Toco AI
建模驱动的 AI Coding 工具
通过引入「AI架构师」和「AI程序员」以最小成本完成优美后端
现已支持：Java 开发中：Go/Python/Node.js
技术观点
62岁软件教父Martin Fowler警告：大模型正将编程拖入“非确定性深渊”！
Martin 解释了为什么必须对大模型的输出进行严格测试、为什么重构比以往任何时候都更重要，以及如何把 AI 工具与确定性技术结合，可能正是工程团队所需要的方向。他谈到，尽管工具和工作流程在快速变化，但造就一名优秀工程师的核心能力在很大程度上始终未变。
来源：InfoQ Tina · 2025年12月6日
技术观点
团队AI编码率稳步提升到89.2%的AIcoding实践
饿了么团队通过实践将 AI编码率提升至 89.2%，需求交付效率提升 23.6%。其关键在于以业务模型设计和软件架构设计为基础，通过技术方案模版规范业务逻辑与模块拆分，依托工程结构保障代码部署合理性，结合结构化Prompt约束编码质量。同时构建质量保障体系，实现从需求到编码、运维的A驱动研发，证明架构与业务设计是 AI编码高效落地的核心支撑。
来源：饿了么技术 · 2025年10月31日
技术观点
24个月，从写第一行代码到破产：一位架构师在47个“死亡”项目里，看到的共同陷阱
架构设计是初创公司存活关键，多数失败源于架构混乱而非市场或资金问题。47个项目因数据库无索引、无自动化测试等架构缺陷，遵循固定“死亡时间线走向停滞，造成巨额损失。编码前花两周做架构设计可规避风险。而A时代AlCoding 虽提升编码效率，却降低产品推出门槛，导致未测试代码增多、架构设计缺失，加速技术债积累与代码混乱，让系统“慢性死亡”提前到来。
来源：InfoQ Tina · 2025年10月15日