Legora CTO: Why AI Agents Need More Than a Chat Window
Legora CTO Jacob Lauritzen 分享公司如何用 AI 編寫程式碼並管理多個並行代理，強調 token 消耗不是衡量採用率的指標。他討論了代理在法律領域的應用、決策模型與人類判斷的邊界，以及如何透過回歸測試評估模型變化。
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美光 512GB DDR5 亮相！9200MT/s、功耗降逾 60% 直攻 AI 伺服器記憶體需求
美光展示 512GB DDR5 RDIMM 記憶體模組，傳輸速率達 9200 MT/s，功耗較傳統配置降低逾 60%。此產品針對 AI 伺服器與資料中心需求，透過先進封裝技術提升效能與密度，預計 2027 年下半年量產。
Context Engineering for LLM Apps: What Worked, What Didn't
Ricardo Ferreira 分享透過記憶層、重排序與語義快取等工程手段解決大型語言模型上下文失效的經驗。觀眾能學習如何最佳化上下文管理以降低成本並提升回答品質。
※ 摘要僅根據標題與說明
Your Agent Doesn't Need a Bigger Model
指出 AI 代理失敗往往不是模型不夠聰明，而是上下文工程有問題。透過 Redis 報告與實作示範，說明如何建立跨會話記憶來提升代理效能。
1.9 萬次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
Why Monetizing Agents Needs Different Infrastructure - John Yeo and Charlie Lamb, Autumn
John Yeo 與 Charlie Lamb 在 TypeScript AI Conference 演講，說明將 AI 代理商業化如何演變成分散式系統挑戰。
648次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
How I Built One Backend to Run My Company
Dave 分享如何建立單一後端系統取代 Zapier 等工具來執行公司自動化流程，涵蓋事件驅動架構與工作流執行細節。透過此影片，讀者能學習如何設計並維護適合小型團隊的自製自動化軟體。
1.9 萬次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
Building Agentic Systems with Python, LangGraph, MCP, and A2A [PyCon DE & PyData 2026]
介紹如何運用 Python、LangGraph、MCP 與 A2A 建構可擴展的代理系統，透過協調者代理分派任務給專責代理來自動化複雜業務流程。觀眾能學習如何設計鬆耦合架構並整合外部工具以實現資料獲取與驗證。
※ 摘要僅根據標題與說明
System Design for AI Agents – Building a Multi-Agent PR Reviewer
詳細教學如何設計並構建一個生產級的多代理 AI 系統，用於自動審查程式碼合併請求。內容涵蓋系統架構、資料庫選擇、故障容錯機制與驗證流程，讓讀者掌握將 AI 整合進工程實作的完整方法。
How to Build Enterprise Grade Agent Memory (Redis Iris Tutorial)
探討個人 AI 代理無法擴展至生產環境的問題，並示範如何使用 Redis Iris 的 Context Retriever 與 Agent Memory 構建可擴展的企業級代理架構。
S2E52 矽谷 10 年回顧：軟體工程師真的很爽！為何這是我最後一份打工？
柯柯回顧在美國矽谷的十年經歷，從衝動留學到在 Square 的高標準文化洗禮，分享軟體工程師的真實感受。同時探討 AI 工具（如 Claude、Cursor）如何改變工作模式，並宣告將結束打工生涯，專注於個人事業與 AI 應用。
How to Build an Agent-native Product | Mike Krieger
訪談 Instagram 共同創辦人 Mike Krieger 與 Dan Shipper，探討 AI 如何改變產品開發流程。
Learnings from the PyAI conference
分享在 PyAI 會議的收穫，涵蓋 AI 評估陷阱、建構可維護軟體、開發者工具對代理的適應性、MCP 伺服器上下文工程及 Redis 新功能等議題。
Don't fall into the anti-AI hype
Salvatore Sanfilippo 分享他如何利用最新大型語言模型在數小時內完成過去需數週的程式開發任務，包括修改庫、修復錯誤與建立模型。他認為 AI 已永久改變程式開發，並呼籲開發者不要抗拒，應學習有效使用工具來創造更多價值。
What Developers Can Build Next With AI
多位開發者專家探討如何透過規範驅動開發（Spec-driven Development）提升 AI 輔助程式碼的可靠性，強調應先編寫可解析的測試規範而非直接信任 AI 生成的程式碼。
Claude Code updates: When to use Haiku 4.5, Claude Code on web, and more.
介紹 Claude Code 上線網頁版，可透過瀏覽器直接執行程式開發任務，並支援並行處理多個倉庫。同時說明新模型 Haiku 4.5 在保持高程式碼品質的同時，成本僅為 Sonnet 4.5 的三分之一且速度快兩倍，適合用於實際寫碼與執…
I want to see the claw
作者反思在生成式 AI 普及後，程式碼品質趨向平庸，呼籲工程師重現對軟體品質與細節的極致追求。文章透過個人經驗與對 Redis、llama.cpp 等優質工具的觀察，強調人類在架構與審美判斷上的不可替代性。
『n8n 免費雲端』😱 我發現了 n8n 最強免費部署法！2CPU+16GB記憶體+無限流量 = 0元？HuggingFace 太佛心！ 含 reddis, postgres
介紹如何使用 HuggingFace Spaces、Supabase 和 Upstash 免費部署 n8n 自動化流程，解決 Render 與 Railway 的資源限制問題。
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System Design for AI Agents – Building a Multi-Agent PR Reviewer
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I want to see the claw
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1.9 萬次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
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