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Ana Sayfaya Dön

🚀提示词已死，Loop Engineering 已来！最近，AI 编程领域的 Loop Engineering（循环工程）概念引发了技术圈的广泛讨论。 Claude Code 负责人 Boris Cherny 在近期采访中，分享了团队内部正在发生的范式转变： 1. 从 Prompt 走向 Loop：他表示自己已不再直接编写提示词去调用 Claude，而是通过编写循环程序，让系统自动化、连续性地去提示和调教 AI。 2. 工程师的核心任务：未来开发者的核心竞争力不再是研究如何写出更好的提示词，而是转变为设计高效的自动化循环，让 AI 自主运行并解决问题。 3. 抽象层级的演进趋势：软件开发的技术抽象层次一直在向上提升，经历了从 Coding 到 Prompting，再到如今Looping 的演化。 4. 开发门槛的全面拉平：由于操作逻辑的简化，团队内部非技术背景的设计师、财务、高层管理等角色，目前都在通过构建循环程序来直接产出代码。正如他在采访中所言：我现在的工作，就是写循环！

Lonely

21,741 subscribers

66,131 görüntüleme • 2 ay önce •via X (Twitter)

Anya Rossi• Live Now

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Benzer Videolar

Anthropic 团队刚自曝了一个恐怖数据：他们内部 40% 的代码，已经是 AI 自己循环写出来的了。目标更狠：六个月内，要干到 80%。啥是 agentic loop？他们讲得贼清楚：计划 → 执行 → 验证 → 循环。就这么一个简单循环，直到任务完成为止。一个 30 分钟的分享，把整个工作流拆得明明白白：规划阶段：读代码、搜索、思考。执行阶段：写、编辑、命令行操作。验证阶段：跑测试、构建、看日志。看完感觉，还在手动一行行跟 AI 对话的兄弟，真有点原始了。原文链接里还有 14 步从提示者到循环设计师的路线图，说 90% 的开发者连一个循环都没写过。这差距，感觉要越拉越大了。

Anthropic 团队刚自曝了一个恐怖数据：他们内部 40% 的代码，已经是 AI 自己循环写出来的了。目标更狠：六个月内，要干到 80%。啥是 agentic loop？他们讲得贼清楚：计划 → 执行 → 验证 → 循环。就这么一个简单循环，直到任务完成为止。一个 30 分钟的分享，把整个工作流拆得明明白白：规划阶段：读代码、搜索、思考。执行阶段：写、编辑、命令行操作。验证阶段：跑测试、构建、看日志。看完感觉，还在手动一行行跟 AI 对话的兄弟，真有点原始了。原文链接里还有 14 步从提示者到循环设计师的路线图，说 90% 的开发者连一个循环都没写过。这差距，感觉要越拉越大了。

淘沙者(TheSandPicker)

57,480 görüntüleme • 1 ay önce

AI发展真的已经势不可挡了吗？吴恩达倒是给出了一个反直觉的答案，他说：“AI发展并没有像宣传的那么夸张。但是不得不承认，编程这方面AI确实急速发展。” 那工程师们都要失业吗？其实也不是。在软件开发这个“写代码➔交付用户➔获取反馈➔调整方向”的循环中，当写代码变得越来越快时，效率提升的瓶颈转移到了产品经理身上，“做什么”AI似乎无能为力。我就在想，会不会在未来极端条件下，一个人+AI就可以实现软件开发的闭环，他既是工程师也是产品经理。果然，不会用AI的工程师不是好的产品经理。 #AI #吴恩达 #Stanford #core #Agent

AI发展真的已经势不可挡了吗？吴恩达倒是给出了一个反直觉的答案，他说：“AI发展并没有像宣传的那么夸张。但是不得不承认，编程这方面AI确实急速发展。” 那工程师们都要失业吗？其实也不是。在软件开发这个“写代码➔交付用户➔获取反馈➔调整方向”的循环中，当写代码变得越来越快时，效率提升的瓶颈转移到了产品经理身上，“做什么”AI似乎无能为力。我就在想，会不会在未来极端条件下，一个人+AI就可以实现软件开发的闭环，他既是工程师也是产品经理。果然，不会用AI的工程师不是好的产品经理。 #AI #吴恩达 #Stanford #core #Agent

