- 昨日不在
- 10/10双模型流水线：想的不上数据，干的不出内网
- 10/10LVS 快过 Nginx：负载均衡长在内核里
- 10/9读完一本书，带走 Skill 而不是笔记
- 10/9用 Cursor 一个月才懂的三件事
- 10/9APP 停服的智能插座，刷个固件救活
- 10/9gh：把整个 GitHub 装进终端
- 10/9睡一觉，扫描版 PDF 变 EPUB
- 10/9PoC、MVP 顺序错了，钱就白烧
- 10/2Cloudflare 开源 27B 决策模型：不写字，只出概率
- 10/2两根雷电线，把笔记本拼成大模型集群
- 10/2读一百篇论文，不如串起一条主线
- 10/2151k star 的投屏工具：手机上不装任何 App
- 10/2阿里 54 万字 Agent 手册，压成 22 条工程铁则
- 10/2自动化测试失败，头号原因是维护费
- 10/2测试员不是质量把关人，是顾问
- 10/2187 万字控制论，压成 13 条项目铁律
- 10/2测试清单 50 条，压成 10 张能力卡
- 10/2探索式测试，靠章程不靠运气
- 10/2让 Agent 规划渗透测试？先过授权这一关
- 10/2测试就是向系统问问题
- 9/28LVS：在内核里做负载均衡——请求改个地址就转发，响应压根不回来
- 9/24halogen-flash：手写 kernel 快 4 倍，但不许搬家
- 9/24Jev 聊天助手：先判断再写字，一个装在手机上的"对话副驾
- 9/24让 AI 硬控米家：xiaomi-home Skill 与安全警告
- 9/23中移铁通智能插座复活记：给一块没有 APP 的 ESP8266 硬件重写固件
- 9/23Codex PPT Skill：把文章变成整页图片式 PPT
- 9/23做项目的四个动作：PoC、设计、MVP、迭代——顺序错了，钱就白烧了
- 9/23Hypit：一句话克隆爆款视频成 100 个变体
- 9/23Laya 决策引擎：一次前向传播 33ms，从 LLM 手里拿回判断
- 9/23把 Laya 决策引擎装进幽兰笔记本：一份 RK3588 上的完整部署方案
- 9/23给电子废品派活：把 Laya 装进 4GB 的 Z96A 云笔电
- 9/18顶级模型负责想，本地模型负责干：一套双模型协同开发系统的完整设计
- 9/16Google 的设计文档文化：写文档不是目的，把权衡想清楚才是
- 9/16GitHub CLI：把整个 GitHub 搬进终端和 Agent
- 9/15仓颉 Skill：长视频先降维成文本，再榨出方法论
- 9/15GPT-6 Astra 迁移建议：旧模型的 Skill 在拖后腿
- 9/15grill-with-docs：拷问你直到达成共识，边拷边写文档
- 9/14AI 编程第一课：模型是概率机器，别指望它两次给同一个答案
- 9/14上下文才是 AI 编程的核心：不是提示词写得多好，而是喂对了东西
- 9/14Agent 是个不知疲倦的初级开发者：委派的艺术
- 9/14扫描版 PDF 转 EPUB：脚本 + 云端 OCR 重排电子书
- 9/14手头一堆扫描版 PDF 技术书？趁 GLM 夜间免费，睡一觉转成 EPUB
- 9/8CI/CD 到底是什么：一条管道，七道工序，127 倍的交付差距
- 9/8OpenSpec：比 Spec Kit 更轻的规格驱动开发，专为存量项目设计
- 9/8GitHub 官方出手：Spec Kit 把"写文档"变成"写可执行的规格
- 9/7仓颉 Skill：读完一本书，带走的是能调用的 Skill，不是笔记
- 9/7测试开发的书该怎么读：按成长阶段，别按书单
- 9/4鸿蒙迁移的五阶段流水线：从逆向 Spec 到闭环验证
- 9/4Memmy：让所有 AI 都记得同一个你
- 9/4阿里 OpenCodeReview：用 1/9 的 Token，审查得更准
- 9/4把机房交给 AI 管（一）：vmware-skills 家族总览
- 9/4把机房交给 AI 管（二）：VMware-Monitor，只读的安全感
- 9/4把机房交给 AI 管（三）：VMware-AIops，60 个工具的完整运维
- 9/4把机房交给 AI 管（四）：NSX 网络与安全
- 9/4把机房交给 AI 管（五）：存储与容器
- 9/4把机房交给 AI 管（六）：治理层，让审计师签字
