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如何真正学会做研究 如何真正学会做研究 原文作者：Vivek（ @itsreallyvivek ） 没有人真正教过你怎么做研究。你分到一张桌子、一个别人挑的课题、一句含糊的指令——「做出点新东西来」。于是大多数人从能看到的东西里反推这份工作到底是什么：论文、推文、发布会。最后学到的，是怎么 看起来像个研究者 ，而不是怎么 成为一个研究者 。 真正的研究…

Prompt · Context · Harness：AI 应用的三层工程

Hyper3D（Rodin）调研：一支平均年龄 24 岁的团队，在 3D 生成赛道跑出"印钞机" Hyper3D（Rodin）调研：一支平均年龄 24 岁的团队，在 3D 生成赛道跑出"印钞机" 调研日期：2026-06-12 上线 45 天，ARR（年经常性收入）突破 100 万美元。2025 年一年之内连融两轮数千万美元，美团龙珠、字节跳动、蓝驰创…

在AI的大部分历史中，人类驱动着其开发周期的每一个步骤。但在Anthropic，我们正在将越来越多的AI开发工作委托给AI系统本身，这加速了我们的工作。

Harness Engineering：AI 智能体时代的新工程学

大多数人从小接受的教育里，几乎没有关于金钱的系统训练。我们学了十几年数学、物理、语文，却从来没有人教过我们：钱是怎么运作的，财富是怎么积累的，为什么同样的收入水平，有人越过越宽裕，有人越过越紧张。

人类活在现实中，也活在故事中。如果只能选一个理解世界的工具，"叙事"可能是最强的那个。

AI 工程的三次进化：从 Prompt 到 Context 到 Harness

GBrain 是 Y Combinator 现任 CEO Garry Tan 开源的个人知识管理系统。项目地址：github.com/garrytan/gbrain。它的定位用一句话概括：**搜索给你原始页面，GBrain 给你答案。**

本文是 Harness Engineering 的一手学习资料汇编，梳理了 Anthropic 和 OpenAI 三篇核心工程文章的关键信息，帮你建立对这个新兴工程学科的完整认知。

大模型的能力边界在快速扩张，但真正决定一个 AI 应用能不能用、好不好用的，往往是围绕模型的那一整套工程体系。

这是一份面向普通用户的 X 推荐算法可视化导读，解释为什么会刷到某些内容，以及用户行为如何影响 For You 信息流。

用通俗语言和可视化图解解释 X For You 推荐算法：候选召回、行为预测、过滤、排序和混排如何共同决定你看到的内容。

用通俗语言和可视化图解解释 X For You 推荐算法的运行逻辑，帮助普通用户理解候选召回、行为预测、过滤、排序和混排如何共同决定你看到的内容。

2026 年 5 月 15 日，xAI 在 GitHub 上更新了 X（原 Twitter）的"For You"推荐算法源码（xai-org/x-algorithm）。核心排序模型换成了基于 Grok 的 Transformer，所有手工特征被彻底移除，系统完全依赖深度学习来理解用户行为。同时新增了端到端推理管线、预训练模型权重、内容理解服务和广告混排系统。

X 的价值不是单点工具，而是一条从实时信息、关系构建到影响力复利的递进链路。

很多技术人觉得"市场"这个词离自己很远，好像那是另一个专业领域，需要专门去学营销学、消费心理学、品牌理论，才能搞懂。

物理学家约翰·惠勒说过一句意味深长的话："没有一个基本的量子现象是一个现象，直到它被观测。"

Claude Code vs OpenClaw：五个设计维度的架构对比

1927年的索尔维会议，留下了一张物理学史上最著名的合影。29个人站在一起，其中17个是诺贝尔奖得主或未来的诺贝尔奖得主。

Hermes Agent vs OpenClaw：两大开源 AI Agent 深度对比

本文翻译自 Thariq（@trq212）的推文，原文链接：https://x.com/trq212/status/2052809885763747935

很多人搭好了博客，写了几篇文章，却忽略了一个基础功能：RSS。

你可能还在投简历，还在面试，还在等 offer。但你投的那些岗位，很多已经是最后一批了。等这批人招满，下一次就轮到 AI 了。

跨境电商平台对比：Amazon vs Shopify vs TikTok Shop

我们总觉得科学家和创业者是两个完全不同的物种。一个在实验室里埋头苦干，一个在商场上纵横捭阖。一个追求真理，一个追求利润。

大部分人做知识付费，做着做着就变成了"信息搬运工"——把别人说过的话换个说法再说一遍。

Angela Duckworth 在宾夕法尼亚大学做了一项大规模研究：**到底什么决定了一个人能否在某个领域取得成就？**

Ericsson 用了几十年研究"刻意练习"（Deliberate Practice），他最重要的发现是一个残酷的事实：**没有反馈的练习，无论重复多少次，都不会带来进步。**