傅盛

32,760 görüntüleme • 4 ay önce

兄弟们，终极写代码工具来了 Bolt․new：AI 帮你自动写代码自动运行并自动部署而且全部在浏览器中完成你只需撰写简单的提示，它即可帮你自动编写代码、并可一键编辑、运行和自动部署复杂的全栈应用。而且全部在浏览器中完成，不需要安装额外的任何软件。真正的零基础小白也可开发产品... bolt․new 依托于 WebContainers 技术，这是一种能够在浏览器中运行完整开发环境的微型操作系统。它支持现代开发工具链，如 npm、Vite 和 Next.js，让用户无需额外的开发环境配置，即可直接在浏览器中编写、运行、调试和部署应用。这些环境在毫秒内启动并立即在线可分享——只需点击一次

兄弟们，终极写代码工具来了 Bolt․new：AI 帮你自动写代码自动运行并自动部署而且全部在浏览器中完成你只需撰写简单的提示，它即可帮你自动编写代码、并可一键编辑、运行和自动部署复杂的全栈应用。而且全部在浏览器中完成，不需要安装额外的任何软件。真正的零基础小白也可开发产品... bolt․new 依托于 WebContainers 技术，这是一种能够在浏览器中运行完整开发环境的微型操作系统。它支持现代开发工具链，如 npm、Vite 和 Next.js，让用户无需额外的开发环境配置，即可直接在浏览器中编写、运行、调试和部署应用。这些环境在毫秒内启动并立即在线可分享——只需点击一次

小互

88,879 görüntüleme • 1 yıl önce

OpenClaw（ClawdBot）创始人Peter Steinberger访谈视频（字幕+要点）范式转移： Peter认为现在的开发已从“Vibe Coding”（氛围编程）进化为“代理工程”。他不再阅读代码，而是“观察”代码流，通过5-10个Agent并行工作完成任务。验证循环：与其纠结代码实现，不如构建严密的测试和验证循环。只要Agent能通过本地测试并闭环验证输出，他就会直接合并代码而不手动检查。与机器“对话”：相比传统指令，更倾向于与Agent深度沟通以理解其任务解析逻辑，甚至在AI无法理解时主动调整自己的表达。 10天手搓：项目最初由自己一人在家玩了10天开发完成，高峰期在GitHub一天提交了1374次贡献。自主解决问题：他提到了一个震撼自己的瞬间，就是Agent自主决定调用Mac本地的FFMPEG库将WhatsApp语音消息转为WAV格式，并利用OpenAI API进行翻译，整个过程未经过人工编程预设。提及了Minimax-M2.1和Kimi K2.5。打破封闭生态： Moltbot的本质是“数据解放”，它让用户能绕过大型科技公司的封闭生态，直接控制自己的数字资产。个人智能体时代： Peter预言AI将终结许多传统App，未来即便是非技术人员也能通过个人Agent运行自己的“公司”。安全与挑战：尽管项目爆火，但安全仍是挑战，建议用户在隔离环境（如 VPS）中运行以规避提示词注入风险。心态转变：自己曾因卖掉PSPDFKit后陷入倦怠，通过AI重新找回了编程的乐趣。他明确表示目前没有将其商业化的打算，只想做一个有趣的开源社区项目。

OpenClaw（ClawdBot）创始人Peter Steinberger访谈视频（字幕+要点）范式转移： Peter认为现在的开发已从“Vibe Coding”（氛围编程）进化为“代理工程”。他不再阅读代码，而是“观察”代码流，通过5-10个Agent并行工作完成任务。验证循环：与其纠结代码实现，不如构建严密的测试和验证循环。只要Agent能通过本地测试并闭环验证输出，他就会直接合并代码而不手动检查。与机器“对话”：相比传统指令，更倾向于与Agent深度沟通以理解其任务解析逻辑，甚至在AI无法理解时主动调整自己的表达。 10天手搓：项目最初由自己一人在家玩了10天开发完成，高峰期在GitHub一天提交了1374次贡献。自主解决问题：他提到了一个震撼自己的瞬间，就是Agent自主决定调用Mac本地的FFMPEG库将WhatsApp语音消息转为WAV格式，并利用OpenAI API进行翻译，整个过程未经过人工编程预设。提及了Minimax-M2.1和Kimi K2.5。打破封闭生态： Moltbot的本质是“数据解放”，它让用户能绕过大型科技公司的封闭生态，直接控制自己的数字资产。个人智能体时代： Peter预言AI将终结许多传统App，未来即便是非技术人员也能通过个人Agent运行自己的“公司”。安全与挑战：尽管项目爆火，但安全仍是挑战，建议用户在隔离环境（如 VPS）中运行以规避提示词注入风险。心态转变：自己曾因卖掉PSPDFKit后陷入倦怠，通过AI重新找回了编程的乐趣。他明确表示目前没有将其商业化的打算，只想做一个有趣的开源社区项目。