- 9/2GitHub Résumé：用 GitHub 生成简历
- 9/2可逆计算：让代码跟着业务走
- 9/1别沉迷工具，往业务里走
- 9/1Multica：让 AI 代理像队友一样工作
- 9/1Orca：让一群编码代理并行干活
- 9/1Symphony：把项目工作变成独立的自主实现
- 8/27学习 Agent 的七步路线
- 8/27你的 AGENTS.md 是个神经网络
- 8/27道·Skill：从混沌需求生成 Agent Skill
- 8/27Fireworks Tech Graph：用自然语言生成技术图表
- 8/27Human Writing：让 AI 写的文字像人写的
- 8/27Retro：为 AI Agent 做复盘
- 8/27软件行业的九个预测：AI 如何重塑开发模式
- 8/27Unslop：如何去除文本中的 AI 味
- 8/26AI Agent 架构演进：从用户驱动到事件驱动
- 8/26AI 编程时代的代码验证：Lint 与视觉回归测试的新范式
- 8/26AI 原生 SDLC 实践手册：重新定义软件开发流程
- 8/26Archify：让 AI 生成可验证的架构图、工作流、序列图
- 8/26ELI5：让 AI 针对不同受众自动调整解释风格
- 8/26Paper2MD：一键将学术 PDF 论文转换为完整 Markdown
- 8/26团队 AI Coding 协作新范式：个人仓库 + 专属 Skill
- 8/25LongHorizon-Harness：让 Agent 连续工作数十小时
- 8/25软件开发中最困难的部分：控制复杂性的八个维度
- 8/24韩先凯的 up 指南：AI 时代普通人如何持续学习
- 8/23ThreeUI Community：50 个开源 3D 组件库，无需登录即可使用
- 8/21IP as Logo：用 Skill 自动生成 IP 吉祥物
- 8/14DeepSeek Harness：Agent = Model + Harness
- 8/14Pi vs DSH：极简克制 vs 插件进化，两条相反的 Agent 架构之路
- 8/13Codex Taskboard：嵌入 Codex 的议题面板
- 8/13Ephemeral AI FS：多智能体工作区的存储基础
- 8/13第一性原理：为什么一定要 UX 画一张图？
- 8/13OfficeCLI：让 AI 完全掌控 Office 文档的瑞士军刀
- 8/13witr：为什么这个进程在运行？
- 8/12anydoc：把任何文档变成 Markdown 的极速转换器
- 8/12Code-Graph-RAG：用知识图谱理解代码库
- 8/12去 AI 味的拼贴技巧：三个 Skill 一起跑
- 8/12Pi Agent Loop 重构：单线程到 Lane-based Session
- 8/12PI from Scratch：从零手撕一个 Coding Agent
- 8/12pi-peer：让 Pi 会话互相感知和通信
- 8/12Pi 插件生态：从极简核心到无限可能
- 8/12Semantica：为 AI Agent 构建可审计的知识图谱
- 8/11Pi 的 AgentHarness v2：持久化 AI Agent 的革命性设计
- 8/11AntV Infographic：让文字活起来的信息图可视化引擎
- 8/11Cocoon AI 的架构图生成器：用 Claude 技能一键生成专业架构图
- 8/11从碎片化到闭环：一年前后 AI 开发的进化
- 8/11Codex + HyperFrames + Remotion 做视频一周记
- 8/11DeepTutor：终身个性化导师的开源实践
- 8/11GitHub 上的 AI 项目到底该怎么选？
- 8/11Herdr：Coding Agents 的原生运行时环境
- 8/11这就是 Pi：跨平台统一的 AI 编程工作流
- 8/11Orca DAG：将 Agent 规划与可视化执行拆分的新范式
- 8/11Pi + Herdr：极简与强大的完美组合
- 8/11从代码审查到紧密执行：一种反直觉的开发哲学
- 8/11wait-what：一个极简却高效的 AI 沟通技能
- 8/11张一鸣 vs 梁文锋：中国 AI 的分岔路口
- 8/10AI 工具的正确姿势：plan mode 与 note-it 的边界
- 8/10Codex 的图像 Agent 专用 UI：从聊天流到专业预览