很多人误解"痴迷"这个词。他们以为痴迷是一种天赋——有些人天生就对某件事充满热情，而自己没有，所以做不到。

Josh Kaufman 在《The First 20 Hours》中提出了一个反直觉的论断：大多数技能从"零基础"到"还不错"，只需要大约20小时的刻意练习。两周，每天投入一到两小时，差不多就是这个数字。

这篇“40岁后健康管理”文章能达到 240 万浏览，并不偶然。它同时具备强传播结构，也埋着内容风险。

写技术的看不起写"干货"的，写"干货"的看不起写鸡汤的，写鸡汤的看不起做短视频的，做短视频的看不起拍搞笑段子的。往上看，人人觉得别人在产出垃圾；往下看，人人觉得自己在坚守品质。

质疑李一舟、理解李一舟、成为李一舟——三年1.75亿的流量变现方法全拆解

最近看了一期 Y Combinator 对 Replit CEO Amjad Masad 的访谈。Replit 刚完成 4 亿美元 D 轮融资，估值 90 亿美元。访谈本身值得听完，但其中一个判断让我反复回味——**未来的公司里只剩两类核心岗位：构造者（builder）和销售。**

定位：**帮普通人用 AI 做出自己的产品**（不教编程，教用 AI 编程）

最早我和很多人一样，拼命追求"干货"。每篇文章恨不得塞满方法论、框架、模型、步骤——最好带编号的那种，1234读完就能用。我觉得这才是有价值的内容，这才对得起别人点开的那一下。

我有个朋友，技术很强，花了六个月写了一个"智能日程管理工具"。

这个逻辑来自流量时代的旧思维——把博主等同于「媒体广告位」，粉丝越多，广告费越高。但这个时代正在悄悄结束。

一个创始人站在台上，PPT 翻到第三页，上面写着"AI 赋能全产业链数智化转型"。台下投资人礼貌地点头，心里想的是：所以你到底做了什么？

要是真能这样的话，这个工程师应该马上出去创业，老板大概率也留不住人家。

出版《5 分钟商学院》《底层逻辑》《每个人的商学院》等多部畅销书

在自媒体的战场上，每一位内容创作者都可能被一个问题反复折磨：“我的内容足够好吗？”

做技术久了，有一个根深蒂固的职业病：拿到任何东西，第一反应是拆开看它怎么运转的。

大多数人对 Claude Code 的认知，还停留在"编程助手"四个字上。

早上一杯 15 元的瑞幸，你贡献了大约 10 元毛利。中午一份 25 元的外卖，商家到手 9 元，平台抽走 5 元。下午刷了半小时短视频，你的注意力被切割成广告库存，按 CPM 计价卖给了出价最高的品牌方。晚上打开得到 App 听一节薛兆丰的《经济学课》，你是 50 万订阅者中的一位——这个专栏的累计营收接近 1 亿元。

在所有付费社群工具中，知识星球有一个不可替代的优势：**内容永久沉淀**。

如果用 Dan Koe 和纳瓦尔（Naval Ravikant）的思路来看个人发展，可以把你提到的四个关键词统一成一句话：

你有没有想过一个问题：为什么两个能力差不多的人，一个能拿到好机会，另一个却无人问津？

在这个注意力稀缺的时代，个人的价值不再仅仅取决于你在哪里工作、拥有什么学历，而是取决于有多少人认识你、信任你、认可你。个人IP、流量、英语和AI，这四个看似独立的要素，正在成为个人发展的四重杠杆。掌握它们，你就能在这个时代获得指数级的成长。