外汇交易员

42,587 görüntüleme • 6 ay önce

千万别盲目在公司做“AI赋能雷锋”！一个月薪 3 万 8 的程序员，被裁了。最讽刺的是：不是因为他技术差，而是因为他太会用 AI 了。去年下半年，他开始用 Claude Code 写代码，交付效率直接拉满。老板一看：你这么会用 AI，那你能不能带带团队？于是他花了 3 个月，把团队都教会了 Claude Code。结果团队效率翻倍，公司发现：以前需要他兜底的事，现在其他人也能干了。上周，老板找他谈话： “你工资太高了，公司承受不了。” 他把 AI 能力扩散给了团队，最后却把自己干掉了。这件事最扎心的地方在于：未来最危险的程序员，可能不是不会用 AI 的人，而是只会把 AI 用在“写代码”上的人。因为写代码正在变便宜。真正值钱的是：懂业务、能拆需求、能设计流程、能把业务翻译成 AI 能执行的系统。未来最吃香的工程师，不是单纯的代码高手，而是懂业务的技术架构师。 AI 淘汰不了所有的程序员，但是肯定可以淘汰“只会写代码的工具人”。顺便问大家一个扎心的问题：你敢在公司毫无保留地教同事用 AI 吗？你觉得程序员真正的“护城河”到底是什么？ #裁员 #ClaudeCode

千万别盲目在公司做“AI赋能雷锋”！一个月薪 3 万 8 的程序员，被裁了。最讽刺的是：不是因为他技术差，而是因为他太会用 AI 了。去年下半年，他开始用 Claude Code 写代码，交付效率直接拉满。老板一看：你这么会用 AI，那你能不能带带团队？于是他花了 3 个月，把团队都教会了 Claude Code。结果团队效率翻倍，公司发现：以前需要他兜底的事，现在其他人也能干了。上周，老板找他谈话： “你工资太高了，公司承受不了。” 他把 AI 能力扩散给了团队，最后却把自己干掉了。这件事最扎心的地方在于：未来最危险的程序员，可能不是不会用 AI 的人，而是只会把 AI 用在“写代码”上的人。因为写代码正在变便宜。真正值钱的是：懂业务、能拆需求、能设计流程、能把业务翻译成 AI 能执行的系统。未来最吃香的工程师，不是单纯的代码高手，而是懂业务的技术架构师。 AI 淘汰不了所有的程序员，但是肯定可以淘汰“只会写代码的工具人”。顺便问大家一个扎心的问题：你敢在公司毫无保留地教同事用 AI 吗？你觉得程序员真正的“护城河”到底是什么？ #裁员 #ClaudeCode

前端哥Liam

61,901 görüntüleme • 2 ay önce

Vanar 的真正竞争力不在于高TPS或零费用，而在于它简化了开发者的接入门槛。区块链项目的成功往往依赖于生态建设，但这个过程最复杂、最消耗资源的一步就是让开发者顺畅上手。 Vanar通过EVM兼容性和低门槛的合约部署，极大地降低了技术迁移和开发的难度，让开发者可以直接使用熟悉的工具和环境，这一点对生态长期增长至关重要。 Vanar的另一层优势在于其完善的文档和示例库，这为开发者提供了明确的路径。工具链的成熟和文档的完善，意味着开发者可以减少在学习上的投入，更多地专注于构建实际应用。这种便捷的开发环境，不仅帮助Vanar吸引了开发者，也提高了生态内项目的生存率。长远来看，Vanar的竞争力体现在它如何让开发者在最短时间内验证想法并快速上线，从而推动整个生态的繁荣。而这正是生态持续增长的隐性驱动力。 Vanar #Vanar $VANRY

