Meta 在 2026 年对 AI 工程师面试流程进行了重大调整，业内首个主流化的 AI 辅助编程轮 "Coding with AI" 正式上线。文章详细介绍了 MLE 与 Research Scientist 岗位的完整面试流程，包括传统 coding 轮、ML system design、ML theory、behavioral 等各轮考察重点，并重点解析了 AI 轮的三阶段考核：修 bug、实现功能、优化扩展，强调面试者需证明自己会验证和纠正 AI 输出。文末还给出 follow-up 问题预测和六条备考清单。
这是AI游戏开发系列教程的第一讲。作者程序员小灰分享了自己用AI工具两个月内开发三款游戏并上线Steam的经历，其中《无为修仙传》售出1400多份、净营收约1910美元，证明了AI开发商业游戏的可行性。文章介绍了独立游戏开发的概念，对比了传统游戏开发与AI游戏开发的区别，指出AI并非一键生成游戏，而是扩大个人开发者的能力边界，由人负责方向和决策、AI辅助执行编程、美术、文案等任务。文章还讲解了付费买断、广告变现、游戏内购等变现方式，并分析了程序员、游戏爱好者和内容创作者三类适合人群。
作者利用 GPT-6 配合 Computer Use 实际操作 Godot 引擎，导入并运行自制横版三维清版动作游戏《兽潮·末班货运》，完整演示了从工程导入、编辑器界面认识、运行调试、键盘操作练习到修改角色速度并验证的全过程。教程约1.6万字、22章，配22张实际操作截图，面向零基础读者，分三轮学习：先导入运行，再认识节点与文件并做参数修改实验，最后深入招式、骨架与场景搭建。文章强调建立'操作与结果'的联系，并区分编辑器与运行时状态、计划功能与已实现功能。
作者在学习完《玩转 X 回复与互动》视频后，发现原有 Reply Counter 插件功能简陋，于是借助 Codex 和 Claude Code 自制了一个更完善的浏览器插件“互动工作台”。文章记录了完整过程：一是用 AI 深入学习视频内容，包括自制字幕双语翻译插件；二是用提示词让 AI 把视频字幕逐段改写为完整中文文章；三是发现工具缺口后，用 Codex 快速做出原型，并基于 Claude Code 细致优化，实现多列工作台展示、每日待办跟踪、快捷键换列、回复统计等功能，减少对昂贵 X Pro 档位的依赖，并帮助作者坚持每天高质量社交互动。插件已开源在 GitHub 并申请上架 Chrome 商店。
本文面向零基础用户，讲解 Git 和 GitHub 的区别与配合：Git 是本地版本管理软件，GitHub 是在线仓库平台。作者以让 AI 修改网页项目为例，演示了安装配置 Git、git init/add/commit 保存本地版本、关联远程仓库并 push 上传、换电脑时 clone 和 pull 的使用，以及如何用分支安全地尝试新功能、如何 Fork 别人的仓库进行修改，最后还介绍了让 AI 分步辅助检查、提交和上传的操作流程。
作者以儿子养正自学编程的经历为引，探讨在AI时代如何正确学习编程。文章提出三步路线：先用4-6周掌握Python基础语法（变量、条件、循环、函数、列表、字典），再用2-3个月做一件自己真实需要的东西并在此阶段引入AI辅助，最后学习Git和阅读他人代码。文章引用多伦多大学青少年编程实验和METR开发者实验，指出AI虽能提高短期效率，但独立能力才是根本；有代码底子的人用AI学得更好，AI的位置应在第二步而非第一步。会编程不是生成代码，而是能判断代码对错并修改。
本文是建站系列教程的第一篇，主要介绍如何在不编写任何代码的情况下，利用AI Codex、GitHub和Vercel搭建一个免费的个人网站。作者详细拆解了从生成代码、保存文件到部署上线的全流程，并提示了新手易错点（如文件命名）及国内访问的注意事项。
大多数用户仅对 Codex 进行基础配置，导致效率低下且存在安全隐患。本文提出了一套分层配置方案，通过建立全局安全底座及 fast、review、audit 三种工作模式，解决权限失控、成本过高及项目规则混乱等问题，帮助用户在保障安全的前提下最大化开发效率。
