创始人手册：打造 AI 原生初创公司
2026 年，AI 原生初創公司不再依賴傳統團隊，而是利用智慧體程式設計與流程自動化，將驗證、開發與運營週期壓縮至極。本指南涵蓋從構思到擴展的四個核心階段，提供具體的工具使用策略與安全實踐，幫助無工程背景的創始人快速建立可落地的產品。
寶玉
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一文看懂ChatGPT、Codex、Work 的差别
澄清 ChatGPT、Work 與 Codex 的差異：Chat 用於快速問答，Work 用於跨應用整合並交付成品，Codex 則專注於程式碼開發。三者共享智慧體用量，但 Work 與 Codex 互斥。
使用 Claude Code：HTML 难以置信的奇效
探討為何使用者應將 Markdown 轉化為 HTML 以獲得更強大的 AI 能力。作者指出，HTML 能處理複雜的表格、CSS 樣式、SVG 插圖及 JavaScript 互動，讓 AI 能更清晰地表達需求。
访谈｜Codex 团队如何用自己的产品构建产品——整个 Spec 只有 10 个要点
Codex 產品負責人 Alexander Embiricos 與 Romain Huet 在《Behind the Craft》中分享，團隊幾乎不撰寫產品規格書，僅在複雜問題或需多人協作時才寫出極簡的 10 個要點。
机器人的终局：英伟达 Jim Fan 宣告 VLA 时代结束，WAM 登场
英偉達 Jim Fan 在 AI Ascent 2026 演講中宣佈 VLA 路線過時，提出以世界動作模型（WAM）為核心的新範式。
“母病速归”式 AI：号称省 65% Token，实测只有 8.5%
探討「母病速歸」式 AI 風格，即刪除客套話以節省 Token。雖然有專案 Caveman 宣稱能省 65%，但 JetBrains 實測僅達 8.5%。
我用 GPT 6 Astra 做了一个 3D 版的《桃花源记》（文中含提示词）
作者使用 GPT 6 Astra 將《桃花源記》轉化為可互動的 3D 網頁，並結合真人朗讀與 Codex 最佳化資源。透過 SRT 字幕與環境音效，讓讀者能沿著原文順序「循文入境」，完整體驗從溪上行船到辭別後的空間轉換與氛圍變化，實現文學…
Cat Wu 面试了几百个 PM 候选人，几乎没人答对一个问题：AI 产品经理到底应该干什么？
Cat Wu 面試數百位 PM 後發現，大多數人仍舊用舊世界的 6-12 個月規劃思維，而 Anthropic 要求一週甚至一天發布功能。
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高效电商 AI 智能体解剖指南 | 选自 Anthropic 的 Claude 博客
介紹如何構建高效的電商 AI 智慧體，涵蓋架構設計、最佳化延遲與成本、以及生產環境中的記憶管理與安全評估。文章強調使用技能而非子智慧體，並提供具體的工程實踐指南，幫助工程師降低延遲、節省成本並確保系統穩定執行。
Warp 如何让 Agent 自我进化
Warp 工具為 Agent 建立低摩擦的自我進化迴圈，讓其根據人類對程式碼審查的回饋自動更新 Skill。透過讓 Agent 在自然工作環境下收集人類評論，並自動執行更新，解決了傳統方法依賴人工整理或導致技能過時的問題，實現了從人類高維…
我的 AI 原生开发流程：一个真实案例的完整复盘
以真實案例覆盤了 AI 原生開發流程，指出傳統開發步驟未變，核心變化在於執行者從人轉向 Agent。作者利用 BaoCut 進行遠端轉錄，展示了如何透過可行性分析、設計文件、高精度原型設計、自驗證實現等步驟，將開發效率提升數量級。
从 TL 到 EM：我终于不再盯着 AI 写代码了
從技術負責人（TL）轉型為工程經理（EM），不再依賴 AI 寫程式碼，而是專注於定方向與驗收結果。透過 Fable 5 後對 AI 產出品質的信任，他將技術決策從「個人技能」轉向「專案需求」，大幅釋放 Agent 生產力。
关于 Agent 的几个判断
指出通用 Agent 將主導市場，外掛生態與模型選擇決定機會。開放平台因外掛豐富而更具競爭力，且模型能力最終趨同，使用者會優先選擇更聰明的模型。個人開發者應專注於基於 Agent 的外掛開發，而非通用 Agent 開發。
“母病速归”式 AI：号称省 65% Token，实测只有 8.5%
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一文看懂ChatGPT、Codex、Work 的差别
澄清 ChatGPT、Work 與 Codex 的差異：Chat 用於快速問答，Work 用於跨應用整合並交付成品，Codex 則專注於程式碼開發。三者共享智慧體用量，但 Work 與 Codex 互斥。
从零开始玩转循环 (Getting started with loops)
介紹 AI 智慧體如何透過「回合制」、「目標導向」、「時間週期」及「主動式」等四種迴圈模式運作。透過設定明確的驗證技能與停止條件，使用者可讓 AI 自動執行重複任務，同時透過外部工具與指令碼控制 Token 消耗，提升開發效率與產出品質。
为啥 Codex 还不推出类似 Codex Design 的产品？
