利用新的见解重新分析现有数据,仍然可能取得成果。