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Coding Agents Speaker Series: Lessons from Industry Leaders
本文收錄了四位業界領袖關於成功編寫程式碼代理的實戰經驗。他們發現簡單的方法（如直接探索）往往比複雜架構更有效。文章探討了如何設計工具、管理上下文以及避免過度抽象，讓 AI 能更自然地理解並處理程式碼庫。
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If You Want Taste, You're Gonna Have to Eat
探討了「品味」如何成為在 AI 時代最關鍵的差異化技能。作者指出，當 AI 能輕易生成內容時，人們最缺乏的正是審美判斷與對他人喜好的建模能力。透過分享在藝術、飲食、穿搭等領域的經驗，作者強調品味不僅是選擇，更是主動的風險承擔與深度關注。
- 3文章入門EN
The 12% RAG Performance Boost You're Missing (Ayush, LanceDB)
介紹了透過精細調整重排序器（re-rankers）與嵌入模型來提升 RAG 系統 Retrieval 品質的實際方法。作者 Ayush 展示了如何從零開始訓練小型模型，或對現有模型進行精細調整，並探討了 ColBERT 等架構的優缺點。
- 4文章進階EN
Lexical Search in RAG Applications
探討了 RAG 系統中傳統詞彙搜尋（Lexical Search）的優勢與應用。儘管向量搜尋成為主流，但詞彙搜尋在精確匹配、過濾及後設資料分析方面仍有不可替代的作用。
- 5文章進階EN
Why Cognition does not use multi-agent systems
探討了為什麼在程式設計情境中，多智慧體系統可能不是最佳選擇。作者指出，當任務被分給多個智慧體時，關鍵資訊容易在傳遞中遺失，就像電話遊戲一樣。雖然透過最佳化上下文傳遞可以改善問題，但當智慧體並行工作時，它們會產生衝突的隱含決策，導致整合困難。
- 6文章進階EN
Sunsetting 567 Labs and Open Sourcing the Course Content
Jason Liu 宣佈 567 Labs 課程於 2026 年 2 月 2 日結束，並開放所有課程手稿轉化為電子書。這為學習者提供了完整的原始資料庫，無論是否曾參加過課程，都能直接閱讀內容。
- 7文章入門EN
Three Ways Codex Can Use a Computer
介紹了 Codex 三種使用電腦的方式：透過原生應用程式、Chrome 瀏覽器以及內建瀏覽器進行工作。作者分享了自己如何根據任務需求選擇最合適的工具，例如使用 Appshot 控制桌面應用程式，或透過 Chrome 擴充套件處理已登入網站。
- 8文章入門EN
RAG Master Series: Complete Guide to Retrieval-Augmented Generation
本文是 Jason Liu 撰寫的 RAG Master Series 完整指南，涵蓋從基礎概念到企業級實作的全面教學。內容探討 RAG 系統的核心挑戰、關鍵術語、六項提升策略及監控方法，並提供實戰案例與避坑指南，幫助讀者系統性地構建與最…
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Do Your Engineers Know How to Leverage AI?
