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有人用 Opus 5.5 搓了 19 个 HTML 版 PPT 模版,还说要开源,年底赶报告的可以先学这招。
Fei-Fei Li 实验室出来的创业者讲了 10 个学术思维坑,比如虚荣指标、没有截止日期怎么活,读博想做产品的人直接看。
HF 的 Merve 吐槽 LLM 写文档只顾简短不管好不好懂,连 ASD-STE100 简化英语提示都救不了,写文档的人看了会点头。
博主分享了一套找书下载翻译再推 Kindle 的流程,用 Zcode 跑 MCP 绕过下载限制,爱读书的可以照着搭一套。
一条推文打包了三个找书站点,还教你用 zlib 和 telethon 搭自己的 MCP,喜欢折腾 Kindle 的可以试试。
有人靠 Opus 5.5 给人代做视频,一条收 1500 元。不过作者也提醒:现在 AI 味的视频大家看腻了,得有你自己的东西才行。
vikingmute 发了条吐槽:以前为一个类型错误调一下午,现在躺着用手机指挥 agent 干活,程序员的日子完全变了。
Recraft 把 Recraft V4.1 画角色和字节家的 Seedance 2.5 做动画接到了一个工作流里,提示词都公开了,做角色动画的可以直接抄作业。
教你用一条 @bot 指令把提示词直接存进自己的提示词库,写 prompt 多的人可以试试。
一篇 1991 年的组织学论文,被作者用来解释身边朋友被 AI 同化的现象,角度很特别,读完会让你重新想想自己和 AI 的分工方式。
Vercel 给 CLI 加了个 doctor 命令,专门给 AI Agent 用,能自己找出配置问题还给出修复命令,写 CLI 的都可以学这招。
LlamaIndex 创始人晒了台 Mac mini 当 AI 专属机器,codex remote 和 claude code 该怎么搭,他的踩坑经验挺实在。
The real takeaway is a configuration choice, not a deletion: pinned test browsers trade the newest Chrome security patches for reproducibility across dev and CI machines. Developers running crawlers or agent scripts through chromium.launch() should switch to the stable Chrome channel and enable the sandbox. Since some exploits can escape the sandbox, keeping Chrome and Edge themselves updated stays essential either way.
一个人靠 Kiro Crew 干出一个团队的活,Kiro 工程师现场拆自己的工作流,写代码的可以去抄作业。
一个开发者拿 Notion 当并行 agents 的任务账本,每行记一个 PR,agent 开工前先查表,从此不撞车,方法简单到可以直接抄。
Huberman 在 a16z 播客聊了专注时段怎么保护,还和 Rick Rubin 在做一款帮人快速进入状态的工具,创业者值得听听。
Warp 的 Zach Lloyd 讲怎么把智能体的工作流、技能和工具定义全都放进 Git 管理,相当于给你的智能体配置做代码审查,11 月旧金山 AIE CODE 有他的分享。
The instructive part is the method: no single trick delivered the win, so the blog's testing discipline for stacking small, accuracy-checked optimizations is transferable to almost any inference workload. Builders serving document models or running vLLM can mine the writeup for concrete techniques they can replicate on their own GPUs.
Karpathy 又整活了:让 Claude 挖 20 年 HN 评论,筛出 6454 个口碑视频,2 小时做完,推荐逻辑比 YouTube 清爽。
Tw93 回答计算机学生的迷茫:AI 时代怎么选方向、去哪个城市、怎么花钱买 Token 提效,10 条都很实操。
跑 KubeRay 的朋友看下,Anyscale 总结了 6 条排查 GPU 任务失败的实操经验,顺便讲了 KubeRay Connect 怎么帮你保住日志现场,不用花钱重跑。
Anyscale 办了场线下分享,请 Harbor、NovaSky、Mercor 的人讲后训练实操,做定制模型的朋友可以去听。
The concrete numbers matter more than the philosophy: cutting per-PR agent costs by roughly 75% through model tuning and subagent pruning gives teams a reproducible playbook for their own pipelines. Engineering leads running agent-based code generation can benchmark the same cost, throughput and quality metrics Warp uses. Its open source approach also gives a named alternative to closed coding agent platforms.
Cache-to-index ratio, not raw row count, is the variable that governs vector search latency, which is easy to miss when scaling a RAG corpus. Engineers running Lakebase or similar Postgres-backed vector stores can use the 11–23 ms warm p50 figures to set cache budgets before latency degrades. It offers concrete sizing guidance rather than vendor marketing.
接手过几个 AI vibe 出来的项目后的真实感想:任务跑半天可能不是模型慢,是你仓库的 lint 和测试拖了 Agent 后腿。
levelsio 让 Claude Code 帮他查账,GPU 账单从 3.6 万刀砍到 7 千刀,总成本降到 300 刀一个月,省钱思路都能抄。
两人围绕 Astra 和 Claude Opus 5.5 写代码吵起来了,到底该怪模型还是怪没说清代码偏好,争论挺有参考价值。
The post gives a conceptual framework for judging whether a compiled engine is genuinely better, which matters when automated tuning trades accuracy for speed without a clear method to evaluate that trade-off. Engineers deploying PyTorch models with TensorRT can use Global Performance Tuner in the 11.1 release to automate tuning instead of hand-tuning configurations.
The context-window cost of browser actions is a practical constraint most teams discover only after building, and this explains how LangChain traded off tool granularity to manage it. Developers building agents that operate on live websites can compare their own tool design against Stagehand-based choices. It is a hands-on engineering reference rather than a product launch.
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