演讲：构建有韧性的平台——来自20多年关键任务基础设施的经验
Matthew Liste 总结了他 20 多年做关键任务基础设施的经验，提出构建可扩展、可靠平台的 12 条核心原则。这些原则针对企业技术团队常见的问题：技术债越积越多、旧功能下线难、工程文化薄弱。他讲的是怎么设计基础设施平台，让系统更简单、开发流程更顺，并且能长期产生价值。对资深架构师和工程负责人来说，这是一份经验性的设计参考。
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工程文化
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AI 正在改变开发者的工作方式，这里有三个需要加强的技能
GitHub 博客发表了一篇文章，讲的是 AI 正在改变开发者的干活方式，光会写代码已经不够了。文章建议开发者重点练三件事：一是学会“指挥”AI 智能体，把问题说清楚、给对上下文，而不是自己一行行写；二是不轻信 AI 的第一版答案，可以让另一个 AI 模型来挑毛病，再自己拍板；三是把省下的时间用来想更大的问题，比如判断用户需求、权衡架构方案、定义成功标准。对读者来说，这说明以后的核心竞争力可能不是你写代码有多快，而是你能不能判断 AI 写得好不好、该不该上线。文章只给了方向性建议，没有给出具体数据或发布日期。
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- GitHub CopilotAI 编程助手，文中提到它内置了 Rubber Duck agent。
- Rubber Duck agentGitHub Copilot 内置的评审智能体，用一个模型去审查另一个模型生成的计划、代码和测试。
智能体时代的工程生产系统：QCon 旧金山 2026
InfoQ 的编辑 Artenisa Chatziou 发布消息：QCon 旧金山 2026 大会将邀请 Airbnb、OpenAI、Netflix、Honeycomb 等公司的工程实践者，分享他们如何在 AI 智能体承担越来越多工作的情况下，构建、运维和演进自己的生产系统。目前这只是一则预告，具体议题、日程和举办时间等细节原文未说明，因此还无法确认哪些内容会公开或开放观看。对读者来说，这提供了一个了解大公司真实工程经验的机会，但暂时没有可以直接上手使用的工具或方案。
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为什么工程师忽视云成本优化，以及如何解决
这篇文章讨论了一个常见现象：工程师常常不关注云账单，不是因为不在乎，而是因为账单数据藏在财务系统里，和他们日常写代码、发版本的工作完全脱节。于是当月底账单超支时，财务发来一堆看不懂的资源编号，工程师也没有动力去查。对于 AI 相关花费，比如模型调用和编码工具的费用，这个问题更严重，因为没法像给服务器打标签那样给每一次提问打标签。文章建议把成本信息提前放进开发流程里：提交代码时自动显示这次改动会让每月多花多少钱，并设置规则自动关掉闲置资源。这样工程师就能在做决定时顺手考虑成本，而不是事后被追着算账。文中提到 Harness 的 Cost Management Agent 作为解决工具，但具体效果和实施细节原文没有展开说明。
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- Harness Cost Management Agent帮助把成本管理集成到开发交付流程中的工具