1文章進階中文
为啥 Codex 还不推出类似 Codex Design 的产品？
指出 Codex 尚未推出類似 Codex Design 的產品，核心原因在於其模型（GPT-5.5）在同時處理 UI/UX 設計、資料結構與複雜互動邏輯方面能力不足。
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Codex 的野心，MCP 和 Skill 的下一步
探討 Codex 如何透過 MCP 與 Skill 技術，將 Agent 工作區從單純的對話介面擴充套件為多功能平台。作者指出，雖然 MCP 解決了工具連線，Skill 解決了領域知識，但缺乏二次編輯能力仍是瓶頸。
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我的 AI 原生开发流程：一个真实案例的完整复盘
以作者使用 BaoCut 開發字幕翻譯 App 的真實案例，完整覆盤了 AI 原生開發流程。文章指出，AI 原生開發的核心在於將執行權交給 Agent，人類僅在關鍵決策點介入。
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一文看懂ChatGPT、Codex、Work 的差别
本文澄清了 ChatGPT、Work 與 Codex 三者的核心差異：Chat 用於快速問答，Work 用於跨應用整合與交付成品，Codex 則專注於程式碼開發。
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高效电商 AI 智能体解剖指南 | 选自 Anthropic 的 Claude 博客
本文詳解如何構建高效電商 AI 智慧體，涵蓋架構設計、最佳化延遲成本、生產環境中的記憶管理與安全評估。文章強調優先使用技能而非子智慧體，並提供具體的工程實踐，幫助工程師降低延遲、提升效率並確保系統穩定執行。
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我用 GPT 6 Astra 做了一个 3D 版的《桃花源记》（文中含提示词）
介紹了作者如何利用 GPT 6 Astra 將《桃花源記》轉化為一個可互動的 3D 網頁。透過結合真人朗讀、SRT 字幕與 Codex 最佳化資源，成功建立了從溪上行進到豁然開朗的完整體驗。
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从 TL 到 EM：我终于不再盯着 AI 写代码了
從技術領航者 (TL) 轉型為工程經理 (EM)，不再過度關注 AI 生成的程式碼細節，而是專注於定方向、驗證結果與技術決策。透過 Fable 5 後對結果的自信，他學會了讓 AI 執行程式碼並自己驗證，大幅提升了開發效率。
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创始人手册：打造 AI 原生初创公司
介紹 2026 年 AI 如何重塑初創公司，讓無經驗創始人也能快速推出產品。內容涵蓋利用智慧體程式設計、流程自動化以及 AI 工具（如 Claude Code、Claude Cowork）來壓縮驗證、開發與運營週期，幫助微型公司從零到一。
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使用 Claude Code：HTML 难以置信的奇效
探討了為何使用者應將 Markdown 轉化為 HTML 以獲得更好的 AI 互動體驗。作者指出，HTML 能提供更豐富的資訊密度、優異的視覺清晰度、便捷的分享方式以及雙向互動能力。
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AI 原生思维——像训练大模型一样训练自己
以作者自制的字幕翻譯 App 為例，闡述了「AI 原生思維」：從找需求、判邊界到最小驗證，建立產品與個人成長的閉環。作者強調需緊盯 AI 能力邊界的擴張，並透過「以終為始」的重設計，將人工從繁瑣作業中解放，專注於定義問題與驗收結果，實現真…
- 文章入門中文
Warp 如何让 Agent 自我进化
Warp 透過低摩擦機制，讓 Agent 能根據人類工程師的評論自動自我改進 Skill。它不依賴模型自行學習，而是由 Agent 收集人類對其審查結果的標註，並自動更新技能。
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我的 AI 原生开发流程：一个真实案例的完整复盘
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從技術領航者 (TL) 轉型為工程經理 (EM)，不再過度關注 AI 生成的程式碼細節，而是專注於定方向、驗證結果與技術決策。透過 Fable 5 後對結果的自信，他學會了讓 AI 執行程式碼並自己驗證，大幅提升了開發效率。
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关于 Agent 的几个判断
指出通用 Agent 將成為市場主導者，外掛生態與模型選擇決定了機會。開放平台透過 Skill 和 MCP 整合能力，而模型差異則構成了最後的護城河。個人開發者應專注於外掛與技能整合，而非盲目追求通用 Agent。
- 文章入門中文
“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，即讓 AI 像原始人一樣簡短說話。雖然這種風格在 Token 節省上宣稱能省 65%，但實測僅能節省 8.5%。
