新模型发布，为啥总要画鹈鹕？
文章讲述了“生成骑自行车的鹈鹕SVG”这一AI测试题的来龙去脉。该题源自英国程序员Simon Willison，因同时考验模型的空间几何理解与代码生成能力而成为测试大模型的经典题目。随着模型进步，该测试已趋于饱和，连小体量开源模型Qwen3.6都能击败Claude Opus 4.7，引发其是否沦为“应试科目”的讨论。作者分析了鹈鹕测试依然流行的原因：直观易懂、已成为开发者社区的“开机仪式”，透过这只越来越像样的鹈鹕，能直观感受AI时代的快速发展。
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智能体工程模式：代码免费时代的软件工程实践
本文解读 Simon Willison 的《Agentic Engineering Patterns》，系统总结编码 Agent 时代的软件工程方法论。核心观点：当写代码边际成本趋零，工程师职责转向为 Agent 配备工具、定义问题、验证结果。文章区分了 agentic engineering 与 vibe coding，提出囤积已验证方案、用异步 Agent 清理技术债、子 Agent 保护上下文、Red/Green TDD 与证据式测试等模式，并强调提交未审查代码是最大反模式，以及通过走读和交互式解释偿还认知债。
身处极速崩塌的世界：修炼掌控节奏与心性的四种底层能力
文章设定于2026年，描述了AI技术爆发时代下的焦虑与真实体感。作者结合自身在AI技术栈（Claude Code, Hermes, OpenClaw等）的深度实践，指出单纯追逐技术无法安身立命。文章借用Simon Willison、Andrej Karpathy等行业领袖的案例，提炼出人在AI狂奔时代必须修炼的四种底层能力：控速力（快慢结合的节奏）、边界隔离力（守住底线与不拒绝的勇气）、借相生存力（世俗成功与初心的平衡）以及止思空心力（用行动终结内耗）。
