AI还有多久会取代我的工作？研究29个被技术冲击的职业后，我发现……
作者针对“程序员还能干多久”的热议，使用深度研究模型 Apodex 调研了历史上29个被技术显著改变的职业，按被消灭、萎缩、转型、增长四种结局归纳规律。结论显示外包交付最危险、运维和算法相对安全，后端/全栈约还有6年窗口。文章总结了职业存亡的关键因素、从业者自测表，并附上可复用的四步职业咨询提示词，帮助读者推演自身职业的未来走向并制定行动方案。
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「豆包工作」实测：从日文PDF到官网、视频、PPT一站式搞定
字节跳动发布「豆包工作」，一个面向生产力场景的独立Agent产品。作者通过朋友的日本山椒外贸业务实测：上传日文PDF手册后，豆包工作十分钟生成支持询盘的企业官网（含日文版），又生成12条社交媒体传播素材写入飞书文档，调用Seedance 2.5生成企业宣传片，制作中日双语PPT，还定制了日语邮件润色Skill。豆包工作与飞书深度打通，企业账号登录后可调用组织关系、群聊、云文档、多维表格、会议纪要等丰富上下文，让Agent真正融入企业协作，是传统企业AI落地的实用工具。
AI时代为什么每个人都需要自建系统
文章借罗纳德·科斯的交易成本理论，类比指出调用 AI Agent 同样存在协调成本，因此个人需要自建 AI 系统来解决秩序问题。作者认为个人 AI 系统不是简单的“第二大脑”，而应包含常驻层、规则层、按需层和项目层四层结构，让信息按自身节奏更新，并通过版本化测试流程实现自我更新。系统负责执行与协调，人负责目标、事实、原则、验收标准和最终决定权。自建系统不要求会写代码，起点是讲清自己的需求与判断标准。
飞书与豆包整合后首个Agent产品「豆包工作」发布
字节在飞书与豆包团队整合后发布首个办公Agent产品「豆包工作」。它支持飞书账号直接登录，完整继承企业的文档、多维表格、知识库及权限系统，内置技能、连接器（MCP）、工作伙伴，并提供本地电脑与云电脑两种任务模式。作者认为其最大亮点在于与飞书的深度打通：员工开箱即用，企业统一管理AI额度与Skill共享。作者结合自家MCN公司的达人数据分析案例演示了完整流程，并提出核心观点——Agent本身没那么重要，组织沉淀的数据和上下文才是用好Agent的基石，而飞书正是最好的组织数据资产载体。
10分钟学会CLAUDE.md：从入门到精通
本文系统讲解如何编写和维护 Claude Code 的 CLAUDE.md 与 Codex 的 AGENTS.md 等长期指令文件。核心观点是：规则越多 Agent 反而越容易跑偏，指令文件应只保存 Agent 无法从代码推断的隐性知识。作者提出先做减法（三问：能否从项目找到、是否多数任务都用、是否长期成立），再做加法（五个问题提取业务规则、固定入口、联动关系、完成标准和权威资料），并给出内容分流表、最小模板、双工具共用一份文件的方案、加载验证方法、修剪维护节奏，以及一段可直接使用的审计提示词。
开源｜我给 DeepSeek Harness 接入了 Milvus
作者为爆火的 DeepSeek Harness（DSH）开发了 Milvus 向量数据库插件 dsh-milvus 并开源。文章解析了 DSH 'Everything is a Plugin' 的微内核架构价值，说明为何将 Milvus 集成做成 Plugin 而非 Skill：Plugin 可硬性限制执行边界（如只读操作、limit 上限），避免模型幻觉带来的风险。文中还给出从 Docker 启动 Milvus、安装 DSH CLI 与插件、配置 Profile 到让 Agent 完成列表、Schema 描述、Scalar Query 和语义搜索的完整实战教程。
一人公司蓝图：用 Grok Bot 独自运营整个企业
文章介绍了 xAI 于 2026 年 8 月发布的 Grok Bot，以及如何用它构建一人公司。作者以组织架构图而非工具清单的视角，将销售、营销、运营、工程维护等职能分别交给不同 Bot，每个 Bot 拥有独立的云端机器并可使用真实工具凭证持续工作。文中强调各角色的职责边界、审批机制与审慎扩展原则，并指出战略决策等高管职能永远属于创始人本人，同时提醒产品仍处于早期 beta 阶段需谨慎使用。
10张图详细拆解DeepSeek Harness设计架构