Vanar 的真正竞争力不在于高TPS或零费用，而在于它简化了开发者的接入门槛。区块链项目的成功往往依赖于生态建设，但这个过程最复杂、最消耗资源的一步就是让开发者顺畅上手。 Vanar通过EVM兼容性和低门槛的合约部署，极大地降低了技术迁移和开发的难度，让开发者可以直接使用熟悉的工具和环境，这一点对生态长期增长至关重要。 Vanar的另一层优势在于其完善的文档和示例库，这为开发者提供了明确的路径。工具链的成熟和文档的完善，意味着开发者可以减少在学习上的投入，更多地专注于构建实际应用。这种便捷的开发环境，不仅帮助Vanar吸引了开发者，也提高了生态内项目的生存率。长远来看，Vanar的竞争力体现在它如何让开发者在最短时间内验证想法并快速上线，从而推动整个生态的繁荣。而这正是生态持续增长的隐性驱动力。 Vanar #Vanar $VANRY

阿乐

581,226 görüntüleme • 6 ay önce

讲真的，现在的提示词网站都还有很大的优化空间：大部分提示词网站以“堆量”为主，靠着上千上万的提示词数量来堆砌价值，内容很丰富，但也存在大量重复、低质的提示词出现如果是自动爬取的帖子，还会出现提示词空档的情况，因为并不是每一个作者都会把提示词直接写在正文中，所以识别不到在这样的网站想要使用提示词，往往需要经历以下几个步骤： 1️⃣翻了很久，终于找到自己想要的图片效果 2️⃣点进去后会出现几种情况 - 没有提示词，只能放弃或者去原帖中找 - 语言不通，看不懂提示词 - 复制的文本里有其他文案，需要手动删除 3️⃣折腾十分钟，终于把提示词处理好了 4️⃣打开gemini/第三方生图网站 5️⃣复制提示词进行生图 6️⃣运气不好，发现提示词效果根本不是作者提供的那样，卒想要丝滑的把中意的提示词变成图片，基本做不到直到我用了MeiGen，一个开源的项目，它可能是今年使用体验最丝滑的提示词网站因为MeiGen不是传统的提示词网站，它不只是收录，而是解决了从提示词源到创作的整条链路想要什么效果，只需要轻轻拖动画面到右侧，点击生成就结束了，从查看到生成，只需要两步「拖动-生成」结束 1. 对于AI创作来说，保持心流状态是非常重要的，在MeiGen，你可以先收藏喜欢的提示词，不用担心找不到，在素材收集完成后进行统一的创作 2. 你可以上传参考图，或者把提示词翻译成中文再进行修改，这些都可以在MeiGen中一站式完成 3. 精选热门 AI 图片提示，这些都是已被证实能够生成高质量图片的提示词，由开发者亲自把关 4. 网站采用周更的节奏，保证提示词可用性和质量想要享受丝滑的创作体验，来试试MeiGen吧：

讲真的，现在的提示词网站都还有很大的优化空间：大部分提示词网站以“堆量”为主，靠着上千上万的提示词数量来堆砌价值，内容很丰富，但也存在大量重复、低质的提示词出现如果是自动爬取的帖子，还会出现提示词空档的情况，因为并不是每一个作者都会把提示词直接写在正文中，所以识别不到在这样的网站想要使用提示词，往往需要经历以下几个步骤： 1️⃣翻了很久，终于找到自己想要的图片效果 2️⃣点进去后会出现几种情况 - 没有提示词，只能放弃或者去原帖中找 - 语言不通，看不懂提示词 - 复制的文本里有其他文案，需要手动删除 3️⃣折腾十分钟，终于把提示词处理好了 4️⃣打开gemini/第三方生图网站 5️⃣复制提示词进行生图 6️⃣运气不好，发现提示词效果根本不是作者提供的那样，卒想要丝滑的把中意的提示词变成图片，基本做不到直到我用了MeiGen，一个开源的项目，它可能是今年使用体验最丝滑的提示词网站因为MeiGen不是传统的提示词网站，它不只是收录，而是解决了从提示词源到创作的整条链路想要什么效果，只需要轻轻拖动画面到右侧，点击生成就结束了，从查看到生成，只需要两步「拖动-生成」结束 1. 对于AI创作来说，保持心流状态是非常重要的，在MeiGen，你可以先收藏喜欢的提示词，不用担心找不到，在素材收集完成后进行统一的创作 2. 你可以上传参考图，或者把提示词翻译成中文再进行修改，这些都可以在MeiGen中一站式完成 3. 精选热门 AI 图片提示，这些都是已被证实能够生成高质量图片的提示词，由开发者亲自把关 4. 网站采用周更的节奏，保证提示词可用性和质量想要享受丝滑的创作体验，来试试MeiGen吧：