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从零开始玩转循环 (Getting started with loops)
介紹了 AI 智慧體如何透過「回合制」、「目標導向」、「時間週期」及「主動式」等四種迴圈模式來自動執行任務。透過設定明確的驗證技能與停止條件，使用者可大幅減少人工介入，提升程式碼產出品質與效率。
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DeepSeek 的 10 万亿美元大战略
探討 DeepSeek 如何透過混合專家模型、KV 緩衝壓縮及 SSD 技術，構建一個價值 10 萬億美元的中國 AI 硬體生態系，以支撐其 1 萬億美元市值目標。
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来自 Codex 官方团队的分享：如何把 Codex 用到极致
介紹 Codex 官方如何將 AI 從單純的程式碼寫手升級為全能工作夥伴。透過持久對話流、任務控制、側邊欄及共享記憶等特性，使用者可實現跨裝置協作、自動化流程，甚至將工作流固化為技能。
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为什么我不“凭感觉编程”
Jacob Harris 解釋自己無法接受「憑感覺程式設計」（Vibe Coding），主要因為他重視成本、經驗與責任。他認為 AI 無法處理「偶然複雜性」，而「本質複雜性」需要人類經驗與智慧。
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创始人手册：打造 AI 原生初创公司
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Forward Deployed Engineer：AI 时代的新宠岗位，到底干什么？
FDE 是將 AI 模型直接部署到客戶現場的工程師，他們負責將 AI 技術整合進企業流程。Google、OpenAI 與 Anthropic 均大力招募此職，以解決企業對 AI 落地的需求。
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AI 时代到底该怎么管一个工程团队
Fiona Fung 在 Anthropic 大會上分享，AI 時代軟體工程的核心瓶頸已從寫程式碼轉向驗證、評審與協作。她強調需重構流程、扁平化組織並讓 AI 承擔程式碼生成任務，同時保留人工對安全、合規及審美判斷的介入。
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Codex 的野心，MCP 和 Skill 的下一步
探討 Codex 如何透過 MCP 與 Skill 技術，將 Agent 工作區從單純的對話介面擴充套件為多功能平台。作者指出，雖然 MCP 解決了工具連線，Skill 解決了領域知識，但缺乏二次編輯能力仍是瓶頸。
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裁员潮将持续，直到我们学会发掘 AI 的商业价值
探討 AI 如何透過 Token 成本與組織效率問題引發裁員潮。作者指出，當 AI 投入激增而產出未同步時，企業必須透過裁員來抵消成本並解決團隊「對齊」困難。
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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 在演講中宣告 VLA 路徑過時，提出以世界動作模型（WAM）為核心的新正規化。WAM 透過「底層同構」策略，用人類第一人稱影片替代遙運算元據，並發現了靈巧操作的神經縮放定律，預測 2040 年前可實現物理自動研究。
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使用 Claude Code：HTML 难以置信的奇效
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Anthropic 兄妹 Dario Amodei 和 Daniela Amodei 最新对话：Claude 为什么一直限速？
Dario 和 Daniela Amodei 在 Anthropic 開發者大會上討論 Claude 為何持續限速。他們指出，儘管公司算力增速已高達 80 倍，遠超原本的 10 倍規劃，但 Dario 仍希望迴歸正常增速。
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Boris Cherny：Claude Code 之后，写代码正在变成“管理 Agent”
Boris Cherny 指出，Claude Code 已將程式設計從手動撰寫轉變為管理 Agent 與重塑組織流程。他強調 Anthropic 的競爭優勢不在技術，而在組織效率與流程最佳化。
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大多数公司根本没有为 AI 做好准备
指出，許多公司未能為 AI 做好準備，根源不在技術，而在自身對目標、流程與成本的模糊不清。這些「混亂黑盒」公司無法給出清晰指令，導致 AI 毫無用武之地。只有那些能清晰定義自身價值、工作流與指標的公司，才能有效利用 AI 實現爆發式成長。
