CONTEXT ENGINEERING 智能体上下文工程的8种模式 不是关于提示优化或提示工程。而是关于信息如何在对话式 AI 系统中流动的基本架构。它正在让公司付出真金白银，同时以难以诊断但容易感受到的方式降低用户体验。
INDUSTRY AI 正在把价值从执行转移到监督 软件工程师不会消失。但他们在改变。很快，许多其他形式的知识工作也会如此。随着执行变得更便宜和更自动化，价值向上转移：转向意义构建、目标设定、约束设计和对结果负责。
SIDE HUSTLE 5个真正赚钱的 AI 工作流 (2026) 我花了时间在五个平台上进行研究，专门寻找2026年产生真实、有记录收入的AI代理工作流。不是演示，不是承诺，而是实际营收。以下是我的发现。
AGENT Stripe实践：自动改进的软件 Stripe的自主代理每周发布1,300个生产环境Pull Request，其中没有一行人类编写的代码。产生这种输出的同一动态也在产生一种新的技术债务类型，这种债务直到大约第16个月左右才会显现。
VIBE CODING easy2code：规格驱动开发CLI easy2code是一个开源的、AI驱动的CLI工具，直接运行在你的终端中。它在你的意图（规格说明）和实际文件系统之间架起了桥梁，完全消除了手动复制粘贴循环。
AGENT MDASH：用小模型击败 Mythos 最近微软的 MDASH 系统在 CyberGym 上获得了 88.45% 的分数，超过了被过度炒作的 Anthropic 的 Mythos（83.1%）和 GPT-5.5（81.8%）。它没有使用任何一个占主导地位的大模型。它使用的是 100 多个专业代理在结构化流水线中协同工作。以下是它的工作原理及其意义。
