AI 软件工厂不是让模型写代码，而是搭一套能消化代码产出的流水线

How to Build an AI Software Factory: Agents That Open, Review, and Merge PRs

这篇文章把 AI 软件工厂拆成了五道带闸门的工序：任务怎么分给模型、模型在哪跑才不会互相踩踏、能调用哪些内部工具、怎么自动检查代码对不对、以及最后谁拍板合入。核心矛盾是，生成代码的成本可以靠加算力无限堆，但人的审核带宽是固定的。Spotify 用另一个模型当裁判，直接否决了大约 25% 的模型会话；Faire 则要求模型写的 PR 必须有两个活人审过。...

推荐理由：文章把 AI 写代码这件事从“单次生成”拉到了“产线化”的视角，五道工序的拆法本身就有信息量。我会先打个折，因为这是厂商博客，有推广意图，部分内容是行业做法的综合而非一手研究。但 Spotify 和 Faire 的实操数字让文章站得住，对正在搭内部开发工具的团队有参考价值，所以分数维持在 72。