Software 2.0

编程已死？No！

在项目开始时，它看起来像造物主。但这很快就永远结束了。这是为什么 AI 永远不会取代程序员的一个数学证明。

NanoBot 架构拆解

这是一篇纯粹的架构拆解。没有"2 分钟部署"指南。没有"开箱即用"演示。我们要检查的是 NanoBot 如何使用最小骨架来运行 Agent——并使其可读、可修改和可控。

Sonnet 4.6 vs Opus 4.6

Sonnet 4.6 vs Opus 4.6

随着 Sonnet 4.6 的发布，我决定进行一些正面测试，将其与 Opus 4.6 进行比较。

在Reddit上探索未满足的需求

在Reddit上探索未满足的需求

在构建任何东西之前找到付费客户的 Reddit 到 LLM 工作流程——没有调查，没有猜测

Deep Blue：软件工程师的新情绪

Deep Blue：软件工程师的新情绪

开发者现在对自己所感受到的情绪有了名字。它被称为 Deep Blue。

2028年全球智能危机

这是 CitriniResearch 2028年6月的宏观备忘录，详细说明了全球智能危机的进展和后果。

腐蚀任何AI只需要几百份恶意文档

腐蚀任何AI只需要几百份恶意文档

人们普遍认为，如果 AI 模型使用足够多的有效数据进行训练，系统中任何"有毒"信息都会被稀释到无害的程度。

软件工程师：手艺并不是核心

手艺并没有消失。它正在剥掉一个我们误认为为核心的一层。

OpenClaw：开启AI员工元年

OpenClaw：开启AI员工元年

一个开发者的开源 AI 代理如何超越了微软、谷歌和 Anthropic——以及这对每个构建自主 AI 助手的人意味着什么

OpenCode vs Claude Code

OpenCode vs Claude Code

每个人都在争论哪个写代码更好，但相信我，你错过了真正的架构权衡。

编程问题已解决

模型现在已经具备能力。编程问题已解决。剩下的是想法、宏伟愿景、独角兽个体。为什么不呢。

"上下文"是你所需要的全部

在构建企业数据平台和智能体 AI 系统 12 年多之后，我得出一个结论：每个分析系统和每个 AI 系统，都在解决完全相同的底层问题：如何在正确的时间、以正确的格式、将正确的信息传递给正确的消费者？

轻量AI助手的兴起

PicoClaw和nanoBot通过证明强大的个人助手不需要庞大硬件或无限资源，已经吸引了开发者和AI爱好者的同样关注。

AI系统工程的六大核心技能

AI是最新的一波浪潮，即将获益的工程师，是那些学会协调思考而非仅仅编写代码的人；那些为自主智能体设计信任边界而非手工调试循环的人。

Wellows：生成式AI搜索优化平台

Wellows：生成式AI搜索优化平台

本文介绍你可以跨 ChatGPT、Perplexity、Gemini、Google AI 概览和 AI 模式跟踪应用可见性的方法。

从零开始构建AI代理技能

代理技能通过将领域专业知识、工作流程和上下文打包成可移植的文件夹来解决这个问题，代理可以按需发现和使用它们。

25 个LLM最佳实践

任何人都可以让 LLM 回答问题。但让它每次都能正确回答，这就是工程。这些 LLM 最佳实践将帮助你把模型转变为可靠的 AI 系统。

CONTEXT ENGINEERING

营销人员上下文工程指南

你的 AI 确实是一名员工。上下文窗口就是他们的桌面。

软件开发生命周期已死

我经常听到人们把 AI 描述为“10x 开发工具”。这种说法是错误的。它假设工作流保持不变，速度会提升。

AI调试的3个调查

AI能否调试复杂的React/Next.js问题？我在三个真实bug上进行了测试，亲手调查了根本原因，并记录了结果。

Zvec进程内向量数据库

每隔十年左右，就会有人把强大的技术变成一个你可以直接嵌入应用程序中的库。现在，阿里巴巴的通义实验室正在为向量搜索做出同样的赌注。

在不确定性中找到慰藉

大约40人聚集在犹他州的鹿谷，参加一个仅限邀请的关于软件开发未来的静修会。活动由Martin Fowler和Thoughtworks主办，地点正是在25年前编写敏捷宣言的同一山脉。

AI时代，成为软件工程师的意义

AI时代，成为软件工程师的意义

我通过工作和与他人的对话一直在学习，我想写下一些我认为对于想要在AI时代保持相关性的软件工程师最重要的经验教训。

6个超值的免费AI工具

如果你每月为五个不同的 AI 订阅支付 20 美元，一年就是 1200 多美元，而在底层技术每天都在变得更便宜的情况下，这很难证明其合理性。

AI 包装器的消亡

纯粹软件正在失去其优势。Dario Amodei 和 Rahul Patil 解释了为什么下一个万亿级公司将在"原子世界"中构建。