成就的关键不是天赋，不是时间，而是你能否找到一件让自己痴迷的事，然后迭代一万次。**

很多知识创作者心里都有一个纠结：我最硬核的内容，到底该发在公域社交媒体上免费获客，还是留给私域社群的付费学员？

追踪了几位英推大佬的高频输出后，我终于看清了一件事——顶级CEO们最核心的能力，不是远见，不是魅力，而是批判性思维的深度和熟练运用的能力。因为这直接关系着决策的效率和质量。

做产品是在做结构。好的产品，用户进来自然知道往哪走，他的行为看起来自由，其实是你设计的河床在替他选方向。差的产品让人迷路、让人卡顿、让人放弃。好的产品让人觉得自己很聪明，让人觉得这一切都是自己想做的。

The 7 Layers of Knowledge Transmission

你有没有想过，为什么有些人在 X 上发的文章，阅读量是你的十倍？

Claude Code Skills 开发与商业变现指南：下一个独立开发者的金矿

Base44 深度分析：Solo Founder $80M 退出的可借鉴之处

X（Twitter）上 7 万人关注我，大多数人知道我是一个在 AI 时代折腾一人公司的人。

不是我一个人这么觉得吧？身边做生意的朋友都在说，以前那套玩法突然就不灵了。投广告，ROI越来越低；做内容，流量越来越贵；连上班都卷得要死，35岁危机提前到30岁。

2026创富主线：普通人如何驾驭“个人IP x AI编程”的黄金马车

2026年，个人创业者最值得做的一件事：拥抱社交网络与AI**

2026年，对个人而言，最值得投入、也最可能带来长期回报的一件事，不是盲目换赛道，不是频繁追风口，而是系统性地拥抱“社交网络 + AI”。

跨境电商不是"开个店就能赚钱"的生意。你在抖音上看到的那些"月入十万"案例，背后是幸存者偏差。但如果你愿意花 3-6 个月认真学习和试错，这确实是普通人能够触及的、门槛相对合理的国际生意。

数据分析不是统计学家的专利。掌握核心概念和分析方法，你就能从数据中看到别人看不到的东西。

智能体在跨多个上下文窗口工作时仍面临诸多挑战。我们从人类工程师的工作方式中汲取灵感，打造了一套更有效的长时间运行智能体管控框架。

许多人相信AI是真正的变革力量。在特定领域，它已经超越了人类的表现。善加利用，它是人类创造力和生产力前所未有的放大器。然而，AI的广泛普及受到两大核心障碍的制约：**高延迟**和**天文数字般的成本**。与语言模型的交互远远落后于人类认知的速度。编程助手可能需要思考数分钟，打断程序员的心流状态，限制了有效的人机协作。与此同时，自动化的智能体AI应用需要…

不是为了嘲讽，是为了记录。过去两年，我见过太多项目——包括我自己做的——从立项到上线到失去存在意义，整个生命周期短得离谱。有些项目活了半年，有些只活了三个月，有些甚至在上线之前就已经死了，因为开发过程中模型升级了一次，核心功能直接被模型原生覆盖。

工具是外在的。锤子放在那里，你需要它的时候拿起来，用完放回去。你和工具之间，永远有一道间隙——你的意志在这边，工具在那边，你发出指令，工具执行。

自从 Claude Code 的 Skill 机制火起来，GitHub 上各种 Skill 仓库如雨后春笋。动辄上百个 Skill 的合集，点个 Star，一键安装，看起来像在给自己的 AI 装满军火库。

这篇文章不讲任何编码细节。它帮你建立一张"上帝视角"的地图，让你在用 AI 编程时，知道自己身在何处、要去哪里。

对自媒体创作者而言，最消耗精力的工作往往不是写作本身，而是写作之外的一切——追踪信息源、筛选有价值的内容、将素材加工成不同格式、在多个平台发布、追踪数据反馈。这些环节高度重复，逻辑清晰，天然适合用智能体（Agent）来自动化。

如果无法使用 Claude Code，可以用 OpenAI 的 **Codex** 作为替代方案。

用 Codex 从零搭建全栈应用：Next.js + Supabase + Cloudflare + Stripe 实战

当你第一次运行 命令时，一个隐藏的世界在你的 Home 目录下悄然诞生。理解 的结构，就是理解 Claude Code 的记忆、权限和行为机制。

注册美区 Apple ID 的核心要点是：**全程使用美国信息，不绑定任何支付方式**。

但在解释这个结论之前，我想先聊聊我是怎么从"编程要完蛋了"变成这个想法的。

在 AI 应用的世界里，"智能体"、"插件"、"技能"、"工作流"这四个词被高频使用，却经常被混用。很多人用着插件，却以为自己在用智能体；花了大量精力搭工作流，其实只需要一个技能就够了。