骑司Chase

30,759 görüntüleme • 7 ay önce

Claude Code 的创造者 Boris 讲了一个很关键的转变： “我现在不再给 Claude 写 prompts。我写 loops 然后让 loops 去完成工作我的工作，就是写 loops。” 这其实也是很多人用 Claude Code 卡住的地方他们还在把它当聊天工具用：输入一个需求等一次回答然后手动继续改但 Boris 在 30 分钟里展示的是他真实的 daily setup： Claude Code loops dynamic workflow 核心不是让 Claude 一次性给出完美答案而是把任务拆进一个可以反复执行、检查、修正的循环里模型不只是回答你它会在 workflow 里持续推进任务这类内容，可能比很多 $500 的 vibe-coding 课程更有价值因为它讲的不是“怎么写一句更好的 prompt” 而是怎么把 Claude Code 变成一个能持续工作的系统 AI coding 的关键，是 prompt 写得更漂亮，还是你能不能设计出让模型自己推进的 loop？

Claude Code 的创造者 Boris 讲了一个很关键的转变： “我现在不再给 Claude 写 prompts。我写 loops 然后让 loops 去完成工作我的工作，就是写 loops。” 这其实也是很多人用 Claude Code 卡住的地方他们还在把它当聊天工具用：输入一个需求等一次回答然后手动继续改但 Boris 在 30 分钟里展示的是他真实的 daily setup： Claude Code loops dynamic workflow 核心不是让 Claude 一次性给出完美答案而是把任务拆进一个可以反复执行、检查、修正的循环里模型不只是回答你它会在 workflow 里持续推进任务这类内容，可能比很多 $500 的 vibe-coding 课程更有价值因为它讲的不是“怎么写一句更好的 prompt” 而是怎么把 Claude Code 变成一个能持续工作的系统 AI coding 的关键，是 prompt 写得更漂亮，还是你能不能设计出让模型自己推进的 loop？

0x_Miko

188,280 görüntüleme • 2 ay önce

Claude Code 最佳实践 | Code w/ Claude 大会在 2025 年 5 月于旧金山举行的 Code w/ Claude 大会上，Anthropic 的技术团队成员 Cal Rueb 深入探讨了 Claude Code 的强大功能与最佳实践。无论您是初次接触 AI 编程助理，还是希望将工作流程提升到新水平的资深开发者，本次演讲都将为您提供宝贵的见解。Cal 分享了他从一名重度用户到核心贡献者的亲身经历，并揭示了 Claude Code 背后 “行之有效的简单方案” 的设计哲学。观看本次演讲，您将学习到： - 心智模型：如何像理解一位精通终端的同事一样理解 Claude Code。 - 内部工作原理：了解 Claude Code 作为一个纯粹的 AI 智能体，如何通过 “智能体式搜索” (Agentic Search) 来探索和理解您的代码库，而无需预先索引。 - 核心应用场景：从探索新项目、与 AI 结对编程、从零到一构建应用，到添加单元测试、撰写提交信息，甚至是进行大规模的代码库迁移。 - 最佳实践： - 如何利用 ` 文件为 Claude 提供关键上下文与指导。 - 高效管理权限，安全地加速您的工作流程。 - 通过集成 CLI 工具 (如 Git, Docker) 来释放 Claude 的全部潜力。 - 使用 `/compact` 等命令巧妙地管理上下文窗口。 - 高级技巧：学习如何同时运行多个 Claude 实例、善用 Escape 键进行干预，以及通过无头模式 (Headless Mode) 将 AI 智能体整合到您的 CI/CD 等自动化流程中。 - 最新功能：现场演示模型切换、工具调用间的 “深度思考” (Deep Thinking) 以及与 VS Code 和 JetBrains 的深度集成。演讲者： Cal Rueb，Anthropic 技术团队成员 (Paul Jankura-ai)

