🎯 情报来源：Simon Willison's Weblog
AI编程领域出现突破性测试方法：开发者开始尝试完全依赖提示（prompting）完成生产级代码开发，不再进行人工编辑。这一被称为”纯提示编程”的极限测试，旨在评估最新代码生成代理（coding agents）的实际工程能力。测试要求开发者仅通过自然语言指令完成全天候生产代码编写，允许精确控制每行代码内容，但禁止手动修改。
该测试方法由资深开发者提出，相比去年流行的”氛围编程”（vibe coding）测试更具挑战性。原测试仅要求构建小型应用，而新测试直接面向真实生产环境，涉及复杂代码维护和精确行级修改（如”更新第15行使用X方法”等场景）。
💡 核心要点
- 测试标准升级：从构建小型应用到全天生产环境开发
- 操作限制：允许行级精确控制（”修改第15行”），禁止手动编辑
- 评估重点：代码代理工具的编辑能力与工程实用性
📌 情报分析
技术价值：高 – 直接测试LLM在真实工程场景的代码维护能力，比传统基准测试更具实践意义
商业价值：极高 – 若通过测试，将证明AI可承担部分生产级开发工作，显著提升工程效率
趋势预测：高 – 行业将涌现更多”纯AI辅助开发”模式，但完全无人干预的开发仍需技术突破（当前测试仍依赖人类设计提示）