Karpathy 把 HTML 这件事讲到了神经科学层面，但他留了两个口子
本文分析了 Andrej Karpathy 关于 LLM 输出 HTML 格式的观点。Karpathy 从神经科学角度指出，视觉是 AI 偏好的输出，HTML 是通往未来“神经模拟”的必经之路。作者结合自己的观察，对比了用户行为与科学原理的异同，并提出了 Karpathy 未尽的两个观点：一是输入端（人机交互）的滞后，二是 HTML 可能因工程上的局部最优而长期存在，不仅是过渡方案。
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We'll be spending a lot more time trying to understand the outputs of language models
Karpathy 分享了理解和消化 LLM 输出的技巧与思考。他建议从纯文本逐步升级到更好的输出形式：用 ASD-STE100 受控语言规范让 LLM 输出更简洁易读的文字；再进一步要求生成图表；更好是直接输出 HTML 交互网页；他最看好定制化讲解视频，如 3b1b 风格并结合 ElevenLabs 语音解说。他总结：随着 LLM 能力增强，人类工作将更多转向监督与理解层面，而 LLM 本身也能生成大量以前不值得做的定制、可抛弃的软件产物，帮助人们完成这一转变。
Skills 又燃爆了
文章盘点了近期爆火的 5 个 Agent Skills 开源项目：Google Android 官方的安卓开发技能包 android/skills、K-Dense 的 177 项覆盖多学科的 AI 科学家技能库、rehan-remade 的万能游戏 Mod 工具、QingYunA 的一页式 HTML 回答方案，以及 oil-oil 的 UI 设计师技能。这些项目展示了 Skills 生态的爆发：官方下场教 AI 写安卓、Agent 变身科研专家、一句话改游戏、答案自带排版、AI 具备审美能力，标志着 Agent Skills 正成为下一代 AI 能力扩展标准。
给 AI 装上一条河，它会醒过来吗？
文章将一篇灵长类大脑神经科学的预印本、七世纪玄奘译出的《解深密经》与当今 Agent 架构并置对照，提出一个猜想：意识可能不仅关乎'位置'和'规模'，还关乎'时间上的选择'。研究发现面孔区以约每秒15次的节奏在'被意识到'和'被抑制'的表征间交替。作者类比唯识八识体系，指出今天的 AI 只有前五识和第六意识（推理），缺少第七末那识（恒常自我追踪）和第八阿赖耶识（恒转如瀑流的种子池）。文末给出一个玩具级'常驻之河' Agent 设计，包含种子池、节拍调度器、竞争选择、末那日志和熏习写回五个部件，探讨如何构建一个持续流动而非'每次调用从零开始'的系统。
如何让 AI 帮助我们理解 AI 的输出
文章基于 Andrej Karpathy 的观点展开：AI 自主完成的工作越多，人类越需要花时间理解和审查其输出，而这部分工作也可以请 AI 协助。作者以该帖子为素材，实践了四种帮助理解的形式：一是文字，使用 asd-ste100-skill 技能按简化技术英语规范改写总结；二是图解，分别尝试 Codex 内置生图、小黑配图（狐狸定制版）和宝玉信息图技能；三是交互网页，用 Effective HTML 技能生成可切换四种表达版本的展示页；四是讲解视频，用 HyperFrames 生成约 59 秒的中文动画旁白视频。作者逐一评估各形式的效果与适用场景，并分享相关技能资源与使用经验。
WorkBuddy上线「文件浏览器」功能，md和HTML之争可以结束了
作者回顾了X上关于md和HTML哪个是AI时代更好文档格式的争论，认为两者都是AI原生的文档语言。文章介绍了腾讯WorkBuddy新上线的独立文件浏览器功能，支持Word、Excel、PPT、md、HTML等格式在一个窗口中打开，实现「人机双写」：用户可直接编辑，AI可随时参与修改。作者通过多个实测案例展示功能：md转HTML说明书、Excel数据转可视化看板、Word审校稿局部补充、PPT选中元素让AI修改、PDF配合AI对话阅读等，认为这是目前人机协作编辑方面系统集成最成熟的实践。
Andrej Karpathy 与 GPT 七年演进：理解 Transformer 与 LLM 架构
文章回顾 Andrej Karpathy 在 OpenAI 七年间见证 GPT 从 1.17 亿参数增长到万亿参数的历程，强调 Transformer 是近 50 年计算领域最重要的架构。内容深入浅出地讲解 LLM 内部机制：文本被切分为 token 并映射为高维嵌入向量，模型通过注意力机制（Q、K、V 矩阵）学习上下文语义；Kaplan 提出的缩放定律证明性能随参数规模可预测提升；大模型还涌现出上下文学习、思维链推理等未显式编程的能力。作者指出 LLM 不是工具而是基础设施，真正赚钱的是理解底层架构并在此基础上构建的人。
