
大型代码库里的 AI,真正先放大的不是写代码,而是“理解代码”
这篇分享最有价值的地方,不是又一次鼓吹 AI 写代码,而是把一个更容易被忽略的事实说透了:在大型代码库里,真正提升产出的常常不是生成能力,而是理解能力。 本文整理自 Sentry 工程师 Priscila Andre de Oliveira 在 AI Engineer 活动上的一场分享。她讲的不是“如何用 AI 一把梭

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我最近刷到一个短视频,标题里说闲鱼藏着「中国人办事变通的暗门」。我换个说法:闲鱼真正在卖的不是二手货,是信息差和经验差的标价单。视频是「另眼看世界」的一期 5 分钟短片,例子很密,结论却被它自己的震惊体盖住了,我想把那条结论单独捞出来说。 ...

官方 Claude Code 又涨价又 KYC,封号了还得自己重新折腾环境?ReClaude 拼车了解一下——200 / 400 / 800 / 1600 四档随便挑,账号、风控、切换全平台托管,触发风控自动换号不计次。本地 daemon 三行命令装好,Claude Code / Codex / Cursor / MCP 原来怎么用还怎么用。我自己跑 4 人车那档,性价比最平衡。

这期视频表面上在讲 AI agent 的四种记忆,真正有价值的地方是它把今天已经落地的几套工程做法放进了同一张图里:上下文窗口负责眼前,Claude.md 这类项目文档负责常识,skills 负责做事的方法,跨会话记忆才负责真正意义上的“越用越熟”。原视频:https://www.youtube.com/watch?v

本文整理自 Flinn AI 的一场短讲。演讲者把 Harvey、Cursor、Claude 和 Manus/Manifold 放在一起比较,最后提炼出四个正在反复出现的 agent 产品原则:模式收敛、过程透明、个性化理解,以及可逆性设计。更值得看的地方不在于概念本身,而在于这四条几乎刚好对应了 AI agent 从

每次新开一个 Claude Code 会话,上下文窗口是空的。你之前告诉它的事情,它全忘了。 这不是 bug,是设计。问题在于,每次重新解释同一套规则,实在太麻烦。 Claude Code 提供了两套机制来解决这个问题:你自己写的 CLAU...

以前,一个非技术创始人想做一个产品,最少要三件事:找技术联创、融资、等工程师。这个周期动辄半年。 现在,他只需要打开 Claude Code,用自然语言描述需求,几天后就有一个能跑的原型。 Anthropic 最近发布了一份创业手册,讲了这个时代创业的新规则。但整份手册里最反直觉的观点不是"AI 让构建变容易了",而是

本文整理自灵姐说AI对 Google I/O 2026 的深度解读。比起逐条数发布会功能,更值得看的是一个更大的判断:OpenAI 正在做超级 App,而 Google 想把 Gemini 塞进搜索、Workspace、YouTube、Android 和开发者工具,变成整个生态的统一内核。原视频:https://www

本文整理自 Zihao Zhang 对开源具身智能训练链路的完整演示。更值得看的,不是某个机器人 demo 又做成了什么动作,而是一个更关键的信号:今天个人开发者已经可以用两千多块的机械臂、开源 VLA 模型和现成训练框架,真正跑通一条具身智能实验闭环。原视频:https://www.youtube.com/watch

一期讲 Karpathy 式 LLM Wiki 的视频实操:三个文件夹、一个 Claude MD、按月 health check,让 AI 当知识库管理员,而不是继续让人自己维护插件栈。 本文整理自 Systems Made Better 这期视频。 它真正有价值的地方,不是再教你做一个更花哨的笔记系统,而是把知识库维

作者:toy | 覆盖周期:2026.5.9 – 2026.5.15 本周三件事值得拎出来单独讲:Anthropic 的 Claude Mythos Preview 把”AI 能不能找零日”这个老问题往前推了一大步;...

过去两年,大家讲 AI 编程,最常见的词是 prompt engineering、context engineering。现在又冒出一个新词:agent harness。词一多,概念就容易乱。Caleb Writes Code 这期 8 分钟短视频,讲的其实不是一个新黑话,而是一个很现实的工程分层:当任务变长、上下文会

最近一年,一个很明显的变化是:工程实现越来越快,真正拖慢团队的,开始不是“写不出来”,而是“还没想清楚该写什么”。这段题为《Designing with Claude: From prompt to production》的分享,讲的就是这个变化。Anthropic 的 Dan Carey 介绍了 Claude Des

最近招聘市场冒出一个被反复提起的岗位——FDE,Forward Deployed Engineer,中文译作”前线部署工程师”或”驻场交付工程师”。Indeed 的数据显示,2025 年前 9...

软件工程里有一个老规律:每当一种新形态的应用大规模出现,先解决”看得见”问题的基础设施就会成为事实标准。Web 时代是 New Relic 和 Datadog,移动时代是 Crashlytics,云原生时代是 Pro...

Demis Hassabis 在 Sequoia Capital 做了一场对话,聊了将近半小时。标题挺吸引眼球——"我们离 AGI 还有四分之三的路程"——但如果你期待的是某个技术突破的发布,这场对话给出的东西其实更安静,也更值得咀嚼。 Hassabis 的职业轨迹看起来很散:国际象棋神童、游戏公司创始人、神经科学博士

最近关于 AI 编程的讨论,已经从“会不会写代码”转向“怎样把一个不稳定的智能体放进可控的工程系统里”。Karpathy 这场新对谈把 software 3.0、可验证性、jagged intelligence 和 agentic engineering 之间的关系讲得更清楚了。

最近我越来越觉得,AI 编程已经不只是“写代码更快”这件事了。它正在把软件开发往另一个方向推:人不再主要亲手敲代码,而是开始搭建上下文、制定边界、分配风险,并同时管理一群会干活的代理。 这篇文章整理自 Spotify 和 Anthropic 的一场现场对谈,题目是《Let’s Talk Agentic Developm

Anthropic 五月十四号发了一篇长文,叫《How Claude Code works in large codebases》,是他们《Claude Code at scale》系列的第一篇。这是官方第一次系统化地把”大型代...

Transformer 刚出来时,很多人把注意力都放在 self-attention 上。那当然没错,因为它确实重新定义了模型怎么看上下文。但如果只盯着 attention,你会漏掉另一个同样关键的问题:模型怎么知道词序? 这是我看完这期视频后最强烈的感受。Transformer 的突破,不只是让每个词都能看见别的词,

软件模型有过一个很长的阶段:它们能读句子,却不太会“理解句子”。问题不在词表,也不完全在参数规模,而在于早期模型看待语言的方式太像流水线——前一个词处理完,才能轮到后一个词。这样一来,句子一长,前面的信息就会慢慢变模糊。 这就是我看完这期视频后最想记住的一点:Transformer 真正改变局面的地方,不是简单把模型做
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