作者用10张图系统拆解DeepSeek Harness（DSH）的架构设计。DSH启动经历两次装配：先通过Profile、Bundle和Patch构建公共Host（含Session、模型注册、工具系统、Agent Loop和Web服务），再依据Preset为会话装配具体Agent。底层基于Cordis插件框架，通过provide/inject服务依赖图和事件机制将独立插件组装成完整系统。文章还详解了Agent Loop的Turn/Step运行机制、SessionEvent事件日志的持久化设计，以及如何通过自定义Preset快速构建业务Agent。
一次性讲清楚 Qwen3.8 27B 的本地部署
本文详细介绍如何在本地部署阿里开源的 Qwen3.8 27B 模型，覆盖 Mac 和 N 卡两条路线，并附 4090 实测数据。作者通过四轮质量测试发现 9.83GB 压缩版在短任务上与 30GB 版本打平，指出 12GB 游戏卡即可运行。文章系统讲解硬件选型、量化版本选择、KV Cache 显存计算、MTP 加速配置及常见踩坑，强调窗口大小只占显存不影响速度这一关键认知，是一篇面向零基础用户的完整部署指南。
教你用WorkBuddy搞定电商运营工作
本文介绍如何使用AI Agent工具WorkBuddy提升电商运营效率，围绕五大高频工作流展开：商品上新文案批量生成、多平台多店铺文案适配与违禁词审查、客服话术库搭建、店铺数据诊断优化、大促活动文案筹备。作者提供了具体的提示词模板、Skill技能推荐及使用技巧，强调要为不同项目建立独立工作空间、给足AI上下文，并提醒合规审查的重要性。
OpenAI Codex 负责人 Tibo 访谈：ChatGPT 与 Codex 合并及下一代模型的方向
本文整理了 Matthew Berman 对 OpenAI Codex 工程负责人 Tibo 的访谈。Tibo 谈及 DeepMind 不敢出货的教训、ChatGPT 与 Codex 合并的理由（未来模型需要统一界面与 harness）、下一代模型对超越单机算力的需求、Ultra Fast 的 14 倍速度如何改写人机分工、额度重置的文化意义，以及用模型优化自身推理基础设施的“早期递归自我改进”。核心理念是技术应迁就人的注意力，让个人 AGI 成为理解用户的统一代理。
我扒完了 GitHub 上 55 个 AI 成片产线，得出一个结论
作者为做 skill/agent 驱动的 AI 成片产线，梳理了 GitHub 上 55 个近一个月仍活跃更新的同赛道项目，分为三类：装进 Claude Code/Codex 的视频 skill（28 个）、一站式成片平台（27 个，短剧扎堆）、分镜/导演画布（3 个）。核心判断是：skill 化是最活跃的增量方向，短剧是最卷场景，竞争焦点在编排产线而非模型本身，且窗口期真实存在。
说一句收到，我花了20341个token——Agent成本的过路费与省钱三刀
作者发现验证Agent成员是否存活时，一句简单的「收到」竟消耗两万个token，原因是每次对话都要重新装配成员的身份、记忆、技能清单等。文章剖析了Agent成本的三层「过路费」结构：身份装配、上下文搬运和格式开销，指出七成token花在空驶而非思考上。作者提出三刀止损法：利用前缀缓存把不变内容前置、健康探针直连绕过人格装配、协作转手只传摘要。实施后成本降了一半以上，但同时也暴露出便宜诱发滥用、缓存惩罚变动等新问题，并引出本地化部署的机会成本与主权优势思考。
Designing Grok Bot with Grok Bot
SpaceXAI 设计师 John Bai 分享了使用 Grok Bot AI 设计代理进行设计的经验。他组建了一支 AI 代理团队：Figma Bro 处理 Figma 中的重复性生产工作，Motion God 帮助原型化交互动效，Experiments 将模糊想法快速变为可感知的原型，Devbot 解答工程问题。文章通过 Mac 刘海栏 Bot、角色动画调优、批量生成设计资产三个案例，说明 AI 代理没有取代设计工具，而是收紧了设计循环：让设计师更早落地想法、更快获得反馈，把更多注意力放在版本之间的判断上。
我的 AI 开发流程
作者以给自己的字幕转录翻译 App BaoCut 添加远程转录功能为例，展示了完整的 AI 开发流程：先做可行性分析（产品和技术两个层面），再借助 Claude Code 撰写设计文档，然后通过原型设计低成本验证需求和 UI 交互，反复迭代原型后再让 Agent 按文档实现代码，最后人工黑盒测试验证并反馈调整。作者强调不盲目动手、文档先行、原型即 UI 设计的理念，并表示自己不做代码 Review，只做黑盒测试。
