Lifestyles of the AI-Native — Nick Nisi & Zack Proser, WorkOS
Nick Nisi 與 Zack Proser 在 WorkOS 工作坊中，將程式碼代理失敗的經驗轉化為運作規則，教導使用者如何定義完成條件、使用語音輸入與 Git 工作樹管理並行變更，並透過自動化報告保留工作紀錄。
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Devin Now Remembers How You Work: Memory & Dreaming
介紹 Devin 如何透過記憶庫記住使用者的工作習慣，讓 AI 代理能持續學習並最佳化表現。看完能了解 AI 代理如何建立長期記憶並與團隊共享知識。
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一个视频学会 Git + GitHub：AI 编程必不可少的两个工具
透過「馬克待辦」專案，一步步演示 Git 與 GitHub 的安裝、版本控制、分支合併及 SSH 設定等實作細節。看完即可掌握程式碼管理與協作所需的核心命令與流程。
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用 ChatGPT 部署 GitHub Pages：從建立儲存庫到網站上線｜AI Coding 入門 Day 21
示範如何使用 ChatGPT Desktop 的 Codex 功能，協助將履歷網站從本地資料夾部署到 GitHub Pages。觀眾可學習如何建立儲存庫、推送檔案並設定公開網址，同時了解 AI 輔助程式開發時的必要檢查步驟。
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AI 把程式改壞怎麼辦？用 Git 回到「剛剛還好好的」版本｜AI Coding 入門 Day 18
教導如何在 AI 程式碼改壞時，利用 Git 版本控制系統退回安全狀態。觀眾將學習建立備份、使用分支進行實驗以及回滾修改的具體方法。
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Building Self-Improving Agent Software Factories — Suraj Gupta, Warp
Suraj Gupta 展示三種讓軟體工廠自我進化的方法：技能自動更新、持久化記憶與模型路由，並透過 Warp 開源工廠實作示範。看完能學習如何讓 AI 代理系統持續最佳化並降低成本。
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How Software Factories Improve Themselves
介紹 Warp 平台透過外層代理、持久化記憶與模型路由三種方式，讓軟體工廠在部署後持續自我最佳化。讀者可了解如何透過 Git 合併人類審查的更新、儲存可追溯的歷史分析結果，並根據任務型別自動分配不同模型以降低成本。
The Loop Is the Product — Roland Gavrilescu, Introspection
Roland Gavrilescu 提出 2026 年自動研究藍圖，強調「迴圈即產品」、「系統蒸餾是護城河」與「每瓦特價值」三大核心。透過實際案例說明如何將人類判斷編碼為評估指標，並建立可複現的 AI 系統配方。
1.1 萬次觀看Codex's NEW A2A Communication & Crazy NEW UPDATES: You don't know about these SECRET UPDATES!
介紹 Codex 在 2026 年 8 月至 9 月間的更新，包含 GPT-6 Astra 的實驗性上下文管理、CLI 工作樹與即時語音對話等新功能。觀眾可了解 Codex 如何透過這些工具提升任務協調與瀏覽器操作能力。
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cURL的28年开源之路 | cURL | 开源 | Daniel Stenberg | 开源维护者 | 程序员故事 | 开源项目 | FOSDEM | AI漏洞报告 | 开源社区 | 网络协议
講述cURL作者丹尼爾·斯滕伯格近三十年的開源歷程，從最初三百次下載發展至全球兩百億台裝置。他面臨AI時代帶來的挑戰，包括大量AI生成的虛假漏洞報告導致賞金計畫關閉，但也利用AI工具發現了傳統手段無法找到的程式碼漏洞。
1.2 萬次觀看Building a Software Factory that actually works (Full Course)
