EDITOR’S SELECTION

精选阅读

亲自筛选的文章、报告与访谈,强调可吸收性与启发感——值得长期保存的一手资料与深度解读。

57篇 · 持续收录中

2026 年 9 月

2 篇

2026-09-02

高效商业 Agent 的解剖指南

Anthropic 总结商业 Agent 的生产架构:用单一 Agent、Skills 和业务工具承载复杂购物与商家任务,并系统处理延迟、缓存、长期记忆、安全护栏、评测和跨团队发布。

  • Claude
  • Commerce Agent
  • Agent Architecture
  • Prompt Caching
  • Evals
  • Anthropic

2026-09-02

为 Claude Fable 5.1 编写提示:官方实战指南

Anthropic 针对 Claude Fable 5.1 的官方提示指南:如何选择 effort、让 Agent 持续汇报并完成整个任务,以及正确处理工具批量调用、对话历史、范围控制、子 Agent 与视觉任务。

  • Claude
  • Fable 5.1
  • Prompt Engineering
  • Agent
  • Anthropic

2026 年 8 月

12 篇

2026-08-27

Coding Agent 要完成大型软件任务,究竟还缺什么

Factory 的 ProgramBench 实验说明:Coding Agent 在大型任务中往往不是能力不够,而是过早认定完成;一套独立、可执行的完成标准,能显著提高最终行为完整度。

  • Coding Agent
  • 软件工程
  • ProgramBench
  • 验证
  • 多 Agent
  • Factory

2026-08-27

Warp 如何在 Claude 上构建自我改进的 Agent

Warp 把一次性的人类反馈沉淀成技能文件:内层基础技能干活,外层改进技能定期消化反馈并发起 PR,让 Agent 的输出随使用越来越准。

  • Agent
  • Skills
  • Claude
  • 代码评审
  • 反馈循环

2026-08-25

用开源 Harness 构建长时间运行的 Agent

以 TrueForge 网页研究 Agent 为例,完整拆解模型循环、MCP、Skills、沙箱、子 Agent、上下文压缩、审批门禁与持久事件流如何共同支撑长任务。

  • Agent
  • Agent Harness
  • MCP
  • Skills
  • 沙箱
  • 上下文工程
  • TrueForge

2026-08-25

AI 工程技能地图:构建与部署 AI 应用

Andrew Ng 梳理 AI 工程师构建可靠应用所需的六组核心能力:LLM 基础、数据增强、Agent 系统、评测驱动开发、生产运维与机器学习基础。

  • AI 工程
  • LLM
  • Agent
  • 评测
  • 生产部署
  • 机器学习

2026-08-21

什么是推理?

解释推理轨迹为何本质上是被路由到独立通道的文本、推理强度怎样写入系统提示词,以及模型如何在关闭原生推理时泄漏思考。

  • LLM
  • 推理模型
  • 思维链
  • 系统提示词
  • 推理强度

2026-08-20

一个不同看法:LLM 可以“跳跃”

从广义相对论的另一条推导路径出发,讨论互联知识如何支持科学突破,以及它对 AI 安全与持续学习意味着什么。

  • LLM
  • 科学发现
  • 知识推理
  • AI 安全
  • 持续学习

2026-08-19

Cursor 图标是怎样做出来的

Marek Minor 复盘一年时间里如何手工设计、校准、迁移并交付 Cursor 的 600 多枚图标,以及怎样把一致性变成可持续的设计基础设施。

  • Cursor
  • 图标设计
  • 设计系统
  • Figma
  • 产品设计

2026-08-15

最大化每次 Claude Code 会话的价值

从模型、输入输出 Token、提示词缓存和上下文管理出发,解释怎样用更少的无效消耗完成更多工作。

  • Claude Code
  • Token
  • 提示词缓存
  • 上下文管理
  • 子代理

2026-08-11

为什么压缩就是预测:从算术编码到 LLM

解读 ngrok 的《Compression is prediction》:压缩率为何取决于预测概率,算术编码、信息熵与 LLM 的交叉熵训练又如何指向同一套数学。

  • LLM
  • 数据压缩
  • 信息熵
  • 算术编码
  • 语言模型

2026-08-10

深入 Harness:我误解 pi 的四个月

Nick Nisi 复盘自己为何错把 pi 当成更快的 Claude Code,以及可扩展的 Harness 如何让工具从外部脚本真正进入智能体会话。

  • pi
  • 编程智能体
  • Harness
  • 扩展
  • 开发者工具

2026-08-07

如何保持思考

Sean Goedecke 反思 AI 驱动的频繁上下文切换如何让人偏向快速判断,并讨论为什么亲自写作和阅读真正的书仍是维持深度思考的有效方式。

  • AI
  • 思考
  • 写作
  • 阅读
  • 软件工程

2026 年 7 月

10 篇

2026-07-30

你无法带走的会话

推理 API 正通过加密推理、隐藏搜索上下文、不透明压缩、密封的子代理消息和服务端 ID,把 AI 会话越来越深地绑定在单一提供商上。

  • AI Agent
  • 推理 API
  • 会话可移植性
  • 开放标准

2026-07-29

模板与变量

HyperFrames 介绍如何用带类型的合成项目变量,将一次视频构建变成可复用模板,并在本地、托管云端和 Lambda 中批量生成个性化视频。

  • HyperFrames
  • 模板
  • 变量
  • 视频自动化

2026-07-28

软件工厂为何失败:评测新的前沿

Dex Horthy 使用 SlopCodeBench 测试 Opus 4.8、Sonnet 5 和 Opus 5,衡量前沿模型能否在需求逐步揭示的过程中持续演进代码库。

  • 软件工厂
  • SlopCodeBench
  • 编程智能体
  • 基准测试

2026-07-27

AI 智能体中的提示词缓存

提示词缓存如何影响编程智能体的成本、延迟、工具设计和系统架构,以及 Pi 如何让缓存行为变得可观测。

  • 提示词缓存
  • KV 缓存
  • 编程智能体
  • 推理基础设施

2026-07-26

云端渲染

HyperFrames 介绍如何将同一个视频项目从本地 Chrome 与 FFmpeg 迁移到托管云端,并覆盖模板复用、CI、回调和幂等生产流程。

  • HyperFrames
  • 云端渲染
  • 视频
  • 自动化

2026-07-25

Claude Design

HyperFrames 介绍 Claude Design 如何基于品牌设计系统生成可直接使用的 HTML 和 CSS,以及如何交给 Claude Code 完成更稳定的视频制作流程。

  • Claude
  • 设计
  • HyperFrames
  • 视频

2026-07-24

为什么软件工厂会失败

Dex Horthy 分析无人值守的 AI 软件工厂为何会持续损害代码库的可维护性、现有基准为何无法衡量设计质量,以及人工评审为什么仍不可替代。

  • Agent
  • 软件工程
  • 代码质量

2026-07-15

一步步构建 Claude Code 的 Harness

从核心循环开始,逐层用 CrewAI 重建 Claude Code 风格的智能体 Harness:工具、规划、子代理、沙箱、人工审批、记忆与检查点。

  • Claude Code
  • Agent Harness
  • CrewAI
  • 子代理
  • 沙箱

⌘K搜索知识库

最近收录

正在载入知识索引…