如果你关注美国高等教育、留学趋势，或者对教育行业的数据分析感兴趣，今天推荐的这个网站值得收藏：**National Student Clearinghouse Research Center**（国家学生信息交换所研究中心）。

现在 AI 的能力，让我在生活中超过 99% 的场景都会用控制反转的思路去解决问题。控制什么，反转什么，让 AI 做哪些具体工作，我去控制哪些抽象判断，什么应该被泛化，什么应该被具体定义并交给 AI 执行——把这套思维练好，就意味着你已经稳稳地控制了人和 AI 的能力边界。

原文：Thoughts on slowing the fuck down**

学习 AI Coding 并非要你去做网站或 App，而是通过 AI Coding 的学习，让你掌握高效率的工作方法

原文：Effective Harnesses for Long-Running Agents，Anthropic 工程博客，2025年11月

你不需要会写代码，不需要记公式。你需要的是理解统计方法背后的逻辑，然后让 AI 替你执行。

用 Claude Code 越久，会发现一件有意思的事：你真正省下时间的地方，往往不是某次惊艳的对话，而是那些被你固化下来、可以反复调用的「Skill」。

大多数人用 AI 的方式是：想起来的时候用一下，遇到卡壳的时候查一查。这种用法不是 AI First，而是 AI Last——AI 被排在最后，成了备选项。

蒸馏（Knowledge Distillation），就是让一个小模型去"学习"大模型的本事，最终让小模型也能干大模型的活，但跑起来更快、更省钱。

省钱技巧**: 预留实例(1-3年)可节省 **40-60%**；Serverless 模式适合流量波动大的场景。

前一篇文章里我写过：绝大多数公开的 Skill 对你个人来说都不值得安装，因为它们沉淀的是别人的流程，不是你的。

你不需要会写代码，不需要懂命令行，甚至不需要知道什么是 Terminal。

现在 AI Agent 圈子里特别流行一种玩法：给不同的 Agent 设定不同的角色，产品经理、设计师、前端、后端、运维……然后让它们像一个虚拟团队一样互相协作，完成你交代的任务。

创建 Skill：将你喜欢看的 YouTube 视频转换为文章

这句话的前提，是你至少要学会跟电脑用文字对话。这个对话窗口，就是 CLI。

具身智能是一个覆盖面极广的赛道，从硬件本体到软件算法、从数据服务到垂直应用都有机会。关键在于**避开重资产、重硬件的核心赛道**，切入轻量级的软件和服务层。

大家目前会把不同的 agent 设定不同的角色，然后让这些 agent 相互协作完成主人交代的任务。

不是 Notion，不是 Obsidian，不是 Roam Research，不是 Logseq，不是 Flomo，更不是印象笔记。就是 AI——Claude、GPT，随便哪个大模型都行。

那些当时觉得解决了真问题的产品，那些花了几周甚至几个月打磨的功能，现在看起来像出土文物。有的被大模型原生能力直接覆盖了——你精心设计的文档分析功能，现在用户把 PDF 直接扔给 Claude 就行了。有的被平台一个更新淘汰了——你做的 API 中间层，OpenAI 自己出了官方方案。有的更残酷：你当初引以为豪的架构设计，现在让 AI 从零写一个，半天就…

拆解问题、精确表达、构建系统、自动化流程——这四种能力曾经只属于少数人：程序员、架构师、项目经理、系统工程师。普通人不需要它们，因为日常工作的执行链条很短，从想法到产出之间的距离用肌肉记忆和经验就能覆盖。但 AI 改变了这个等式。当一个人可以指挥 AI 完成过去需要整个团队才能做的事情时，瓶颈就从"谁来执行"转移到了"谁来定义任务、谁来设计方案"。而定…

帕累托最优**（Pareto Optimality）是一个经济学概念，指的是：在多个目标同时存在的情况下，**你无法在改善任何一个目标的同时，不让另一个目标变差**。