探討 Codex 為何未推出類似 Codex Design 的產品。作者指出，Claude Design 的關鍵在於其模型能同時處理 UI/UX、資料結構與狀態管理，而非僅依賴工具層。
来自 Codex 官方团队的分享：如何把 Codex 用到极致
Codex 官方分享如何將 Codex 用至極。文章指出，當開發者將 Codex 從單純的程式碼寫手擴展為能處理命令、網頁、自動化流程的全能助手時，需透過持久對話流、任務控制、工具觸達、自動化與目標設定等策略，才能徹底榨取其潛力。
为什么我不“凭感觉编程”
作者 Jacob Harris 探討為何他不採用「憑感覺程式設計」（Vibe Coding）。他認為自己更傾向於有摩擦、需仔細審視程式碼的傳統開發方式，因為這能幫助他理解程式碼決策的深層原因，並避免被 AI 的盲目生成帶偏。
创始人手册：打造 AI 原生初创公司
2026 年，AI 原生初創公司不再依賴傳統團隊，而是利用智慧體程式設計與流程自動化，將驗證、開發與運營週期壓縮至極。本指南涵蓋從構思到擴展的四個核心階段，提供具體的工具使用策略與安全實踐，幫助無工程背景的創始人快速建立可落地的產品。
Forward Deployed Engineer：AI 时代的新宠岗位，到底干什么？
Forward Deployed Engineer（FDE）是將 AI 模型直接部署到客戶現場的崗位，需與業務團隊緊密合作，將 AI 系統整合進實際業務流程。
为什么资深开发者讲不清自己的专业能力
探討資深開發者因過度關注系統複雜度而無法有效溝通的困境。作者指出，業務團隊真正需要的是降低不確定性，而非單純的穩定性。資深開發者將精力用於避免新增複雜性，導致他們無法理解業務對快速解決問題的渴望。
AI 时代到底该怎么管一个工程团队
Fiona Fung 在 Anthropic 大會分享，指出 AI 時代工程團隊的瓶頸從寫程式碼轉移至驗證、協作與安全。她強調需重構流程與組織，推行左移驗證、減少冗長設計與會議，並由 AI 處理重複工作。
Codex 的野心，MCP 和 Skill 的下一步
探討 Codex App 如何透過 MCP 與 Skill 技術，將原本僅限於檔案瀏覽的右側工作區擴展為多功能平台。作者指出，Codex 的野心不僅在於介面最佳化，更是要建立一個類似 VSCode 的外掛生態，讓使用者能透過第三方外掛來實…
机器人的终局：英伟达 Jim Fan 宣告 VLA 时代结束，WAM 登场
英偉達 Jim Fan 在 AI Ascent 2026 演講中宣佈 VLA 路線過時，提出以世界動作模型（WAM）為核心的新範式。
裁员潮将持续，直到我们学会发掘 AI 的商业价值
探討 AI 帶來的裁員潮，指出企業因投入成本激增而無法匹配產出，導致現金流危機。同時，大企業因組織龐大而產生「組織債務」，裁員可快速消除冗餘並提升效率。
深度拆解：AI Agent Harness 的构造
深入解析 Anthropic、OpenAI 與 LangChain 如何將無狀態大語言模型轉化為全能 Agent。文章詳解了從編排迴圈、工具、記憶到上下文管理的 12 個核心工程層級，並強調了 Harness 作為「作業系統」的關鍵角色。
使用 Claude Code：HTML 难以置信的奇效
探討為何使用者應將 Markdown 轉化為 HTML 以獲得更強大的 AI 能力。作者指出，HTML 能處理複雜的表格、CSS 樣式、SVG 插圖及 JavaScript 互動，讓 AI 能更清晰地表達需求。
Anthropic 兄妹 Dario Amodei 和 Daniela Amodei 最新对话：Claude 为什么一直限速？
Anthropic 兄妹 Dario 與 Daniela 在 Code with Claude 上討論 Claude 增速問題。他們指出公司實際增速達 80 倍，遠超 10 倍規劃，因此持續限速。
Boris Cherny：Claude Code 之后，写代码正在变成“管理 Agent”
Boris Cherny 指出 Claude Code 將程式設計從手動轉向管理 Agent，使組織流程重塑。他強調 Anthropic 的領先在於內部組織流程而非技術，並預測未來十年將有 10 倍於此的創始公司。
大多数公司根本没有为 AI 做好准备
指出，許多公司無法有效使用 AI，根源在於自身對目標、流程與責任模糊不清。作者透過長期諮詢經驗發現，缺乏清晰自我認知與組織紀律的公司，面對 AI 時如同操作一台雪破圖電視，AI 幾乎無用武之地。
Demis Hassabis：AGI 还缺什么，智能体到底行不行，下一个科学突破长什么样
Demis Hassabis 在 Y Combinator 直播中分析 AGI 與智慧體現狀。他指出當前範式雖包含 AGI 核心元件，但持續學習、長程推理及記憶仍是關鍵缺失，且存在 50% 機率需突破。
Karpathy 最新访谈：Vibe Coding 只是开始，真正重要的是 Agentic Engineering
Andrej Karpathy 在訪談中指出，AI 程式設計的未來不僅在於寫出更快速的程式碼，更在於透過 Agentic Engineering 來維護軟體品質。
深度拆解 Hermes Agent 的记忆系统：它如何修正 OpenClaw 的误区
深入解析 Hermes Agent 的四層記憶系統：它如何透過固定提示詞快照、SQLite 歷史搜尋、有失真壓縮與記憶沖刷機制，來修正 OpenClaw 的錯誤做法。