探討工程師如何有效利用 AI 提升效能。作者透過案例說明，將 AI 視為「搜尋引擎」與「協作團隊」的區別，能大幅縮短開發週期。文章強調掌握完整工作流（從會議到生產）比使用單一工具更重要，並指出掌握此知識是企業競爭的關鍵。
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How Extend Achieves 95%+ Document Automation (Lessons from Eli Badgio)
Eli Badgio 分享了 Extend 公司如何透過逐步自動化與人工介入，將檔案處理準確率提升至 95% 以上。他強調避免「一鍵式」全自動，應先理解資料與流程，建立專域評估集，並採用人工在環機制。
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If You Want Taste, You're Gonna Have to Eat
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Two kinds of scheduled work in Codex
這篇文章解釋了 Codex 中兩種不同的定期工作模式：Scheduled Tasks 會每次執行都建立新執行緒，適合每次都能從頭開始的任務；
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介紹了 Codex 三種使用電腦的方式：透過原生應用程式、Chrome 瀏覽器以及內建瀏覽器進行工作。作者分享了自己如何根據任務需求選擇最合適的工具，例如使用 Appshot 控制桌面應用程式，或透過 Chrome 擴充套件處理已登入網站。
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Six levels of complexity in a Codex morning brief
介紹了六個層級，從簡單的每日提醒演變為自動化的工作系統。作者透過 Codex 晨間簡報，逐步教導使用者如何整合 Slack、郵件與日程表，並透過設定預設規則、重複執行、分專案管理、自動撰寫草稿、以及將重要資訊存入記憶庫，最終構建一個能理解…
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Codex-maxxing
分享如何將 Codex 從單純的程式碼助手轉變為長期工作記憶庫。透過建立持久的「主線」，將工作內容儲存在本地檔案與 GitHub 倉庫中，並結合語音輸入與自動心跳機制，實現了跨平台、跨工具的自動化工作流。
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Sunsetting 567 Labs and Open Sourcing the Course Content
Jason Liu 宣佈 567 Labs 課程於 2026 年 2 月 2 日結束，並開放所有課程手稿轉化為電子書。這為學習者提供了完整的原始資料庫，無論是否曾參加過課程，都能直接閱讀內容。
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探討了為什麼在程式設計情境中，多智慧體系統可能不是最佳選擇。作者指出，當任務被分給多個智慧體時，關鍵資訊容易在傳遞中遺失，就像電話遊戲一樣。雖然透過最佳化上下文傳遞可以改善問題，但當智慧體並行工作時，它們會產生衝突的隱含決策，導致整合困難。
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RAG Master Series: Complete Guide to Retrieval-Augmented Generation
本文是 Jason Liu 撰寫的 RAG Master Series 完整指南，涵蓋從基礎概念到企業級實作的全面教學。內容探討 RAG 系統的核心挑戰、關鍵術語、六項提升策略及監控方法，並提供實戰案例與避坑指南，幫助讀者系統性地構建與最…
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探討工程師如何有效利用 AI 提升效能。作者透過案例說明，將 AI 視為「搜尋引擎」與「協作團隊」的區別，能大幅縮短開發週期。文章強調掌握完整工作流（從會議到生產）比使用單一工具更重要，並指出掌握此知識是企業競爭的關鍵。
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Eli Badgio 分享了 Extend 公司如何透過逐步自動化與人工介入，將檔案處理準確率提升至 95% 以上。他強調避免「一鍵式」全自動，應先理解資料與流程，建立專域評估集，並採用人工在環機制。
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Why Grep Beat Embeddings in Our SWE-Bench Agent (Lessons from Augment)
探討了 AI 程式碼代理如何利用 grep 和 find 等簡單工具取代傳統 RAG 系統。作者指出，代理的持續性與自我修正能力可以克服基礎搜尋工具的不足，使迭代搜尋變得簡單。然而，這些簡單方法在處理大型程式碼庫或非結構化內容時有明顯限制。
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Domain Experts: The Lever for Vertical AI
探討如何透過建立垂直領域專家回環（domain-expert review loops）來成功應用大語言模型於專業領域。專家不僅提供效能指標與錯誤模式，還能透過動態注入領域知識來強化提示，並透過透明監控建立客戶信任。
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Stop Trusting MTEB Rankings (Kelly Hong, Chroma)
Kelly Hong 與 Chroma 探討如何透過生成式基準測試，從使用者自身資料創造真實的評估集，以取代依賴通用公版基準（如 MTEB）的侷限。
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Why Glean Builds Custom Embedding Models for Every Customer
介紹了 Glean 企業搜尋平台如何為每個客戶建立專屬的嵌入模型，以解決企業資料的異質性與公司特定語義問題。透過持續學習使用者反饋與更新模型，Glean 實現了 20% 的搜尋效能提升。
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Text Chunking Strategies for RAG Applications
本文由 ChromaDB 的 Anton 主持，探討 RAG 應用中的文字分塊策略、評估方法及提升檢索效能的實戰技巧。文章指出分塊雖非絕對必要，但對解決嵌入模型限制、提升準確率與成本至關重要。