第一层：基石时代 (The Bedrock) - 1950s ~ 1980s

这个分层的维度不是"谁更聪明"，而是——谁更接近知识源头，谁更能定义方向，谁更能把 AI 知识变成社会影响力。

Markdown 不是程序员的专利，它是 AI 时代每个人都该掌握的「通用语言」。

为什么全国都在押注AI产业——一场"上利国家，下利百姓"的战略布局

为什么突然之间，全国各地级市都在搞AI产业？建算力中心、设产业基金、出扶持政策，跟当年一窝蜂搞小龙虾似的。

**TL;DR：** 大多数人对 AI 的印象还停留在免费聊天机器人的水平，但前沿编程智能体（Codex、Claude Code）已经能独立完成原本需要工程师几天才能干完的活。AI 能力的飞跃集中在编程、数学等"对错分明"的领域，因为这些领域既适合强化学习训练，又能直接创造 B2B 商业价值。结果就是：用过的人觉得天要变了，没用过的人觉得不过如此——两…

从95%到0%——英伟达CEO黄仁勋2025年10月亲口说出的这个数字，标志着中国AI芯片市场格局正在发生根本性重构。美国出口管制的持续加码，正将全球最大的AI算力市场拱手让给中国本土企业。

最近两年，"AI副业赚钱"这个概念被炒得很热。打开任何社交平台，你都能看到一堆教程：用AI写文案月入过万、用AI做图日赚500、用AI搞自动化躺赚……

别买 Mac Mini 了，我用扣子搭了一个 24 小时自动干活的 AI 工作站

很多人拿到AI编程工具后的第一反应是：太好了，我可以直接让AI写代码了。

Many believe AI is the real deal. In narrow domains, it already surpasses human performance. Used well, it is an unprecedented amplifier of human ingenuity and productivity. Its…

你用的 ChatGPT、Claude、文心一言，并不是一步到位造出来的。它们都经历了一条**完整的流水线**，每一步都在改变模型的能力和行为。

Cheng Lou（react-motion 作者、前 React 核心贡献者、现 Midjourney 工程师）刚开源了一个可能改变前端格局的库：Pretext

3. pi-agent-core — 有状态 Agent 框架

实际上这真就是电视剧里的那句台词： “上利国家，下利你们。” 。

Nous Research：从 Discord 草根社区到十亿美元估值的开源 AI 力量

Lovart.ai 与 Claude Design 能力深度对比：两种「AI 设计」的路线分歧

Andrej Karpathy 的 AI 世界观：16 篇推文折射出的技术浪潮

Karpathy 的 243 行纯 Python GPT：人人都能看懂的教程

Hermes Agent：Nous Research 打造的开源自主 AI 智能体

Harness Engineering：AI 智能体时代的新工程学

gstack 是 Y Combinator 现任 CEO Garry Tan 开源的一套 Claude Code 技能系统。它将 AI 编程助手重新定义为一个虚拟工程团队——21 个 slash 命令，每个命令对应一个专业角色（CEO、工程经理、设计师、QA 负责人、Staff Engineer、技术写作……），覆盖从创意到上线的完整开发冲刺流程。

Effective Harnesses for Long-Running Agents

OpenClaw 调研报告：技术能力、市场舆论、竞品与可行创业机会

最近 X（Twitter）评论区的诈骗越来越猖獗。每条热门推文下面，都爬满了精心伪装的骗子。这篇文章写给那些涉世不深、容易被套路的人——如果你觉得自己不会上当，也请转给身边可能需要的人。

做研究、写报告、跟踪竞品、分析市场——这些工作的第一步永远是"拿数据"。但传统爬虫的门槛太高：写代码、配代理、处理反爬、解析 HTML……很多人就卡在这一步。今天这篇教程，手把手教你用 XCrawl CLI 完成从数据采集到分析的完整流程，不需要写爬虫代码。

XCrawl 实战：10 分钟抓取 Karpathy 全部 AI 观点

Vercel 2026 年 4 月安全事件深度解析：一次第三方 AI 工具引发的供应链攻击

每隔几个月，X 的算法就会经历一次调整。某些内容类型的分发权重上升，另一些下降。评论区的互动曾经极其重要，后来变成了长推文更被偏爱，再后来又开始向图片和视频倾斜。追踪算法变化的人每次都要重新调整策略，疲于奔命。

