最新专栏
细节是噪声
在中秋这个本该休息的节日，有幸和大佬会面，学到了很多。部分观点和近期阅读的《单干：成为超级个体的 49 个关键动作》书籍不谋而合。
《深入理解AI Agent：设计原理与工程实践》笔记：构建可靠Agent的核心方法
最近读完了《深入理解AI Agent：设计原理与工程实践》。这本书从工程视角，把上下文、记忆、工具、Coding、评估、后训练、持续进化与多 Agent 协作等内容串联起来。如果你希望理解当下 Agent 的底层运行逻辑，非常值得通读学习。
肖恩技术周刊97：协同进化
小伙伴们，又一个月不见啦！AI时代创作的速度越来越快，内容和软件都像不要钱一样，全世界都在疯狂的构建，连Github都被干崩了好几次。理论上输入变多后应该能学到更多东西，从而让个人能输出更多。但实际情况却是提笔越来越难了，每次想到一个主题，兴致勃勃的打开编辑器却不知道从何写起，最后只好作罢。
最新内容
中文永恒的互补关系
未来 AI 可能在广度型文明中主要承担重复、单调但关键的组织执行工作，以建设实验设施、统筹资源和把创意落地；也可能推动深度型文明，以更强推理、模拟和判断减少现实试错成本。决定两条路径的核心，是新洞见所需的配套投入是否随想法增长，以及机器能否创造更高效的互补能力。
英文没人阅读的代码
针对AI生成代码时代的代码审查实践提出新框架，核心观点是逐行阅读不再必需，但每处变更仍需人承担审批责任。作者提出行业转型速度取决于检查成本与失败修复成本两个变量，区分了代理审查加人工审批的可行路径与单纯放弃审查的崩盘路径，并给出个人执行者和管理者在Agent编码时代保持判断力与可解释性的具体行动建议。
英文如何为AI驱动的代码现代化项目做准备
聚焦企业级代码现代化项目，提出在AI代理加速代码生成背景下，瓶颈已从产出变更转向组织协作，并给出六步法：定义目标态、制定变更证书、设定晋升策略、准备前置条件、构建并迭代代理工作流、运行现代化，还涉及成本测算与流程资产沉淀。
英文当你向 ChatGPT 提问时会发生什么
以一次 LLM API 调用为主线，逐跳拆解从 HTTPS POST 发出到首个 token 返回的全链路技术细节，涵盖 BPE tokenization、embedding、32 层 transformer 预填、KV 缓存、prefill 与 decode 分相、连续批处理、张量/流水线/专家并行以及推测解码等推理工程机制，旨在解释大模型推理时延、显存占用与计费差异背后的实现原理。
英文TypeSafe AI 发布 System One 模型 Jev
TypeSafe AI 发布 System One 模型 Jev，通过新架构、并行采样与 RLCD 训练方法，专为自动化场景输出类型安全的结构化决策。在工作流评测中，Jev 在相近智能水平下比现有 LLM 快约 40–200 倍、成本低约 444 倍，并因数学上无法产生类型错误而彻底消除幻觉。
英文棕地智能体工程
针对遗留代码库中引入 Agent 工程的实践方法，指出核心问题是让隐性约束可见并保证改动可信，提出分区分级、自主性依赖影响半径与可恢复性、用特征测试锁住现行行为、完整迁移而非半成品、最后再并行化等原则，强调结构与维护资产比生成的代码量更值得投入。