文章介绍了 Codex Skill 的核心概念及其作为“工作说明书”在规范 AI 工作流程中的作用。针对新手用户，作者推荐了四类必备 Skill：规划类、GitHub/CI 类、文档查询类及测试质量类，并提供了安装避坑建议与使用技巧。文章旨在帮助小白通过 Skill 将 Codex 从简单的聊天框升级为标准化的工程助手。
文章翻译并分享了 Jacob Harris 关于拒绝使用“凭感觉编程”（即过度依赖 LLM 辅助编程）的观点。作者从经济成本、经验主义、抽象本质、摩擦的价值以及责任感五个维度展开论述。他认为，编程是在复杂现实中建立抽象的过程，需要深度理解架构决策和承担后果，而 LLM 只能解决偶然复杂性，无法处理本质复杂性，更无法替代人类的思考与责任。
Warp 创始人 Zach Lloyd 宣布 Warp 客户端正式开源，采用 AGPL 许可证。此次变革核心在于由 Oz 云代理编排平台管理的“Agent 优先”工作流，社区可参与构建。OpenAI 作为创始赞助商，相关工作流由 GPT 模型驱动。Warp 认为，由人类管理规模化 Agent 来构建生产级软件是未来的开发模型。此举旨在打破内部开发瓶颈，让社区参与监督 Agent 并贡献高杠杆工作。新版本还增加了对 Kimi 等开源模型的支持及设置文件可编程控制。
本文介绍了如何在不付费购买模型的情况下，利用 GLM、Gemma 等替代后端实现 Claude Code 的免费设置。文章详细阐述了这一设置如何将编辑器转变为项目级助手，提升了跨文件编辑和调试的效率，并分析了不同模型（如 GLM 5.1 的易用性、Gemma 4 的隐私稳定性、Elephant Alpha 的推理能力）的优势及切换策略。
作者记录了30天完全不使用 Figma，转而完全依赖 Claude 进行设计和开发的实验。文章详细阐述了从第一周如何像资深设计师一样精准提示词，到第二周体验无摩擦的极速迭代循环，再到第三周让 AI 接管配色、排版等决策过程。虽然 Claude 在复杂响应式布局和动画上仍有局限，但作者发现这种直接生成代码的方式极大提升了交付效率，并在 23 天内交付了以往需要数月才能完成的工作量。
作者作为一名非程序员，利用 AI 在 60 轮对话中迭代 28 个版本，成功开发了一款 Gemini 对话目录导航插件。文章详细记录了从文件创建、格式报错到编码调整的全过程，重点展示了如何通过指令将产品从“能用”优化至“好用”。作者认为，AI 时代的开发门槛不再是技术，而是对需求的明确度、审美水平及持续迭代的耐心。
本文探讨了在 AI 辅助编程中，如何通过优化 Harness（套件）配置来提升代码输出质量。文章提出了三个核心建议：保持配置文件的精简与人工编写，利用 R.P.I. 框架（Research, Plan, Implement）在更高抽象层次上进行交互，以及使用子代理来维护主上下文的清洁。文章强调了工程判断力在 Harness 设置中的重要性。
文章探讨了“PPT as Code”的理念，主张利用现代网页技术替代传统PPT，以实现演示文稿的可复用性与迭代能力。内容涵盖了底层模型构建、基础分页与动画实现、进阶框架（如Scroll-snap、WAAPI、reveal.js）的选择，以及如何通过建立视觉系统与AI辅助提升设计美观度。作者强调将演示从一次性文件转变为可持续维护的内容资产。
作者分享了借鉴开源项目OpenClaw创始人Peter的工作流，在27天内利用AI Coding Agent独立完成并上线商用产品AgentWay的实战经验。文章详细阐述了原子化提交、CLAUDE.md作为基础设施、Agent的ROI分界线等六个核心方法论，并指出AI工具只是放大器，真正的瓶颈在于开发者的经验判断力和定义问题的能力。
文章基于 Armin Ronacher 的观点，探讨了在 AI 时代如何设计适合 Agent 的编程语言。AI 偏好显式类型、刚性语法和显式副作用声明，讨厌宏、重导出和不稳定的工具链。理想的面向 Agent 的语言应具备显式契约（类型、依赖、语法），将衡量标准从“写起来准”转变为“读起来准”，以提高代码的独立理解度、修改局部性和工具一致性。