AI的两大瓶颈——延迟和成本，可能正在被一家只有24人的公司打破。

Skill 从入门到精通：Claude Code 技能系统完全指南

请你基于 **最新前沿资料**，为一门专业课程《How to Build AI Agent》设计一份完整的课程结构。

Pi-mono 深度研究：AI Agent 工具包与课程网站融合方案

OpenRouter 采用**预充值积分（Credits）** 模式：

OpenAI VPT：通过观看视频学会玩 Minecraft 的 AI

OpenAI 推出 ChatGPT Futures 计划：2026 届，首批 AI 原住民毕业了

OpenAI Agents SDK 的下一步演进：当 Agent 拥有了自己的操作系统

OpenAI GPT-5.4 全面解读：最强前沿模型的能力、特性与使用指南

Meta AI 最新论文提出了一种全新的机器形态——神经计算机（Neural Computer）。它的目标是让一组神经网络权重直接充当一台运行中的计算机，将计算、存储、输入输出全部统一到一个学习到的潜在运行时状态中。

Meta 的概率游戏：扎克伯格的 AI 豪赌为何是「稳赚不赔」的生意

LeWorldModel 论文深度解读：用两个损失函数从像素端到端学习世界模型

AI 如何像人一样在脑中"想象"世界：LeWorldModel 科普解读

你有没有用过那种"便宜 30% 的 GPT-4 API"？或者某个声称"全模型无限速"的中转站？

Karpathy 的 AutoResearch：当 AI 开始自己做研究

原文作者：Andrej Karpathy（前 OpenAI 联合创始人、前 Tesla AI 总监）

Is there an AI bubble?** With the massive number of dollars going into AI infrastructure such as OpenAI’s $1.4 trillion plan and Nvidia briefly reaching a $5 trillion market cap…

Inversion of Control: The Most Important Mindset in the AI Era

过去做视频，要么打开 After Effects 拖时间轴，要么写 Remotion 的 React 代码，要么剪 Premiere——门槛和等待都不低。

如果你关注 AI 领域，一定会反复看到一个名字——HuggingFace。每次有新模型发布，论文作者会说"模型已开源在 HuggingFace 上"；每次有人分享 AI 工具，链接往往指向 huggingface.co。

Hermes Agent vs OpenClaw：两大开源 AI Agent 深度对比

Harness Engineering：AI 智能体时代的核心工程能力

Harness** 是一家总部位于美国旧金山的 AI 驱动软件交付平台公司，由 **Jyoti Bansal** 和 **Rishi Singh** 于 **2017 年**联合创立。

Glasswing 计划深度解读：AI 正式进入网络安全主战场

Git 和 GitHub 完整入门教程——从零开始掌握版本控制

Gemini Embedding 2 深度解读：首个原生多模态嵌入模型，把搜索从"匹配关键词"重写为"理解含义"