Claude Code 最佳实践 | Code w/ Claude 大会在 2025 年 5 月于旧金山举行的 Code w/ Claude 大会上，Anthropic 的技术团队成员 Cal Rueb 深入探讨了 Claude Code 的强大功能与最佳实践。无论您是初次接触 AI 编程助理，还是希望将工作流程提升到新水平的资深开发者，本次演讲都将为您提供宝贵的见解。Cal 分享了他从一名重度用户到核心贡献者的亲身经历，并揭示了 Claude Code 背后 “行之有效的简单方案” 的设计哲学。观看本次演讲，您将学习到： - 心智模型：如何像理解一位精通终端的同事一样理解 Claude Code。 - 内部工作原理：了解 Claude Code 作为一个纯粹的 AI 智能体，如何通过 “智能体式搜索” (Agentic Search) 来探索和理解您的代码库，而无需预先索引。 - 核心应用场景：从探索新项目、与 AI 结对编程、从零到一构建应用，到添加单元测试、撰写提交信息，甚至是进行大规模的代码库迁移。 - 最佳实践： - 如何利用 ` 文件为 Claude 提供关键上下文与指导。 - 高效管理权限，安全地加速您的工作流程。 - 通过集成 CLI 工具 (如 Git, Docker) 来释放 Claude 的全部潜力。 - 使用 `/compact` 等命令巧妙地管理上下文窗口。 - 高级技巧：学习如何同时运行多个 Claude 实例、善用 Escape 键进行干预，以及通过无头模式 (Headless Mode) 将 AI 智能体整合到您的 CI/CD 等自动化流程中。 - 最新功能：现场演示模型切换、工具调用间的 “深度思考” (Deep Thinking) 以及与 VS Code 和 JetBrains 的深度集成。演讲者： Cal Rueb，Anthropic 技术团队成员 (Paul Jankura-ai)

宝玉

28,028 görüntüleme • 1 yıl önce

Anthropic 7 月 10 日发布了一场关于 Agent 基础设施的对谈。Claude 平台工程负责人 Katelyn Lesse、产品负责人 Angela Jiang 和产品经理 Jess Yann，分享了几个来自一线的观察。【Agent 的“脚手架”正在变薄】几个月前，搭建 Agent 往往需要写大量流程控制代码：先执行 A，满足条件再进入 B，遇到不同情况还要切换不同分支。流程越复杂，系统越容易出错。随着模型的推理和工具调用能力增强，这些编排层（harness）正在变薄。开发者不用再规定每一步，只需给出目标和基本边界，让模型自己决定怎么完成。与此同时，一种更高层的编排方式开始出现：让多个 Agent 同时解决一个问题，从中选出最佳方案；让一个 Agent 提方案，另一个负责挑错；或者在 Agent 卡住时，请另一个能力更强的 Agent 提供建议。重点正在从“控制每一步”，转向“设计 Agent 之间如何协作”。【衡量 Agent “投入产出比”（ROI，Return on Investment），先看一个人快了多少】 Angela 建议，企业不要一开始就规划上百个自动化流程，而应该先看一个具体的人：用了 Agent 之后，他的工作速度和产出提高了多少？验证有效后，再从个人推广到团队，最后才处理跨部门流程。前期重点看速度和生产力，等应用逐步成熟，再衡量收入、成本和用户指标。很多企业做 AI 转型时，喜欢先画一张宏大的自动化蓝图。问题是，流程涉及的部门越多、规则越复杂，落地阻力就越大。从个人开始，更容易看到效果，也更容易持续推进。【工程团队没消失，但每个人的角色都变了】 Katelyn 观察到，Anthropic 的工程团队和半年前相比，人员构成没有太大变化，但协作方式已经不同。过去通常由技术负责人决定架构，其他工程师领取任务、编写代码。现在，更多工程师会参与产品和架构决策，再分别指挥 Claude 完成具体工作。 Agent 的作用也不再只是“帮忙写代码”。她提到 Shopify 的 River 系统，已经把需求文档、开发环境、代码实现和 QA 测试串成了一套端到端的 Agent 工作流。【个体变强，不等于团队自然变好】 Agent 降低了开发和试错成本，也可能带来新的问题。过去，一个团队会先讨论十个方案中哪个最值得做。现在，每个人都可以快速做出十个原型，甚至全部上线，让市场决定谁胜出。这样做速度很快，但如果缺少统一方向，产品很容易无序扩张。Agent 能显著放大个人能力，却不会自动解决团队的协调、取舍和决策问题。来源：

