我们差点因为一个我们这边没人注意到的更新而搞垮了生产环境...
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我们差点因为一个我们这边没人注意到的更新而搞垮了生产环境...
我们所依赖的一个库(Vercel AI SDK)发布了一个带有破坏性变更(breaking changes)的版本,当我们去实现一个只存在于更高级版本中的方案时,才意识到我们遇到的问题远不止升级代码那么简单。这种情况在所有库和 SDK 中都会发生,模型也会突然不再被支持,此外在 AI 时代(我们正身处其中)还有新功能高频发布,而我们错过了它们。
所以,不是只更新版本然后向后修复,团队里的开发者 Ori Shavit 想出了一个绝妙的办法 -- 他构建了一个自动化流程,每周一次(周日)在 Slack 中给我们发一条消息,内容包括团队所依赖的库和模型中发生的所有变化。有什么新内容,什么不再被支持,宣布了什么以及值得关注的是什么。
比如我们就这样发现了一个将在十二月停止支持的模型,并创建了一个任务尽快处理,也这样让我们随时了解所有可能改进项目的新功能。
把跟踪更新的工作委托给智能体,是一个很好的例子,说明如何在开发团队中利用 AI,不仅是为了补全代码,也为了持续的同步和保持更新。
