让大模型做一道高中代数题，它大概率能算出正确答案。但把同样的问题换成"请证明这个结论对所有自然数成立"，事情就完全不同了——答案对了不够，每一步推理都必须经得起形式化逻辑的逐行审查，一个模糊的"显然"就能让整条证明链断裂。LongCat-Flash-Prover 正是为这个更难的问题而开源的模型：它不满足于"猜答案"，而是要把 AI 推向严谨的形式化定...
当仓库里超过九成代码由 AI 生成，决定系统走向的不再是"谁写得更快"，而是"谁能约束 AI 的输出"。没有统一规范，AI 只会成倍放大混乱——命名不一致、架构漂移、重复抽象层层叠加，技术债不是线性增长，而是指数膨胀。 我们用 31 万行代码的重构实践验证了一个思路：把 Agent 评测的方法论搬到 AI Coding 管理上，通过技术债盘点、Rule...