Anthropic 7 月 10 日发布了一场关于 Agent 基础设施的对谈。Claude 平台工程负责人 Katelyn Lesse、产品负责人 Angela Jiang 和产品经理 Jess Yann，分享了几个来自一线的观察。【Agent 的“脚手架”正在变薄】几个月前，搭建 Agent 往往需要写大量流程控制代码：先执行 A，满足条件再进入 B，遇到不同情况还要切换不同分支。流程越复杂，系统越容易出错。随着模型的推理和工具调用能力增强，这些编排层（harness）正在变薄。开发者不用再规定每一步，只需给出目标和基本边界，让模型自己决定怎么完成。与此同时，一种更高层的编排方式开始出现：让多个 Agent 同时解决一个问题，从中选出最佳方案；让一个 Agent 提方案，另一个负责挑错；或者在 Agent 卡住时，请另一个能力更强的 Agent 提供建议。重点正在从“控制每一步”，转向“设计 Agent 之间如何协作”。【衡量 Agent “投入产出比”（ROI，Return on Investment），先看一个人快了多少】 Angela 建议，企业不要一开始就规划上百个自动化流程，而应该先看一个具体的人：用了 Agent 之后，他的工作速度和产出提高了多少？验证有效后，再从个人推广到团队，最后才处理跨部门流程。前期重点看速度和生产力，等应用逐步成熟，再衡量收入、成本和用户指标。很多企业做 AI 转型时，喜欢先画一张宏大的自动化蓝图。问题是，流程涉及的部门越多、规则越复杂，落地阻力就越大。从个人开始，更容易看到效果，也更容易持续推进。【工程团队没消失，但每个人的角色都变了】 Katelyn 观察到，Anthropic 的工程团队和半年前相比，人员构成没有太大变化，但协作方式已经不同。过去通常由技术负责人决定架构，其他工程师领取任务、编写代码。现在，更多工程师会参与产品和架构决策，再分别指挥 Claude 完成具体工作。 Agent 的作用也不再只是“帮忙写代码”。她提到 Shopify 的 River 系统，已经把需求文档、开发环境、代码实现和 QA 测试串成了一套端到端的 Agent 工作流。【个体变强，不等于团队自然变好】 Agent 降低了开发和试错成本，也可能带来新的问题。过去，一个团队会先讨论十个方案中哪个最值得做。现在，每个人都可以快速做出十个原型，甚至全部上线，让市场决定谁胜出。这样做速度很快，但如果缺少统一方向，产品很容易无序扩张。Agent 能显著放大个人能力，却不会自动解决团队的协调、取舍和决策问题。来源：

宝玉

67,350 görüntüleme • 1 ay önce

uiverse + v0 Chat + Cursor + Vercel: AI辅助Web开发全流程演示，从UI设计到快速部署视频简介：这个视频展示了高效Web开发流程，从UI组件选择到最终部署的每一步。探讨了如何利用多种先进工具来简化开发过程并提高效率： uiverse：从这个开源UI组件库中选择并定制精美的界面元素。 v0 Chat：演示如何使用AI辅助开发工具来加速编码过程，解决复杂问题，并生成高质量代码。 Cursor：介绍如何使用这款AI驱动的代码编辑器进行代码优化和调试，提高代码质量。 Vercel：展示如何利用这个平台快速部署和发布Web应用。时间戳: 00:00 高效Web开发流程简介 01:53 案例展示 03:06 天气应用开发演示 13:49 收音故事页面开发演示 18:33 总结

uiverse + v0 Chat + Cursor + Vercel: AI辅助Web开发全流程演示，从UI设计到快速部署视频简介：这个视频展示了高效Web开发流程，从UI组件选择到最终部署的每一步。探讨了如何利用多种先进工具来简化开发过程并提高效率： uiverse：从这个开源UI组件库中选择并定制精美的界面元素。 v0 Chat：演示如何使用AI辅助开发工具来加速编码过程，解决复杂问题，并生成高质量代码。 Cursor：介绍如何使用这款AI驱动的代码编辑器进行代码优化和调试，提高代码质量。 Vercel：展示如何利用这个平台快速部署和发布Web应用。时间戳: 00:00 高效Web开发流程简介 01:53 案例展示 03:06 天气应用开发演示 13:49 收音故事页面开发演示 18:33 总结