- 8/4我照着 30k Star 的指南加固了一台 Linux 服务器，记下这些坑
- 8/3学Agent的顺序，其实是反的
- 8/3JobClaw：开源 AI 求职 Agent，自动抓岗匹配 + 一键批量投递
- 8/3微软 Skill Recorder：录制一次，AI 无限复用
- 7/31Ego-Lite：让 AI 和你共享浏览器的最快方式
- 7/31滴滴 LogicFlow：业务流程图编辑框架的完全指南
- 7/31Qwen Audio Agent：让 Agent 始终在场的实时语音运行时
- 7/31Hugging Face Speech-to-Speech：本地语音代理全栈
- 7/31Why Software Factories Fail：为什么软件工厂会失败
- 7/31蚂蚁 X6：图编辑与可视化引擎的完全指南
- 7/29Auto-Company：24/7 运营的全自主 AI 公司
- 7/28从 Prompt 到 Graph：AI 工程化的五个演进层次
- 7/28Book-to-Skill：把技术书变成 AI 随身顾问
- 7/28Claude Video：让 Claude "看"懂任何视频
- 7/28Draw.io Scientific Illustrator：AI 手绘科研插图
- 7/278 个免费的 AI 编程神器：零成本提升编码效率
- 7/27Graph Engineering：让一群 AI 协作干活的工程化方法
- 7/24当 Vibe Coding 遇上语音：Codex GPTLive 实测
- 7/22AI 工程化全景图：从需求到部署的完整流程
- 7/22AI4SE：当 AI 遇上 Google 软件工程
- 7/22Compound Engineering：让每次开发都比上一次更容易
- 7/21AstrBot：一个可部署在 15+ 平台的开源 AI 助手
- 7/21Jujutsu：一个既简单又强大的 Git 兼容版本控制系统
- 7/21Nativ：让 Mac 成为本地 AI 工作站的 macOS 原生应用
- 7/20打造 Agent 组织的第一步：工具协同的三层境界
- 7/20Agent 组织的核心：团队 Memory 决定 AI 的组织能力
- 7/20组织 Agent 化公式：工具 × Memory × 协议 × 人才 × 反馈
- 7/20AI 自治 Loop：Plan 驱动的 TDD 自测循环
- 7/20AI 自治 Loop：让 AI 学会"自我测试"的开发循环
- 7/20Arya：功能强大的在线 Markdown 编辑器，所见即所得，一键复制到公众号
- 7/20Coding 阶段：多 Agent 协同开发，迭代交付高质量代码
- 7/20HyperFrames：写 HTML 就能生成视频的开源框架
- 7/20Plan 阶段：AI 辅助开发的起点，需求澄清与计划制定
- 7/20超级能力的"减速带"：为什么 AI 编程的第一步不是写代码？
- 7/20Wayfinder：当 AI 遇到"战争迷雾"，如何绘制大型项目的决策地图？
- 7/17拒绝 AI 设计垃圾：7 条铁律，让产品有人味
- 7/17飞书官方 CLI：26 个 Skills 让自动化零门槛
- 7/17飞书 CLI 终极指南：18 大业务域全覆盖，从消息到会议 200+ 命令
- 7/17飞书 CLI 技术架构：三层调用设计，安全可控的 AI Agent 自动化
- 7/17wigolo：AI 编程代理的本地智能层，$0 无需密钥
- 7/16Open Design：开源的 Claude Design 替代品
- 7/15Cloud Document Converter：飞书文档变 Markdown
- 7/15html.to.design：把网页变成 Figma 设计的神器
- 7/1424 小时处理 90+ Issues：一套多智能体协作的实战案例
- 7/14为学日益，为道日损：产品开发的减法智慧
- 7/14Vibe Coding：把感觉翻译成可验证标准的产品开发方法
- 7/13CLIProxyAPI：让订阅账号变身 API，AI 编程零成本
- 7/13HyperFrames 动效库：把视频动效变成可复用的资产
- 7/10AI 编程新范式：让 Fable 5 做大脑，Grok 4.5 做执行工
- 7/10Grill Skill：让AI持续追问，直到你真的想清楚