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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 直播中拆解 AGI 與智慧體現狀，指出當前預訓練 +RLHF 正規化雖已成型，但持續學習、長程推理及記憶仍是關鍵缺失。
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深度拆解 Hermes Agent 的记忆系统：它如何修正 OpenClaw 的误区
Hermes Agent 透過將核心記憶（偏好、規範）鎖定在極簡的提示詞中，並利用 SQLite 儲存歷史對話來實現記憶系統。
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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是寫出更快程式碼，更在於透過 Agentic Engineering 守住軟體品質與安全標準。
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AI 的经济账根本算不通
指出 GitHub Copilot 的按用量計費模式可能無法覆蓋其高昂的算力成本，導致微軟連續三年補貼使用者虧損。作者認為生成式 AI 的經濟模型存在根本性錯配，使用者付費卻承擔算力成本，而底層資料中心因折舊、貸款利息及高能耗導致長期虧損。
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为 Agent 设计产品
探討如何為 AI 智慧體設計產品，指出未來 80% 的互動將透過智慧體完成，而非傳統介面。作者強調需建立明確的上下文缺口，讓智慧體自主獲取必要資訊，並透過「理由」與「反饋」機制建立閉環，確保智慧體能準確執行任務並適應不同使用者的需求。
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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 透過面試數百位 PM 發現，大多數人仍舊沿用舊世界的 6-12 個月規劃思維，而 Anthropic 則要求極速交付。
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设计圈的 Claude Code 时刻来了
介紹了 Anthropic 推出的 Claude Design 工具，它讓設計從靜態圖表轉為可互動的原型與可執行程式碼。使用者只需描述需求，AI 即可生成包含互動邏輯、版本比對及自動修飾的完整設計，大幅縮短從想法到交付的時程。
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两小时激辩：黄仁勋为什么不怕 TPU、不怕华为、不怕出口管制？
黃仁勳接受 Dwarkesh 兩小時專訪，闡述 Nvidia 不為商品化、不押注贏家、不競價分配 GPU 的經營哲學。他強調 CUDA 護城河來自生態與生態量，並指出能源政策才是未來最大瓶頸。
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Vibe Coding 是中年男人的钓鱼
探討 AI 如何成為中年男人的「合法獨處」方式，類似於釣魚。透過簡單描述需求，使用者即可快速生成工具，無需深究程式碼細節。這種過程帶來的自我主宰感，對缺乏時間精力的中年人士極具吸引力，是找回內心創造慾望的避風港。
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使用 Claude Code：会话管理与 100 万 上下文
深入解析 Claude Code 的上下文管理策略，涵蓋會話切換、回溯、壓縮與子智慧體的最佳實踐。作者 Thariq 指出，面對 100 萬詞元的超大視窗，使用者需學會在任務新起點時開啟新會話，或在需要保留部分歷史時利用回溯功能。
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为什么你的"AI 优先"战略可能大错特错？
指出「AI 優先」戰略若缺乏工程基礎，會導致人成 bottlenecks。作者建議應將重點從「AI 程式碼」轉向「工程流程」，透過自動化測試、CI/CD、A/B 測試及系統監控，讓 AI 在關鍵節點輔助決策，而非取代人。
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“多智能体协作指南：五种主流模式怎么选、怎么用？”
拆解了五種主流多智慧體協作模式，涵蓋從生成驗證到共享狀態的運作原理與優缺點。文章建議讀者從簡單模式起步，根據實際需求選擇最合適的框架，並掌握如何根據問題特性進行升級。
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Claude Code 省 Token 指南：慎用 1M 上下文，不开新会话或者总是开新会话都不对
解析了 Claude Code 的 Token 消耗機制，指出頻繁開新會話或清除快取反而浪費錢。核心在於利用模型快取機制，在會話中繼續工作比重啟更省錢。
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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 節目中，詳細分享團隊如何僅憑 10 個產品規格要點，透過 AI Agent 協作完成開發。
