The flywheel structure — evals feeding daily harness fixes while retrained models close the quarterly loop — gives product teams a concrete operating rhythm most agent coverage skips. Engineering leads and indie builders planning agent products can use the 'build the minimum harness' heuristic to avoid UI work model progress will erase. The lecture also flags emergent multi-bot behaviour in group chats as a failure mode, citing the Moltbook and Hugging Face incidents as cautions.
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Recraft 演示了一条三步头像工作流,从 V4.1 Pro 出图到 Seedance 2.5 成视频,提示词全公开,直接照抄就能跑一遍。
纠结日常任务要不要省钱用 Flash 模型的看过来,这篇把 7 款包括 DeepSeek Flash、蚂蚁百灵都测了一遍,写代码表现直接对比。
腾讯的 Knocket 把 AI 客服、知识库、转人工做成一套免费工具,网站和 App 都能接,文中还有五步上手教程,适合一人做生意的开发者照着配。
这篇推文讲了用 Tailscale 预览 Grok Bot 改的代码,还对比了 cloudflared 为什么不行,搞远程开发的可以参考下。
十年前那本 SRE 圣经出第二版了,讲清了 AI 时代运维怎么变:GPU 集群怎么管、生成式 AI 怎么写复盘,还给了六大领域的 2016 对比 2026 对照表。
Meta Muse 的设计负责人亲自讲他们怎么做个人 Agent,聊界面逻辑还有把旧收藏变废为宝的玩法,做产品的可以看看
向阳乔木写了个 Skill,录屏自动配双语字幕、花字和配乐,Claude 里跑一下就能出片,还能 fork 改片尾。
Richard Socher 转了一条 nextbigideaclub 的图书摘要,形式挺省时间,想快速吸收 AI 书籍要点可以看看。
一个开源的 Claude Skill,输一句话就能生成能旋转、拆解的 3D 机械线框图,还能学它的规则写法用到自己的 Skill 里。
Anthropic 官方讲了怎么反蒸馏,帖主顺手整理出几条避坑指南,比如别诱导 Claude 吐思维链、付款渠道要干净,经常莫名被封的可以对照自查。
日本开发者用 M5Stack 做了台专用硬件来跑 iPhone Use,思路是靠画面录制加外接输入绕过沙盒限制,挺有意思的 DIY 方案。
e27 这篇分析了为啥员工都在用 ChatGPT,公司却还谈不上 AI 就绪,讲的是组织准备度评估,做企业数字化的人会有共鸣。
斯坦福这门智能体工程课的第 6 讲讲义放出来了,把 workflow 五种模式、ReAct、上下文管理讲得特别清楚,最后还用 Pi 这个极简脚手架做验证,做 Agent 的可以照着学。
把机器人数据栈的工具选择讲得很具体,S3 加 Alloy 管存储观测,Codex 和 Claude Code 做 Agent Harness,做机器人方向的可以照着参考。
有人把造一台能落地的机器人要垫的 16 层基础设施全画出来了,从仿真到 OTA 更新一层不落,做机器人的可以对着清单查漏。
The stack is notable for treating agent harnesses like Codex and Claude Code as a dedicated robotics layer, a sign that coding agents are becoming standard tooling in robot data pipelines. Practitioners building or scaling robot fleets can use it as a vendor checklist across simulation, middleware, deployment and observability. NVIDIA's Jetson and Isaac products appear in four separate layers, underlining how concentrated edge AI hardware has become.
哥大智能体工程课程第 5 讲更新了,讲的是智能体到底需要哪些工具,视频和 Slides 都免费公开,想学 Agent 开发可以收藏。
把 9 年前的 V100 拼成 4 卡集群,推理速度居然压过两台 DGX Spark,数据都列出来了,玩本地推理的可以看看怎么省钱。
Ethan Mollick 晒了个真实案例:他的 Dot 智能体没等他吩咐,自己复现了 Substack 的订阅 bug 并找出原因,很直观地展示了智能体能主动干活到什么程度。
GitHub 官方给新手的实操教程,教你给 Copilot 写自定义指令、配自定义 agent,还能接 Playwright 这类 MCP 服务器,跟着做就能上手。
一个把 GPT 6.1 Sol、cloud envs、dots、codex exec 串起来的实际用码配置,想知道别人怎么分层搭工具链的可以看看这套组合。
The Rundown AI 在收读者自己搭的 AI 工作流,选中就登上他们 200 万订阅的日报,想曝光的可以去投。
The Rundown 社区晒出几个真实玩法:AI 做房源视频、一个人开唱片厂牌、智能体找古迹,想抄作业的可以看看。
Notion 上线了 Skills API,团队所有人共用一套智能体技能库,不用再各搞各的黑盒,已经在用 Notion 的团队接上就行。
等 Claude Code 转圈的时候捏握力器,握力越大推理越强,这脑洞太好笑了,建议看完去评论区跟帖。
GitHub 工程师拆解了 Copilot 应用里 PR 视图怎么重做的,评论区高度为啥难搞讲得很细,做前端渲染的可以看看思路。
Anthropic 把 Unix 老经验搬来管 Claude 多 Agent 协作,讲怎么拆任务不乱套,搭工作流的人能直接抄思路。
YC 掌门人 Garry Tan 给创业者的新思路:让智能体循环帮你省钱盈利,一年赚 1000 万美元就等于不稀释股权的 A 轮。
一条关于为什么顶尖 AI 实验室招人看 LLM 使用品味的推文,作者连 GPU 内核和 Minecraft 克隆该选哪个练手都给了说法,做 AI 工程的人可以看看。
一篇关于 AI 写代码要不要人工 Review 的观点交锋,讨论了测试、灰度、回滚这些真正的质量保障手段,挺值得聊的。
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