- 7/10Teach Skill：让AI成为你的私人导师，在工作区中构建知识体系
- 7/9Agent Reach：给AI Agent一键装上互联网能力
- 7/9Web Access：给AI Agent装上完整联网能力
- 7/7AI Agent的四种循环模式：从单回合到主动触发
- 7/7用自然语言画技术图，Archify让架构图变得简单
- 7/7从会议记录到可交互原型，只需一步
- 7/7设个时间点，让想法自动发生
- 7/6AI编程也有L1-L4，你们团队现在在哪一级？
- 7/6代码提交前的最后一道防线
- 7/640+个Go语言专用技能包，AI写代码错误率下降41%
- 7/6坚持不下来不是意志力问题，是设计问题
- 7/6一份有态度的Go代码规范指南
- 7/6让AI持续追问，直到你真的想清楚为止
- 7/6你的需求规格几分？五个维度一测便知
- 7/6文本进去，视频出来：视频内容工厂的四个齿轮
- 7/2设个目标，让它自己跑完
- 7/2一个让AI做PPT的Skill，36套主题47种动效还带演讲者模式
- 7/2UML之外，还有三种更实用的图
- 7/2画图容易懂图难：UML到底有几种图？
- 6/29AI时代，技术债为什么越来越贵？
- 6/29需求规格写不好，AI再多也没用
- 6/25AI Development 系统化：从 Spec 到上线的完整闭环
- 6/25一套去中心化、异步协作的通宵开发工作流
- 6/25GSD Core：如何让编码 Agent 不再漂移
- 6/25Harness 基建：把可交付性从 40~60 分提到 80 分
- 6/25/improve 工作流：五步法让代码库持续自我进化
- 6/25Playwright vs Selenium：自动化测试的终结者之争
- 6/25用原型驱动开发：用 AI 生成可交互原型替代 PRD
- 6/22Docker 镜像导入导出：离线环境下的镜像迁移指南
- 6/22SSH 端口转发：三种隧道的完整指南
- 6/18AI 工程的四层进化：从 Prompt 到 Loop
- 6/18AI 自动化工具大盘点：四款主流方案深度对比
- 6/18AI 时代的认知投降：当循环自己跑起来，你会很想停止判断
- 6/18工程师还是按钮？循环工程里的终极选择
- 6/18基于 Claude Code 打造你的第一个 Loop 工程：五步实战指南
- 6/18Harness 和 Loop：经常被混为一谈的两个概念
- 6/18OPC 的三重境界：为什么大多数人困在第一层？
- 6/18PCIe 带宽计算：从 GT/s 到 GB/s，读懂每一比特
- 6/18Plan-Loop 框架：让 E2E 测试成为开发的一部分
- 6/18Skill Seekers：AI 时代的知识预处理引擎
- 6/18Triage Loop 的五个动作：让 AI 真正「自己转起来」
- 6/17用 AI 生成 E2E 测试：Browser Use 到 Playwright
- 6/17AI 辅助 OPC：一人公司的创业新范式
- 6/16为什么 AI 干活总是半吊子？Multi-Agent 动态工作流
- 6/16RAG vs KAG：两种检索引擎的对比与融合
- 6/15AI 成熟度五级：从「+AI」到「AI+」的演进阶梯
- 6/14Loop Engineering：不再 prompt，而是设计系统
- 6/12Claude Managed Agents：解耦「大脑」与「双手」
- 6/11Compound Engineering：让每一次工程工作都比上一次更简单
- 6/11RAGFlow：企业级知识库的完整生命周期管理
- 6/10Claude Code GitLab Skill：让 glab 变成 AI 助手
- 6/9Claude Code 的 13 个插件：从 PR 审查到安全守护的完整生态
- 6/9Kanban Code：让 AI Agent 像看板一样流转的 IDE
- 6/9Understand Anything：知识图谱的七种用途
- 6/9自动审查 Agent 完整运转实录：从权限检查到审计日志的十二个组件协同
- 6/9UML 在 AI 时代的三个用途：从「前置设计」到「后置理解」
- 6/9AI时代，UML还有用吗？
- 6/9Understand Anything：把代码库变成可交互知识图谱
