The most useful part is the terminal-agent case study, which shows how evals, custom environments and RL infrastructure fit together in a real post-training pipeline rather than as isolated concepts. Engineers building agents or running reinforcement learning fine-tuning can use SkyRL and the async rollout workflow to structure their own training runs. The OPD and MOPD sections also outline distillation methods rarely covered in tutorials.
Google 的 Pichai 放话说 2027 年前得学会调度 AI agents，不然就被甩开。想搞智能体工作流的话可以先看看这篇。
DeepMind 的 Phil Schmid 要在旧金山 AIE CODE 讲他删掉 90% 评测代码反而效果更好的事，做评测的人应该会感兴趣。
作者拿自制的宣传片 Skills 给 Hy 4 做了个宣发视频，成片效果直接放在帖子里，想学 AI 做视频的可以看看这套流程。
有人用 Claude Code 加 Tripo 和 Three.js 把麦积山石窟搬进网页，还能一键切回北周原貌，全流程教程开源了。
Jasper 出了本免费电子书，讲营销团队怎么围绕 AI 重排工作流，还给了个数据：重构过的团队拿到价值的概率高 5 倍以上。
有人扒出两个流行基准的评分器有硬伤，修好后分数直接打满，做评测前真该自己看看数据。
DeepSeek Harness 才发布两天，B站网友就把手机遥控、账单监控、白嫖额度的插件全做齐了，这 6 个可以装来试试。
一条推文把 GPT、Claude、Gemini 分工成了后端、前端加剪辑文案的数字员工班子，做独立开发的可以抄作业。
一个挺有用的概念总结：企业把服务能力包成 MCP、CLI 给 Agent 调用，作者管这叫「上翻」，跟 IoC 一个思路，看完能帮你理解企业 Agent 生态怎么搭。
把 agent 记忆讲得特别清楚，五层各管什么、哪些能跨会话保留，配了 MEMORY.md 这种具体实现例子，做 agent 开发的可以先收藏。
如果你在搭生产环境的 Agent，这篇讲怎么管上下文的文章很实用，四层框架配 Deep Insight 的开源代码，可以直接抄作业。
生命科学公司 Indegene 分享了他们怎么用 LLM 自动写数据质量规则和 SQL 校验脚本，人工只做审核，适合做数据平台的朋友参考。
DeepMind 的 Phil Schmid 讲他删掉 harness 九成代码后效果反而更好，做评测工程的人可以听听。
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。
腾讯 Hy4 实测来了，作者拿它复刻《王者荣耀》，还用 WorkBuddy 干大活，想看国产开源模型实际编码能力的可以看看。
Claude Code 团队的工程师现身说法，讲怎么用 AI 才不会把独立思考用没了，还给了不少能直接照做的验证方法。
作者连夜上手了 iPhone 国行版 AI，哪些功能好用、哪些功能拉胯都写清楚了，准备升级前可以先看看这篇再决定。
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。
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