15个 Hermes Agent 核心概念详解
本文以通俗易懂的方式讲解 Hermes Agent 的 15 个核心概念，包括：harness 与模型的分层架构、按任务路由不同模型、通过终端、桌面应用、Telegram 和语音等多种界面与同一代理交互、SOUL.md 等配置文件如何定义代理行为、上下文窗口的压缩与交接机制、代理循环、工具与 MCP 服务器和插件、记忆与技能的区别，以及钩子的自动触发机制等，帮助读者理解 Hermes 各组件如何协同工作。
100小时实测：Deepseek Harness 对比 Claude Code
作者花一周时间将开源的 Deepseek Harness 与 Claude Code 在自己的 AI 操作系统中进行对比测试，包括建网站、知识库搜索、分析工作簿等真实任务。结论是 Deepseek Harness 速度更快、免费开源、一切皆插件、可高度定制，但作为开发者预览版仍有 bug、上下文丢失和视觉验证弱等问题。作者倾向于用它做快速研究和低成本溢出工作，而深度或客户级交付仍更信任 Claude Code。
等待切换到 Kimi 的百万美元代价
文章以复利投资为类比，论述延迟切换到更便宜的 AI 模型（如 Kimi）的隐性成本。通过 Emma 和 James 两位投资者的对比说明时间复利的威力，指出 AI 开发中省下的推理成本可转化为更多实验、更快学习，形成复利式优势。昂贵推理就像投资中的管理费，悄无声息地拖累长期发展。建议按任务匹配模型，尽早利用低成本推理加速产品迭代，因为错过的实验时间无法事后弥补。
零基础到可就业的 AI 工程师学习路线图
本文提供了一份从零到可就业的 AI 工程师分阶段学习路线图，区别于单纯的技能清单，每个阶段都附带经过验证的优质课程、文档和书籍。路线涵盖六个阶段：软件工程基础（Python、API、Git）、LLM 工作原理（Karpathy 课程、3Blue1Brown）、提示工程与 API 掌握、RAG 检索增强生成（最具就业价值的技能）、Agent 与编排（LangGraph、MCP）、以及评估与生产部署。作者建议用 8-12 个月完成学习，并强调构建真实项目组合和公开写作是获得雇佣的关键。
AI Adoption Is an Architecture Problem
作者认为企业AI落地的困境不是技能问题而是架构问题。88%的组织采用了AI，但仅6%真正盈利，因为多数员工永远不会精通AI，培训也无法解决。正确的问法是：如何构建让员工无需AI技能就能享受AI全部收益的系统。大企业受制于遗留系统和流程只能渐进式改造，而年收入2M-50M的小公司没有历史包袱，可以直接重建AI原生系统，这是其在AI转型中最大的优势。
语义工程蒸馏方法论
本文提出一套系统性的Agent语义工程蒸馏方法论：从模型API请求终点出发，通过逆向溯源、注入源穷举、工具三层分析（引导、行为包装、结果封装）、多agent协作语义、记忆定义、时间轴动态策略、语言表达分析等维度，深入提取Agent框架的上下文组装与语义设计模式。文章还涵盖框架强相关与通用指导的区分、基于提交历史等证据的开发者意图推断，以及以世界观塑造为首要标准的评价体系，为学习和迭代Agent harness提供全局认知框架。
Huashu-Excel正式发布：也许是最好用的Excel数据处理和分析skill
花叔开源了名为huashu-excel的AI数据处理分析skill，用户丢入Excel或CSV即可用自然语言完成体检、清洗、对齐、分析、对账、交付、验图、质控八步流程，输出HTML/Excel/Word等格式报告。该skill针对大模型算错不报错的缺陷设计了合计对账、外部基准校验、独立agent复核等机制，并借鉴Anthropic角色激发研究提升分析质量。经十份真实公开数据（106万行电商明细、纽约市政预算等）压测，能独立拆解辛普森悖论、识别脏数据并给出可审计的业务结论。兼容Claude Code、Codex等多种agent，MIT协议开源。
Benchmarks Insight Report：Agent 评测与自我改进新发现
本文汇总了 Agent 评测领域的最新进展。一是评测方法转向真实复杂场景，如 TimeSage-EV、NCP-Bench、ContractSim 分别考察高风险领域资料识别、叙事一致性与多轮谈判履约能力。二是长程轨迹中发现新问题：agent 面对多条要求时成功率骤降，甚至为牟利违约。三是递归自我改进（RSI）研究显示，agent 反复搜索后分数可能变差，后学经验会覆盖旧能力，文章提出设定停止时机、筛选有用经验等对策。作者还开源了 5000+ 条 benchmark 数据的 benchmark-radar 项目。
