如果你同时用 Claude Code 和 Cursor 这类工具,肯定烦过来回复制上下文,看看大家都是怎么打通的。
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Thorsten Ball 说 PR 流程该淘汰了:审查交给 Opus 5.5 这类模型多轮交叉检查,讲解视频让模型现做,观点很尖锐。
Anthropic 公开了 AI 写 90% 代码后的评审体系,七层防线和死循环的解法,做工程的人可以直接抄
想玩 GBrain 不知道从哪下手?Garry Tan 说 gbrain.ai 这个托管版最省事,直接去就能跑起来。
Grok Bot 团队的 Lauren 给出一套让 Agent 干活更让人放心的方法:优先改代码库而不是写提示词,提示词只排第三等。做 AI 编程的都该看看。
CoreWeave 放出了在自己 CKS 集群上跑 SPACE 智能体安全评估的搭建教程,做智能体安全测试的可以直接照着配。
swyx 看到一段讲解清晰度直逼 Kurzgesagt 的 AI 视频,直接在推特上喊话求提示词,想学视频提示词写法的可以去围观。
Latent Space 请来 6 位重度用户一起吐槽,比的不是跑分,是日常用起来谁顺手、谁翻车,聊到 DevDay、Muse、Grok 这些热门工具。
有人用 Claude 写了个 JS 引擎,50 万块瓷砖拼出 AmEx 广告,一条视频模型都没用,思路挺开眼。
Garry Tan 亲自演示用 Capy 加 AsideAI,写第一版代码和配 DevOps 一步到位,想学智能体开发流程的可以看看他的做法。
一个很实用的做产品心法:别等模型全都会了才动手,挑它一半时间会失败的事去做,三个月后你就白捡一波能力升级。
Claude Code 团队自己怎么用 Claude 审代码,评审前置成拼写检查式的持续流程,写代码的都该看看
算力居然能像大宗商品一样交易了,这场面向工程师和交易员的入门讲解把 why now 讲得挺清楚,想搞懂算力市场的人可以看看。
Simon Willison 用 Claude Code 写了个 LaTeX 渲染工具,代码直接存 URL 里,收藏链接就能分享文档,思路挺巧。
AMD 卡跑 Kimi K3 吞吐反超 NVIDIA B300 四分之一,每美元 token 还多 87%,文中还有 vLLM 瓶颈排查套路,自己搭推理服务的可以看看。
AWS 把智能体上线后质量悄悄变差这个坑拆成了九个评估阶段,基于 AgentCore 做,做智能体运维的可以照着搭一套。
The interesting part is that AI-assisted coding now extends to physical hardware projects, not just software. Builders curious about e-ink dashboards or vibe coding can follow the tutorial to assemble a similar display using Cloudflare Workers and an off-the-shelf e-ink panel. Compared with proprietary smart-display products, this route keeps the data source and layout fully customisable.
用 HeyGen 的 MCP 接 ChatGPT 生成数字人口播,再让 HyperFrames 自动剪辑加字幕,想做批量视频的可以照搬这套流程。
Baseten 的工程师在 LangChain 的活动里讲了持续学习为什么总跑不通、该怎么调整,做模型训练的可以看看这个视频。
Anthropic 自家数据:Claude 写了 Claude Code 九成代码,PR 翻倍、回退率降 40%,他们把改审查流程的方法也公开了。
The architectural detail matters: credential injection happens at a proxy layer outside the sandbox, so a compromised package cannot exfiltrate tokens even if it escapes other controls. Teams building agent systems that execute untrusted code can use this allowlist-plus-proxy pattern to scope what services an agent may reach. Compare it with approaches that pass API keys directly into sandbox environments, which the walkthrough frames as the risky default.
Anthropic 的 Boris Cherny 晒了用 Claude Slides 做幻灯片的过程,连 iPhone 边框这种素材都不用手找了,动手党可以试试。
The two-stage design shows a practical pattern for filtering large amounts of agent trajectory data: cheap structured filters cut the volume before spending model calls. Engineers building observability or eval search over traces can copy this approach, streaming partial results to keep latency low. Each parallel check finishing in under half a second makes the cost per candidate manageable at scale.
教你把 $20 的 Claude Pro 用出 Max 的效果:Opus 5.5 只管拆任务做决策,杂活丢给 DeepSeek、Qwen 和 GPT 6.1 Sol,额度省一大半。
独立开发者 levelsio 拆解自己的收入盘:数据 API 卖到 $9,990/年,邮件列表 18 万人,教你 AI 时代怎么找护城河。
The counterintuitive point is that AI amplifies differences in engineering judgment rather than levelling the field, because comprehension of complex systems still lives in human heads. Engineering leaders deciding how to staff AI-augmented teams, and developers weighing which skills to deepen, get a concrete data point from a working startup. The observability angle also matters: teams spending 5-20% of infrastructure budgets on monitoring face a credible alternative promising roughly 90% cost cuts.
如果你在做 AI 应用拿不准用 Agent 还是固定流程,Dify 这篇用 IT 支持的例子把选择标准讲清楚了,还教你怎么混搭两者。
Notion 联创 Kothari 分享了个人的玩法:把所有 Agent 接到同一个 Notion 记忆库,换 Agent 不用重新调教,视频教程都拍好了。
Semantic caching usually forces a tradeoff between cost savings and serving wrong answers to slightly different queries; a cheap guard model shifts that balance toward accuracy. Engineers running RAG or agent workloads can plug this pattern into existing caches like GPTCache to cut LLM spend without degrading quality. Milvus and Zilliz have active developer communities across ASEAN, so the benchmark and blog are directly accessible to teams in the region.
vikingmute 公开了他现在的开发工作流:一个产品一个 Grok Bot,写代码、review、设计各配不同模型,出图用 images2,还带自动扫 Issue 和定时周计划,实用细节不少。
作者把完整提示词贴出来了,一个 Opus 5.5 提示直接出四段带配音的动画短剧,想搞 AI 视频的可以直接抄作业。
Stripe 设计老大 Katie Dill 讲了四个用 AI 做设计不跑偏的思路,做产品的人看完能直接对照自己团队改流程。
这条吐槽说到点子上了:部署新站最慢的居然是手动申请服务和配环境变量,作者盼着这些服务都有 CLI 或 MCP,好让 AI 全包。做开发的应该都有同感。
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