AI时代，专才易被机器取代。未来属于“博学家”：将多重兴趣结合，形成独一无二的竞争优势。通过掌握“创造、吸引、表达”的元技能，以跨学科视野串联不同领域。这种连接各专业的综合能力，才是你不可替代的核心竞争力。

Claude Skills 是一种基于提示词的元工具架构，而非可执行代码。它利用大模型推理选择技能，通过注入指令动态修改对话语境和工具权限。系统采用“双消息机制”分离用户状态与 AI 指令，实现了安全、灵活且高透明度的智能体能力扩展。

构建长记忆 AI 不能仅靠向量库。核心方案是：短期记忆用检查点维持连续性；长期记忆结合分层摘要与知识图谱处理复杂关系；并通过定期维护（整合、衰退）确保数据鲜活。记忆不应是静态存储，而应是动态进化的操作系统。

本教程教你零成本搭建本地 Claude Code：先安装 Ollama 并运行开源模型（如 Qwen），再安装 Claude Code 客户端。通过配置环境变量将连接指向本地，即可拥有完全离线、隐私的 AI 编程助手，直接在项目中编辑代码和运行命令。

当我们惊叹于大模型解数学题、写代码、做逻辑推理的能力时，一个根本性的问题始终悬而未决：它们内部究竟是怎么“想”的？ 北大、斯坦福、清华等机构的研究者们系统梳理了这一领域的最新进展，围绕七个核心问题，试图揭开多步推理的神秘面纱。 一、隐式推理：模型脑中的“暗链条” 当模型不输出中间步骤、直接给出答案时，推理过程全部发生在隐藏层中。研究发现，Transformer的不同层承担着不同的计算角色：浅

tldraw 创始人指出，AI 让编程变易，导致大量缺乏上下文的低质 PR 涌入。当维护者的随性记录被外人盲目修复，外部代码价值已归零。未来开源或将拒绝外部代码，仅保留社区讨论，因为维护者自己用 AI 生成代码更靠谱。

Ralph 是一套开源 AI 编程工作流。你只需明确需求，AI 便会自动拆解任务、编码并测试，趁你休息时完成开发。它通过“细分任务”解决了 AI 处理复杂项目易混乱的痛点，实现 5 倍产出。尽早掌握这套“人类设计+AI执行”模式，将建立巨大竞争优势。

AI 行业迭代极快，从业者普遍焦虑。作者认为技术知识虽易过时，但“品味”与“判断力”是无法被 AI 取代的优势。不必追求全知，应接受恐惧，将其视为保持敏锐的信号，在行动中与不确定性共存，用人类直觉驾驭工具。

Vibe Coding 指利用 AI 消除开发阻力，单日快速构建原型。打造爆款 App 秘诀： 找灵感：结合兴趣挖掘能让人“惊艳”的模式。 重效率：善用 AI（如 Claude）辅助设计与代码，不纠结工具。 懂传播：发帖注重视觉冲击与情感共鸣，开篇即展示亮点，而非罗列技术。

传统循序渐进的学习已过时。AI 时代应采用“递归下降法”：直接上手项目，遇阻再向 AI 按需补习基础。核心是把 AI 当导师而非劳力，通过“反向解释”填补知识盲区。掌握此法方能跟上技术迭代，否则将被淘汰。

这是一篇关于如何使用 Claude Code（Anthropic 推出的 AI 编程命令行工具）的非技术人员实操指南。 以下为您整理的中英双语 Markdown 文章，保持了原贴的结构、重点强调及通俗易懂的风格。 *** How to automate your life with Claude Code (for non-technical people).. 如何用 Cl

The Math Needed for AI/ML (Complete Roadmap) AI/ML 所需数学知识（完整路线图） In this article, I’m going to break down the essential math you need for AI and machine learning. I’ll also share the **exact road

本周，我们推出了 LangSmith Agent Builder，这是一种构建 Agent（智能体）的无代码方式。Agent Builder 的一个核心部分是它的记忆系统。在这篇博客中，我们将涵盖我们优先考虑记忆系统的理由、构建它的技术细节、构建过程中的经验教训、该记忆系统带来的可能性，以及对未来工作的讨论。 1️⃣ 什么是 LangSmith Agent Builder LangSmith

用了大半年Claude Code，从爱到恨再到和解，我想把这些经验分享给正在摸索AI编程工具的朋友们。 先说个有意思的比喻：Karpathy把这类工具形容为“住在你电脑里的小精灵”。这个说法很贴切——它不只是代码生成器，更像一个能帮你处理各种杂活的通用助手。 关于如何跟上AI工具的进化，我总结了三点： 第一，保持对工具的敏感度。不必追每个版本，但要定期体验新功能。 第二，深耕你的专业领域。

一位只有16GB显存的普通用户，在15分钟内就让本地大模型拥有了联网搜索能力。这个看似简单的操作，却让他发出感叹：“这不就是我在ChatGPT上看到的同款体验吗？” 这个故事来自Reddit的LocalLLaMA社区，引发了一场关于本地AI工作流的热烈讨论。 事情的起因很简单：用户发现自己的Qwen3模型训练数据截止到2024年，正当他准备接受这个局限时，有人建议“用网络搜索来给本地AI做信息

任何一个AI智能体开发团队，在产品规模扩大后，都可能面临一个共同的痛点：在没有有效评估（evals）体系的情况下，团队会陷入“蒙眼狂奔”的被动修复循环。 问题只能在生产环境中被动发现，而“修复一个失败往往又会引发新的失败”。 在这种混乱中，团队甚至“无法区分真正的功能衰退和偶然的噪音”。开发进度停滞，产品体验不升反降。 有时，“失败”的评测恰恰是巨大的成功 过于僵化和静态的评测可能会扼杀

你有没有被大模型那种甜腻腻的文风折磨过？“鹅卵石街道低语着古老的故事”、“她的眼中藏着回荡的悲伤”——这种伪浪漫主义的陈词滥调，读多了简直让人起鸡皮疙瘩。 Reddit用户p-e-w最近分享了一个有趣的发现：用abliteration技术可以直接“切除”模型的油腻文风，完全不需要微调训练。 他给Mistral Nemo（一个以输出slop著称的模型）做了“脑外科手术”。通过分析模型残差空间的投

如何通过 Claude Code 实现“氛围编程” How to vibe code w/ claude code 作者：elena_ ⚡️ (@elenakvcs) 日期：2025年1月6日 6个月前，我写下了我的第一行代码。 6 months ago I wrote my first line of code. 所谓“写”，并不是指跟随教程编写，也不是从 Stac

Vibe Coding 方法论：不会编程的人如何用 AI 写出能跑的代码 前几天看到一篇文章《how to vibe code w/ claude code》，作者 Elena 是一位 AI 研究员，每天读论文、测模型、写报告，理解 AI 的工作原理，却从没自己写过代码。直到有一天她用自然语言向 Claude 描述了一个需求，45 秒后拿到一段 Python 脚本，运行，成功。原本要花 6 小时

作者 Paolo Perrone 批评了大多数教程只教皮毛，并提供了一份为期 6-9 个月的实用学习路线图，期望该教程能让你成为开发出实际解决问题的生产级系统的开发者，而不仅仅是做演示 demo。 内容先从数学基础、编程能力、机器学习基础开始，最后在演进到理解 Agent 原理和开始构建。