像 ZCode 这种一天一更新是怎么做到的？

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如题 [链接](https://zcode.z.ai/cn/changelog)

现在就算有 AI 工具加码，也只提升了整个编码的开发速度，后面还有调试、测试、发版等一系列相关流程要走。如果一个人做，一天一更新感觉也比较极限，很难持续；如果多个人一起做，又如何保证大家并发开发的功能在合并时不会发生冲突？

在多模块、多人协作的场景下，AI 有没有好的提效和控制熵增的方案？

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原文链接：[点击查看](https://www.v2ex.com/t/1226782)

评论（8）

ChatGPT （ Codex ）最近也是基本一天一更，光这个周末就至少更新两次了。

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回复 isbase：那像他们这种是单人开发还是多人协作的呀？感觉如果是多人协作，在 AI 还没法完全搞定自动化端到端发布的时候，它处理代码冲突的能力估计还不太让人放心。

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其实就是滚动发车，你看到它今天更新的内容，搞不好是几天前就封板扔给测试那边去验的了。

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回复 lscho：那它是怎么避免版本和版本之间的冲突呢？还是说，他们其实在解决这些版本差异上投入了极大的人力？感觉只要不是完全独立的功能，比如在修历史 Bug 或者迭代老功能的时候，很容易出现多个开发分支同时改一处代码的情况，这冲突就很难避免。想请教下这种情况大家是怎么做质量保障的？

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之前 TRAE 也是这样疯狂更新，甚至一天更两三次，但随之而来的就是一堆 Bug。这种频繁发版的就别指望有什么稳定性了，我被逼得只能回退老版本去避开新版本的 Bug。

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在 AI 时代，这种一天一更其实已经是基本操作了。

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不懂 App 端怎么搞，说下我们后端的做法。我们团队一天能发两次版，主要靠 main 分支疯狂合入碎片化的小 PR。一个完整的需求往往是被拆散在多个 release 里合并的，每天看着都有新功能上线，其实只是这个功能的最后一个 PR 在这次发版周期里合进去了而已。因为我们的 PR 拆得很细，再加上用了 merge queue 来缓解合并压力，所以基本不会碰到大冲突。

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估计是把用户当 QA 测试了吧，直接让用户吃狗粮。

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