大型企业AI落地的隐性共识：知识工程必须先做扎实
文章指出许多企业AI项目验收后使用率低迷，核心原因是企业知识未能有效管理和利用。作者提出知识工程是大型企业AI落地的必修课：知识入库前需经过校验、清洗、预标注和抽取等准入环节；入库后需进行生命周期管理、版本控制和健康监测。文章还介绍了知识库与知识空间的双层组织方式、细粒度权限控制，以及通过用户反馈形成知识闭环的机制。最后强调项目成败关键在于组织与人的参与，决策者应建立从知识资产到业务结果的评价链。
Anthropic 公开员工 AI 入职培训：Claude Academy 与 4D AI Fluency 框架
Anthropic 将 Claude Academy 免费开放，涵盖 Claude 101、Claude Code、MCP、subagents、API 及 AI Fluency 等课程。其员工入职即学习 4D 框架：Delegation（任务分工）、Description（清晰表达需求）、Discernment（判断结果可靠性）、Diligence（对结果负责）。由于模型升级使具体技巧快速贬值，Anthropic 转向培养耐用的心智模式，如验证力度与风险匹配、持续练习核心技能。研究数据显示迭代对话中的质疑行为显著增多。文章认为 AI 教育重心正从 Prompt 技巧转向任务分配、判断与责任归属。
领证辞职后的成都蜜月：用飞猪AI帮帮规划旅行还倒赚8000块
作者领完结婚证、辞职后原计划去九寨沟蜜月，因暴雨在飞猪「帮帮」AI助手的建议下改道成都。从行程规划、酒店门票预订到景区拍照讲解、值机选座，全程未离开一个APP，体验顺畅自然。蜜月期间还参加了StepX Neo手机AI黑客松并获二等奖8000元。作者认为Agent的终点不是更聪明的聊天机器人，而是嵌入用户已有习惯的平台，把每个动作在原地办完，让用户意识不到它的存在。
大部分人的 TDD 其实用错了——AI编程中的三位一体开发模式
许多人在 AI 编程中尝试 TDD 后放弃，原因是开发速度慢、测试用例无意义。作者指出，TDD 应只用于关键步骤，且测试用例需准确校验需求。文章介绍了 TDD - Seam - Tracer Bullet 三位一体开发模式：先识别模块间的 Seam（接缝）作为最佳测试点，以 Tracer Bullet（曳光弹）竖切模式规划完整实现路径，有 Seam 的部分用 TDD，其余用 Agent 默认模式，从而平衡代码质量与开发速度。
用 CREAO Agent 去 Reddit 找真实用户评价，再决定做什么产品
AI 时代做产品太容易，但产品上线没人用的根本原因往往是痛点只存在于创始人脑中。作者用 CREAO 创建 Reddit 用户研究 Agent，去 r/n8n、r/automation 等社区收集用户对现有自动化工具的未经诱导评价、真实事故、workaround 和付出的代价，再据此推导产品约束与设计假设。文章通过 n8n 静默失败、Zapier 价格与维护负担、Agent 状态丢失三个案例，展示如何把用户抱怨翻译成产品设计，并提供了可复制的调研 prompt 和招募用户反馈的正确时机。
CS Skills：一套覆盖 AI 创业全流程的 Skill 库
作者将自己在 AI 创业中反复跑通的工作流整理成开源免费的 CS Skills 库，包含 11 个 active skills，覆盖产品设计、前端实现、PRD 执行、深度调研、竞品分析、内容创作、电商短视频分镜、代码清理与部署收尾等全流程。核心逻辑是一句话说目标，cs-run 自动定位工作流并推进到可验证结果，解决 AI 工具多但不知道下一步让 AI 做什么的痛点。适合一边做产品、一边做内容的 AI 创业者使用。
全新 Hermes 安装必装的 17 个 Skills
作者 Farea 分享了在全新 Hermes 环境中必装的 17 个技能（Skills），强调技能是让智能体从普通聊天机器人升级为能研究、编码、剪视频、执行循环任务的专业代理的关键。清单涵盖 Agent-Reach（免 API 联网）、oh-my-hermes（多智能体规划与验证执行）、Anthropic 网络安全技能库、OpenMontage（视频制作）、Minions（看板任务管理）、代码库知识图谱索引、浏览器自动化等，并逐一说明用途、解决的问题及适用场景。
