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面向开发者的文章,讨论如何用 ObjectOS 构建、运行和治理 AI-native 业务应用。
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FDE(前沿部署工程师)用什么工具?一套本体优先的开源技术栈
FDE 在一次 60–180 天的部署里真正写下什么:接入适配器、实体解析、权限映射、最初的几条工作流。加上定义这份工作的五个痛点,以及 2026 年的模仿潮为什么只抄走了岗位、没抄走底下的基质。
AI 与智能体 开发者 本体MCP前沿部署工程师Palantir - 已发布
一个业务应用到底有多少 token?完整 CRM 全应用不到 150k
完整 CRM 的数据模型、流程、权限与界面合计不到 150k token:业务逻辑不到 100k,UI 约 50k;随包参考 CRM 仍约 16k。能整体装进智能体上下文的软件,维护方式完全不同。
AI 与智能体 开发者 CRM 客户管理 AI 智能体 - 已发布
Retool 与受治理 AI 应用平台:能否审查业务权限
Retool 的 RBAC、审计日志、SSO 和自托管能力很强。真正要比较的是业务权限层:退款、审批、写入动作如果散落在 JavaScript 绑定里,AI 改动就很难被业务负责人用 diff 审查。
应用搭建 开发者 Retool - 已发布
Lovable 上生产安全吗:访问控制审查问题
Lovable 很适合快速原型,但生产系统的问题不是能不能跑,而是谁能审查访问控制。RLS、前端过滤和安全扫描都重要;真正的边界必须在服务端可见、可强制、可签字。
安全与治理 开发者 Lovable - 已发布
AI 写完应用之后:你敢审查 diff 并点 Merge 吗?
AI 可以很快生成能跑的应用,CI 也可能全绿。真正的问题是:那份几千行、没人完整理解的 PR,谁敢负责合并?当写代码被自动化,瓶颈就从“写”转向“审查与签字”。
应用搭建 开发者 - 已发布
Agent 规则文件怎么写:让 AI 生成可治理应用
编码 agent 的 AGENTS.md、.cursor/rules 或 CLAUDE.md 不该只管代码风格。把权限、审批、审计和目标元数据格式写进去,AI 生成的应用才更容易被审查和签字。
AI 与智能体 开发者 MCPAI 智能体 -
已发布从需求到可审查应用:AI 如何生成 ObjectStack 元数据
用设备报修场景拆开 AI Builder 的生成过程:对象、字段、关系、视图、权限、动作、流程、API 和 agent 工具如何由同一份元数据驱动。
应用搭建 开发者