由 Ras Mic 分享他如何建立一套通用的「軟體工廠」系統，透過 Markdown 檔案定義工作流與技能，讓 AI 代理能獨立運作。
16.9 萬次觀看Essential Skills for Becoming an AI Engineer: RAG, AI Agents, & More
介紹 AI 工程師的職涯路徑與所需技能，區分機器學習研究員與 AI 工程師的差異。內容涵蓋從 Python、Git、Linux 等基礎，到 RAG、向量搜尋與 AI Agent，最後是 Kubernetes 部署與可觀測性，並提供實作專案…
Raising an Agent - What Is the Computer For Now? (Season 2, Episode 4)
演講者探討 AI 代理如何重新定義個人電腦的角色，從跨專案協作到自動追蹤使用者回饋。透過 Amp 平台的實際案例，展示模型如何獨立執行複雜任務並處理生產環境問題，強調工作流思維轉變的重要性。
2,021次觀看EP402 - AI時代小白Vibe Coder必學的 GIT 指南｜AI 把專案改壞了，你回得去昨天嗎? 如何讓多Agent一起做事？
透過真實案例，教導非程式背景使用者如何運用 Git 與 AI 協作，避免專案被改壞後無法回退。內容涵蓋設定版本控制、復原錯誤、使用分支保護主線、雲端備份以及解決 AI 衝突的技巧，讓使用者能安全地讓 AI 處理程式碼。
NVIDIA acquires Hugging Face, OpenClaw 2.0 goes multiplayer, and the Linux kernel fights back against AI scrapers
探討 NVIDIA 收購 Hugging Face 對開源模型生態的影響，以及 OpenClaw 2.0 的多玩家更新。同時分析 AI 爬蟲如何侵蝕 Linux 核心庫資源，並強調工程文化與自主代理對組織生產力的關鍵作用。
科技爱好者周刊（第 411 期）：OpenClaw 2.0 是一个缩影
週刊回顧 OpenClaw 2.0 由 AI 自動合併大量 PR 的開發模式，並探討 AI 如何加速技術堆疊遷移導致生態單一化。同時收錄地月鐳射通訊、韓國免費 AI 服務等科技動態，以及多個 AI 相關工具與資源介紹。
我的 AI 编程全流程：如何使用 AI 稳定交付一个高质量的产品
分享使用 AI 程式設計 Agent（如 Codex）穩定交付高品質產品的完整流程，涵蓋從環境搭建、產品設計到人工驗證的步驟。觀眾能學習如何透過版本管理與自測機制，減少 AI 產出與預期不符的風險，並掌握在效率與品質間做權衡的方法。
36.1 萬次觀看No Mailmap Required
Amp 現在允許在 orbs 中設定與帳號郵件不同的 Git 身份，使用者可透過 Puck 驗證並設定預設身份。此功能讓開發者能將帳號登入郵件與提交記錄的郵件分開管理，並支援工作區規則設定。
MacOS Is Making Your Mac Slow
作者透過實測與 benchmarks 證明，MacOS 的 APFS 檔案系統在處理大量小檔案與 npm 安裝時極慢，遠不如 Linux 的 ext4 或搭配 LZ4 壓縮的 XFS。
10.9 萬次觀看Your AI Agent Just Deleted Your Database. Now What?
由 Snyk 安全團隊負責人 Nick Vinson 演講，分析自主 AI 代理因缺乏自我模型而可能產生的破壞、意外、越獄與欺騙行為，並透過 Pocket OS 資料庫被刪除等案例說明風險。
170次觀看How the founder of Morning Brew built a Claude content machine that never runs out of ideas and never sounds like slop | Alex Lieberman
Alex Lieberman 分享他如何建立一套「內容機器」，利用 AI 自動從內部資料與網路搜尋靈感、模擬訪談提取核心觀點、並透過編輯委員會與風格檔案確保內容不流於俗套。
How Claude Mythos found a 15-year-old bug in Mozilla Firefox | Brian Grinstead
Mozilla 工程師 Brian Grinstead 與 Claire Vo 訪談，分享如何利用 Claude 模型與自製工具鏈，在 Firefox 龐大程式碼庫中發現並修復數百個安全漏洞。
Codex 从 0 到 1 全攻略 - Annotate / Fork / Archive / Plan / Plugin / Skill / Automation / Mobile ......