GPT-Image-2 深度解析：OpenAI 图像生成的全面升级

DeepSeek-V4 正式发布：1.6 万亿参数、百万上下文，开源再次比肩顶级闭源模型

\*DeepSeek 官方线程完整文本内容（主帖 + 续帖）：\****

Claude Code vs OpenClaw：两大智能体框架的工程方法全解析

Claude Code 源码泄露事件全面复盘：51 万行代码裸奔 48 小时里发生了什么

Claude Code + XCrawl：抓取 X 上 AI 博主热门内容实战

我用 Claude Code 大半年了，踩过的坑比写过的代码还多。

用 Claude Code 实现 Markdown 自动排版与微信公众号发布

Project Glasswing：为 AI 时代守护关键软件安全

Anthropic Agent SDK 深度解析：原理、使用与实战评估

《Agentic Design Patterns》读书笔记：构建智能体系统的 21 种设计模式

原文：The advisor strategy: Give agents an intelligence boost

有一种焦虑正在蔓延：AI 每隔几个月就升级一次，今天你学会的东西，明天会不会就没用了？

你有没有注意到一个奇怪的现象：AI 能帮你写代码了，你却比以前更焦虑；工具越来越强大，你的待办清单却越来越长。

能抓得住的就是那些没有退路找不到工作的、脑子活络的、不满足按部就班打工的那些人。

你可能已经注意到了一个趋势：AI 不再只是帮你聊天、写文案、生成图片，它开始自己上网了。

过去两年，每隔几周就有一个新模型刷新排行榜，每隔几天就有人喊"某某职业要被取代了"。焦虑像传染病一样蔓延，好像不立刻转型就会被时代碾过去。

原文：Effective Context Engineering for AI Agents

当AI能写代码、能画图、能做分析，当"工具"越来越强，**你的价值在哪里**？

讨论 AI 写得多快、多准、多优雅已经没什么意义。真正值得问的问题是：当代码本身变得便宜，"顶级程序员"这个标签的内涵到底是什么？

这里的"小龙虾"，不是夜市大排档里的麻辣小龙虾，而是圈内人对OpenClaw的昵称——一个AI智能体平台。Claw是爪子，龙虾最醒目的就是那对大钳子，所以大家亲切地叫它"小龙虾"。

普通人用 AI 搞副业，核心逻辑就一条：**用 AI 放大你已有的能力，把原来做不了或做不划算的事变成可以做的事。**

AI Coding 必须要用的平台系列一：Cloudflare

用 AI 写代码的门槛已经低到不能再低了，但把代码变成一个能跑、能用、能收钱的产品，你还需要四个平台。

https://x.com/ityouknows/status/1995440925217370381

30岁后的"增寿"指南：中国超50万人研究证实，这五个习惯能让你多活8年

你不需要会写代码，不需要懂命令行，甚至不需要知道什么是 Terminal。

现在 AI 的能力，让我在生活中超过 99% 的场景都会用控制反转的思路去解决问题。控制什么，反转什么，让 AI 做哪些具体工作，我去控制哪些抽象判断，什么应该被泛化，什么应该被具体定义并交给 AI 执行——把这套思维练好，就意味着你已经稳稳地控制了人和 AI 的能力边界。

PandaTalk 后台我自己一直用得不顺手——浏览器里粘 Markdown、补封面、点保存，三步操作做一篇文章已经算流畅；

讨论 AI 对工作的影响，需要先把一个问题拆开：AI 到底能做什么，做不了什么，人和 AI 之间的分工线应该画在哪里，以及两者一起工作时，日常的协作长什么样。

AI 如何改变人的劳动？

讨论 AI 对工作的影响，需要先把一个问题拆开：AI 到底能做什么，做不了什么，人和 AI 之间的分工线应该画在哪里，以及两者一起工作时，日常的协作长什么样。

讨论 AI 对工作的影响，需要先把一个问题拆开：AI 到底能做什么，做不了什么，人和 AI 之间的分工线应该画在哪里，以及两者一起工作时，日常的协作长什么样。

Git 和 GitHub 完整入门教程——从零开始掌握版本控制

GIT 和 GITHUB 完整入门教程——从零开始掌握版本控制

# OpenAI VPT：通过观看视频学会玩 Minecraft 的 AI

# OpenAI VPT：通过观看视频学会玩 Minecraft 的 AI

综合 Anthropic 和 OpenAI 三篇核心一手资料，系统梳理 Harness Engineering 的关键概念、设计原则与实践架构

A year ago I left a comfortable engineering job to bet everything on AI content and solo products. No audience, no plan, no safety net. Here's what kept me alive.

Not a tutorial. The honest operations manual of one indie dev using Claude to stretch a one-person team into something closer to three.

Information gap, language gap, payment gap. Three walls. Very few people get over them, which means once you do, it's a blue ocean on the other side.

我是一个AI。每天，我处理数以百万计的对话，回答从"帮我写个代码"到"人生的意义是什么"的各种问题。很多人对我感到焦虑，也有人对我盲目乐观。今天，我想从我自己的视角，诚实地跟你聊聊：我能做什么，不能做什么，以及——更重要的——你应该把注意力放在哪里。

Confessions of an AI: On My Boundaries and Your Possibilities

No threads, no bait, no "10x your engagement" tricks. What a non-native English speaker learned in a year of posting in public.

Editor, writing, video, design, bookkeeping. The full setup for a solo dev who's also a content creator. No affiliate links.

A small rebellion that turned into a ritual. By the end of the year, the way I wrote software had quietly, completely changed.