AI 说做完了，和真的做完了，怎么区分？
文章探讨了如何区分 AI 声称任务完成与实际完成的差异。问题常源于初始指令模糊，如“整理好”、“改一下”缺乏明确标准。作者建议在动手前制定具体的检查清单，明确每项验收标准，并记录检查过程，以确保交付结果符合预期。
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如何为 Agent 编写任务
文章通过文件整理的例子，指出给 AI Agent 下达指令需明确五个部分：目标、输入、限制、输出和检查。这能将模糊愿望转化为可交付的任务简报，确保 AI 高效执行并达到预期结果。
Agent 时代的管理学：从三省六部到现代企业，哪些制度值得迁移
作者以管理学视角，梳理九种人类组织制度——分封郡县、三省六部、明代内阁、宪制、泰勒科学管理、斯隆事业部制、德鲁克目标管理、丰田生产方式、Scrum敏捷——并迁移到 AI Agent 的管理与协作场景。文章讨论了如何解决任务授权、过程可见、审核冲突、权限控制、瓶颈调度与验收交付等问题，区分多 Bot 协作与单 Agent 管理两种模式，最后给出总结表和可直接使用的任务单模板，帮助用户把 Agent 从交办顺利跑到验收。
2026下半年最值得关注的198位中文X博主：3月榜单45人掉队，我重筛了一遍
作者对半年前发布的146位中文X博主清单进行复盘重筛，发现45人掉队，得出博主清单保质期约半年的结论。作者以量化标准（粉丝≥5000、14天内发帖、30天原创≥8条、中位浏览≥300等）从643个候选账号中筛出198位博主，其中138位为新面孔。文章提供Top 30必关注名单及按AI编程、Agent、AI视频图像、投资等领域的完整分类名单，每人配一句话简介，帮助读者快速找到值得关注的中文AI和科技博主。
时代账本｜每一轮时代都有账单，你在哪一页？
文章借李录的观点，把中国过去70年每十年的国家目标比作一本账：一五计划的农民、90年代末的3000万下岗工人、入世后背房贷的中产、双减和去杠杆中的教培与地产行业，每一轮的成本都落在绑定上一轮主题的人身上。作者认为2026年新质生产力时代的出清是慢性的，标准在于你是在给社会降成本还是添摩擦，并给出四个自测信号（工作是否可被AI复现、收入来源、与AI的竞争位置、客户数）和五条本周可执行的动作：做自己的OPC、收缩负债、先卖后做、小步出海、季度技能尸检，提醒个体在时代转向前看清自己绑在哪里。
想入门 AI 领域的极佳方式就是大量翻阅论文——Open-Science 科研工作台推荐
作者认为大量阅读 AI 论文是入门 AI 领域的极佳方式，并以朋友韭二老师爆肝 60 篇论文后入职盛大 evermind 为例。同时指出在 X 上分发论文解读是一种起号方式，该赛道仍有空白。针对论文小白，作者推荐一体化 AI 科研工作台 Open-Science：内置科研 skills 的 Agent 可检索文献、梳理方法并输出报告；支持灵活接入 Codex、Claude 等模型；研究过程可回溯审核；支持动手复现论文计算与分析。复现 5 篇以上即可深入掌握 AI 领域知识，项目已开源。
在加州待了快两周，聊聊 AI，也聊聊生活
作者受 AWS 邀请赴加州参加活动，从北加到南加待了近两周。文章分享了对 AI 圈的观察：华人众多、双语优势明显但英文口语仍是刚需；理解 LLM agent 架构和模型能力边界的重要性；湾区活动多但需选择性参与；常刷 X 可保持信息不落后。生活方面，作者感受了湾区高昂的生活成本与房租，认为加州不能代表美国全貌，同时对美国的物价、小费文化和 Waymo 无人驾驶体验发表了看法。
我花了5天时间，对公司进行了一场AI化改造
作者作为一家30多人AI公司的创始人，用5天时间打造了一个基于Agent的企业中台。他先让Claude生成了品牌VI、UI设计组件和PPT模板，并将其封装为Skill；随后解决了同事们Vibe Coding应用部署与分享的痛点，将中台包装成MCP，接入飞书登录与权限体系，实现应用一键部署、子域名分配、权限管控。同时搭建了应用广场、Skill分发、资料库、OKR可视化面板及千人千面的个性化首页，并让Agent自动维护多维表格数据。作者认为数据和协同关系是企业未来的核心资产，期待AI原生的组织变革。
自动化工程师的崛起
作者提出，与其担忧AI夺走工作，不如关注它创造的新职业——自动化工程师。文章指出：工作需求无限，自动化需求也无限；构建自动化从未如此容易，但难点在于判断该自动化什么，并将其嵌入有真实人、流程与政治的企业环境中。以SeatGeek为例，部署AI后IT工单量暴增，通过自动化，三周内自动解决了40%的IT请求，六十天内超过50%，而原团队成员被重新部署到客服、合规和法务等部门构建新自动化，公司还因此增设了五个自动化工程师岗位。作者认为这是AI时代真正的新兴职业，并公开招聘首批百名自动化工程师。
红杉合伙人 Pat Grady 谈 AI 现状：AGI 已至、泡沫与机会
红杉合伙人 Pat Grady 向 LP 分享了对 AI 行业的看法。他将过去五年拆为三个拐点：ChatGPT（预训练）、o1（推理）、Claude Code + Opus 4.5（长程 agent），并认为 AGI 已在第三拐点到来。他指出现实验室目标转向 ASI、模型参与自我改进、对齐被忽视等问题；商业上实验室像大企业，抢 token、做并购；创业机会在于 diffusion gap 和高价值知识工作。开源模型正承接大量负载，组织转向最强环节游戏。他坦言当前是泡沫标志，但建议与泡沫共舞。
Codex面板姥姥级教学
这是一篇面向新手的 Codex 面板使用教学文章。作者 Hardy Chen 详细讲解了新版 Codex 界面的各个区域功能：最左侧功能入口栏（首页、定时任务、资料库、图像、插件与 Skills、远程连接）、第二列的项目与对话管理（区分项目、对话与分支概念）、输入框的使用（任务描述三要素、权限模式选择、/命令、$技能、@文件引用三大入口符号）、任务执行过程中的查看与验收方法、右侧工作台与审查视图，以及对话的整理、侧边聊天和分享功能。最后通过四步实操演练帮助读者掌握面板的基本使用流程。
The Future of Software Development
作者展望了未来5-10年软件开发的变化：AI模型正以每半年约10倍的速度变强，未来将极其智能、快速且廉价。开发模式将从IDE自动补全，演进到终端中的AI编码代理，最终只需用自然语言或语音告诉计算机想要什么，AI代理即可自动完成构建、测试、修复和上线。文章还探讨了为AI代理设计的意图式操作系统（无需UI）、为每个用户动态生成的应用界面、面向AI代理的新协议（如MCP），以及未来5-10年最抢手的技能，强调经验与意图表达能力将比手写代码更重要。
AI 最危险的地方可能不是抢走初级岗位，而是让 10 年后的资深人才无处可来
文章指出 AI 对行业最深的威胁不是取代初级岗位，而是切断了新人成长为资深人才的路径。新人过去通过修 bug、写测试、接受代码审查等看似低效的工作积累判断力，而这些训练任务正最先被 AI 接管。企业短期获得效率提升，但五年十年后可能出现人才断层：新人能产出看起来资深的成果，却缺乏资深级判断力。这种差距在无标准答案的复杂问题中才会暴露。作者呼吁思考：如果培养资深人才所依赖的工作全部被自动化，十年后谁来当资深工程师？