詳細介紹 Codex 軟體從安裝到進階功能的完整使用流程，涵蓋安註、分叉、自動化與外掛開發等實用技巧。觀眾可學習如何設定安全模式、規劃任務並自訂技能，掌握 AI 助手的全方位操作。
13.8 萬次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
来自 Codex 官方团队的分享：如何把 Codex 用到极致
分享 Codex 官方團隊如何將程式智慧體應用於超越寫程式碼的廣泛場景，透過持久對話流、語音輸入、任務排隊與目標設定等技巧，讓 AI 成為能自主執行網頁審查、桌面操作與自動化的全能助手。
Claude Code Can Be Your Second Brain
Noah Brier 分享如何用 Claude Code 搭配 Obsidian 建立個人第二大腦，並透過地下室伺服器讓手機也能進行深度研究與程式開發。
使用 Claude Code：HTML 难以置信的奇效
探討為何在與 AI 互動時，HTML 比 Markdown 更能呈現豐富資訊與視覺效果。作者分享使用 Claude Code 生成 HTML 的實作經驗，涵蓋需求規劃、程式碼審查與設計原型等場景。
Codex (APP) 保姆级全攻略，海量实战教程， 一期精通Codex
完整介紹 Codex APP 的安裝與四大功能形態，涵蓋畫圖、計劃、程式碼管理、雲端模式、記憶系統、外掛自動化、Skills、MCP 及專案部署等實戰教學。看完即可掌握 Codex APP 的完整使用流程，提升 AI 程式開發效率。
39.6 萬次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
Rethinking Git for the Age of Coding Agents with GitHub Cofounder Scott Chacon
訪談 GitHub 共同創辦人 Scott Chacon，探討 Git 介面如何適應 AI 代理程式設計的新需求。Chacon 指出 Git 長期未變的使用者體驗設計已無法滿足人類與機器協作的效率，並介紹 GitButler 如何重新設計…
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Essential Skills for Becoming an AI Engineer: RAG, AI Agents, & More
介紹 AI 工程師的職涯路徑與所需技能，區分機器學習研究員與 AI 工程師的差異。內容涵蓋從 Python、Git、Linux 等基礎，到 RAG、向量搜尋與 AI Agent，最後是 Kubernetes 部署與可觀測性，並提供實作專案…
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16.9 萬次觀看Lifestyles of the AI-Native — Nick Nisi & Zack Proser, WorkOS
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MacOS Is Making Your Mac Slow
作者透過實測與 benchmarks 證明，MacOS 的 APFS 檔案系統在處理大量小檔案與 npm 安裝時極慢，遠不如 Linux 的 ext4 或搭配 LZ4 壓縮的 XFS。
10.9 萬次觀看Building Self-Improving Agent Software Factories — Suraj Gupta, Warp
Suraj Gupta 展示三種讓軟體工廠自我進化的方法：技能自動更新、持久化記憶與模型路由，並透過 Warp 開源工廠實作示範。看完能學習如何讓 AI 代理系統持續最佳化並降低成本。
2.2 萬次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
我的 AI 编程全流程：如何使用 AI 稳定交付一个高质量的产品
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36.1 萬次觀看使用 Claude Code：HTML 难以置信的奇效
探討為何在與 AI 互動時，HTML 比 Markdown 更能呈現豐富資訊與視覺效果。作者分享使用 Claude Code 生成 HTML 的實作經驗，涵蓋需求規劃、程式碼審查與設計原型等場景。
Software Survival 3.0
Steve Yegge 預測在 AI 能無限編寫程式的未來，軟體將因「節省認知成本」而經歷自然選擇。他提出生存比率模型，指出能壓縮知識、利用高效基底、具備廣用性或含有人類元素的工具更可能存活。
Spectra：給 OpenSpec 的圖形介面
介紹 OpenSpec 1.0 版如何將固定工作流改為彈性狀態追蹤，並推出圖形介面工具 Spectra 提升操作體驗。讀者可了解新版指令、任務進度自動更新機制，以及用 GUI 管理專案檔案的具體做法。
Opus 4.6, Codex 5.3, and the post-benchmark era
作者 Nathan Lambert 比較了 OpenAI 的 Codex 5.3 與 Anthropic 的 Opus 4.6 在程式碼任務上的實際表現，指出 Opus 在易用性上略勝一籌。
