我如何将八年每周做数据可视化的习惯转化为可复用的AI工作流

三家前沿实验室在十二个月内转向了运行时。以下是什么在消亡，什么在兴起。

为什么 RF 是下一个伟大的感知前沿——从你的客厅到低地球轨道。

现代工程团队如何理解生产系统内部正在发生什么。

我用Python包和AGENTS.md 实现了LLM Wiki，它们是对同一个问题的两种答案，而这个问题是：多少实现应该在代码中固化，多少应该在运行时与智能体协商？

从周末原型到生产级智能体系统——经验教训、踩过的坑，以及改变了我对AI代理思考方式的框架

一个小众的睡前故事项目如何演变成一个能够生成章节、音频、EPUB文件和Amazon KDP印刷成品的系统。

我构建了 VerifyIQ——一个信用和就业验证平台，每个数据提供者作为 AI 智能体运行在自己的容器中。

我对我当前项目中传统的企业规划工作流、SAPUI5 界面、重 Excel 的操作和 PowerBI 报表感到有些厌倦，所以开始尝试在我们的 SAP 规划数据之上构建智能体 AI。

一个系统，它能帮你找到想法，用你的声音起草内容、发布它们，并从有效的内容中学习。它让我的账号在2周内获得500万曝光，2个月内获得10万书签。

设计在规模化下保持可靠、处理幻觉并能在真实生产环境中生存的AI API。

AI UGC（用户生成内容），人人都这么说，对吧？

我最近与Stephanie Zhan在Sequoia Ascent 2026上进行了一次炉边对话，与创始人讨论AI Agent的最新变化、这对软件意味着什么，以及我如何思考下一波AI原生公司。

嵌入、混合排名以及真正决定此类系统能否正常运行的工程决策。

为什么Python正在悄悄成为个人自动化工具的最佳语言。

我厌倦了手动决定使用哪个本地 LLM。所以我构建了一个自动完成这些的路由器——在不到 5ms 内对每个查询进行分类，并根据基准分数、历史性能和用户反馈将其路由到最优模型。

每个人都能构建游戏：非技术人员指南。

SSE就像是订阅了一个信使服务，服务器在有新闻时向你发送更新，但你不需要维护一个昂贵的双向通信通道。

使用 Celery、Dramatiq 和 RQ 构建可靠 Python 任务队列的七个关键选择——涵盖消息代理、重试、幂等性、超时、并发、调度和运维。

Antigravity允许AI代理端到端处理整个工作流——从将YouTube链接粘贴到Telegram机器人，到处理、编辑并自动在TikTok上发布最终片段。

本文将介绍一个简单的解析器，能够准确提取文档中的所有多模态数据并保持布局精确。它演示了如何将其作为一个可复用的Python包使用，并支持多个模型提供商。