How We Built Memory For Continually Learning Sales Agents
本文介绍了Monaco团队为持续学习的销售Agent构建记忆系统的实践。作者提出下一代收入平台应从'记录系统'进化为'智能系统'，并设计了Monaco Memory：分为组织记忆与用户记忆两层，采用人类与模型都可读的版本化Markdown（S3存储）作为载体，保证可解释性和可编辑性。系统通过基于事件的pub-sub触发器和定期'反思'（reflection）两种机制自动更新记忆，并将记忆作为上下文注入各Agent任务中。文章以账号筛选排除和异议处理两个场景展示了记忆系统如何提升销售工作流的智能化水平。
BestBlogs 早报 · 09-25｜Every 分享如何筛选 AI 产品创意，Elastic 原子声明验证，AI时代人际反馈不可替代
本期早报精讲三篇文章：一是 Every CEO Dan Shipper 介绍在 AI 快速演进中如何用小型实验室机制筛选产品创意，通过内部采用、早期客户测试等管线判断原型价值，其 AI 编辑助手已减少 12% 编辑工作量；二是 Elastic 分享用原子声明验证减少 LLM 幻觉的方法，将知识库文章合并拆解为可逐项核对的声明，把合并时间从一小时缩短到五分钟；三是 Thoughtworks 作者探讨健康的同行反馈机制，强调人类反馈不可被 AI 替代。速览部分涵盖 AI 代码现代化、机器人仿真资产、京东 AI 知识库、视觉模型 Skills 封装和 TPU 大模型训练复现等内容。
/src 里的 Markdown：Markdown 正在变成源代码
htmx 作者、Montana State 大学教授 Carson Gross 提出：在 agent 式编程时代，Markdown 正从文档演变为源代码。他认为 LLM 生成的代码不应只源自用完即弃的提示词会话，而应将捕捉系统意图的 Markdown 签进 /src，与生成代码放在一起。Markdown 具备可 diff、可 grep、人机皆可读写的优势，且遵循局部性原则，让代码模块自带解释其意图的文档。作者提议建立 /src/md 目录约定（含 README、OVERVIEW、features、data、api 等），由人撰写维护，代码与测试从这些 Markdown 派生，测试负责自动化验证正确性。当代码越来越便宜，真正有价值的是代码背后的意图，应将其持久化于源码目录之中。
我给自己做了一个 X Article 发布插件
作者分享了在发布 X Article 时遇到的痛点：图片无法随粘贴的网页内容自动上传，需要逐张手动查找、上传并拖放到对应位置，流程繁琐易错。在尝试现有 Markdown 转 X Article 工具后仍不满意，于是自己开发了插件 X Article Bridge。该插件可将已写好的 Markdown 或 HTML 送入打开的 X Article 草稿，支持批量选择图片并按路径匹配、逐张通过 X 官方媒体入口上传并还原到原文位置、单独处理封面选择。作者认为内容工具的价值在于消除发布流程的最后一公里，让写作发布从手工搬家变成交付前检查。
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本文梳理 Meta AI 高级总监 Madhu Guru 的「How to Build Great Evals」十篇系列，总结一套 AI Agent 评测工程方法论。核心观点：评测应锚定真实用户流量而非实验室数据；先建立可信质量信号再降成本；挖掘 500-1000 条真实交互建立精确的失败分类；采用爬坡、回归、冒烟、上线四层阶梯组织评测；反对将质量压缩为单一平均分；按阶段度量中间步骤而非只看最终结果；评测体系须随用户行为演进持续更新。文章同时指出其局限：缺少统计测量学基础、未正面处理过程与结果评测的权衡。
2026 我的 Obsidian 完整分享
作者 Jackywine 基于六年重度使用经验，全面分享 Obsidian 知识管理体系的万字长文。文章回顾了自己从疯狂装 47 个插件、反复删库重建的「工具崇拜」弯路，到形成成熟使用方法的历程；汇总并点评了多篇入门教程与论坛精华；介绍了 Obsidian 的创始人故事、本地 Markdown 数据持久性理念、双链优先于分类的核心思想、2500+ 插件生态，以及与 Notion、Logseq、Roam 的对比；最后结合 Karpathy 用 LLM 构建知识库的实践，探讨了 AI Agent 时代 LLM-Wiki 的知识管理新范式。