- 6/9Vibe Kanban：让 AI 编程效率提升 10 倍的看板工作台
- 6/8AI 编程的六次进化：从读书到安全防护，一条完整的成长路径
- 6/8AI 研发成熟度模型：你在哪一级，决定了你该用什么
- 6/8Karpathy 的 autoresearch：当 AI 学会自己做研究
- 6/8goal-workflow：从 PRD 到交付，AI 驱动的完整研发工作流
- 6/8Harness Engineering：生产级 Agent 的十二维度
- 6/8Nanostack：给 AI 从能写代码到完整交付的方法
- 6/8OS 运维 Skills：凌晨两点的排查交给 Agent
- 6/8smallnest/autoresearch：全自动开发，你只管喝茶
- 6/8创业团队 AI 三件套：Goal/gstack/autoresearch
- 6/7AI 撒谎成性？不，是它读的"参考书"有毒
- 6/5Superpowers-zh：AI 编程从能跑到专业的 20 个能力
- 6/4GStack 核心设计：角色化、流程化、自动化 —— AI 时代的工程管理新范式
- 6/4大模型的根本限制：它没有「长期记忆」，更没有「方向感」
- 6/4Prompt 编写的四个黄金原则：让 AI 从「随机消耗」到「精确收敛」
- 6/3Matt Pocock 的 Skills：让 AI 编码从能跑到可信
- 6/3SDD：AI 时代从学院派理想变成工程必需品
- 6/2Agent as Code：如何把 Agent 相关的东西全部放到代码库？
- 6/2AI 时代的测试金字塔：从「人工测试」到「人机协同」
- 6/2像专家一样使用 Codex：从「用户」到「驾驭者」的十个习惯
- 6/2Cynefin 框架告诉你：哪些岗位会被 AI 替代，哪些不会
- 6/2从 Prompt-Driven 到 Skill-Driven 的核心竞争力
- 6/2Vibe Coding 与 Agentic Engineering：两种工程哲学
- 6/1AI Agent 的「技能」和「工作流」：别让概念绑架了你的思考
- 6/1孔子的教学方法：不愤不启，不悱不发
- 5/31玩转 Codex 的 10 个高频指令，让 AI 成为你的编程搭档
- 5/31不画草图、不写 PRD，我用 Codex + Figma 一天搞定 UI 设计
- 5/30年少轻狂，幸福时光——写给高考前的你
- 5/30年少轻狂，幸福时光：从许三多和高城的故事说起
- 5/30年少轻狂，幸福时光：致即将高考的你
- 5/30AI 时代开发新范式：SDD 规范驱动开发文档管理策略
- 5/29AI 铸造师：在 AI 时代，最值钱的能力是「复制自己」
- 5/29Codex 进手机：OpenAI 的「超级 App」野心，终于藏不住了
- 5/29谁怕？一蓑烟雨任平生
- 5/29Agent 时代，寻找人的意义
- 5/29上善若水：为什么最强大的人，看起来最温柔
- 5/2999% 的人 vibe coding 都跳过了这一步：日志体系
- 5/28端测模型：下一个 AI 战场在手机里
- 5/28AI 时代，程序员的成就感来自哪里
- 5/273G资本的人才密码：为什么他们专招「穷聪明」的人
- 5/27当 AI 接管大厂流程：每个环节都能被重塑
- 5/27一边开车一边写代码：AI 编程正在走向的三个方向
- 5/27「人造人」：AI 不再是工具，而是一个「人」
- 5/27「人造人」的三条命：人设、记忆、目标
- 5/27当你的 AI 比你更了解你自己：人造人的终局思考
- 5/27大厂一个功能的完整旅程：从需求到上线要过多少关
- 5/27Coding-Agent Skill：让 Claude Code 自主写代码
- 5/27认知债：比技术债更危险的组织隐疾
- 5/27我们正在进入的危险状态：没人真正理解的系统
- 5/27FDE：AI 时代最被低估的新岗位
- 5/27一个 Agent 能撑多久？长程任务倒逼的多 Agent 真需求
- 5/27多 Agent 协作，为什么可能是 AI 领域最大的伪命题
- 5/27大厂流程太慢？不是删环节，而是重构环节之间的关系
- 5/27用钱学森的「工程控制论」管项目，是什么体验
- 5/27当 AI 在沙箱里裸奔：一个 flag 背后的安全哲学
- 5/27软件不产生价值：一个让技术团队清醒的认知
- 5/27「不诱于誉，不恐于诽」：荀子的一句话，救了多少焦虑的人