nicekate

20,818 görüntüleme • 1 yıl önce

“全国统一大市场”建设加速？其实不用去深入思考，因为精神病人的思维，常人是无法理解的，就是披着市场的皮，干的计划经济的事，体现了习近平愿望和能力方法间的冲突，他希望国内循环起来，独立自主不依靠全世界，然后自己牛逼哄哄的去称霸；但是方法和能力呢？还停留在毛时代，甚至是秦始皇时代，用高度管制或者说政府高度主导控制的方式，去实现经济的发展社会进步——这就好比生病了不看医生不吃药，反而指望跳大神一样荒唐可笑。从本质上来说，中国经济从内外双循环转向内部循环为主也已经16年了。目前，经济面临的外部形势越来越严峻，外部循环熄火，投资主导的内部循环成了唯一可靠的驱动引擎。在这样的局面下，再次提出内循环，只不过因为习近平已经无从选择。虽然副作用大，但也不得不一饮而下。这是一个艰难的时代。我们都曾以为，过去那欢愉的一切都是不用付出任何代价的。

“全国统一大市场”建设加速？其实不用去深入思考，因为精神病人的思维，常人是无法理解的，就是披着市场的皮，干的计划经济的事，体现了习近平愿望和能力方法间的冲突，他希望国内循环起来，独立自主不依靠全世界，然后自己牛逼哄哄的去称霸；但是方法和能力呢？还停留在毛时代，甚至是秦始皇时代，用高度管制或者说政府高度主导控制的方式，去实现经济的发展社会进步——这就好比生病了不看医生不吃药，反而指望跳大神一样荒唐可笑。从本质上来说，中国经济从内外双循环转向内部循环为主也已经16年了。目前，经济面临的外部形势越来越严峻，外部循环熄火，投资主导的内部循环成了唯一可靠的驱动引擎。在这样的局面下，再次提出内循环，只不过因为习近平已经无从选择。虽然副作用大，但也不得不一饮而下。这是一个艰难的时代。我们都曾以为，过去那欢愉的一切都是不用付出任何代价的。

Xiang Yang 向阳

11,942 görüntüleme • 1 yıl önce

在硅谷科技圈社交的觥筹交错之中，小龙虾之父🦞 Peter Steinberger 🦞 打开自己的电脑，分享了他和 Agent 一起工作的几个流程。开篇他就提到：去年，我受限于 token。我通过加入 OpenAI 解决了这个问题。后来，我受限于 CPU。现在我感觉，真正限制我的其实是注意力。他点出了我们与 AI 协作方式中正在发生的一个重要转变。大多数人以为自己在使用 AI。但实际上，他们还在做那些未来应该由 agent 接手的协调工作。我把它整理成一个 7 层阶梯。看看你现在在哪一层。第 1 层：聊天你提问，它回答。其他事情还是你自己做。第 2 层：上下文你把背景信息贴进去，它的回答变好了。但你仍然要决定什么上下文重要，以及什么时候提供。第 3 层：记忆它开始记住你。你不用反复解释那么多。但你仍然在管理每一次会话。第 4 层：工具它可以搜索、读文件、运行代码。但你仍然要决定什么时候调用工具、为了什么调用工具，以及如何检查每一个结果。第 5 层：技能skill 你已经给了它一些工作流程和 playbook。它知道你的工作方式，而不只是你问了什么。但它仍然是被动的，还在等你启动。第 6 层：后台工作它可以在你不盯着看的情况下运行，异步执行。你审核的是输出，而不是过程。现在大多数关于 “agentic” 的炒作，其实都集中在这一层，而且大多数团队还没有真正达到。第 7 层：目标你定义结果、约束和品味。agent 负责跑完整个循环。你不再管理任务，而是管理方向。每往上一层，你做的任务管理就更少，承担的结果 ownership 就更多。这不只是工具能力的变化，而是你和工具、你和自己时间之间关系的根本变化。大多数人还停留在第 2 层或第 3 层，却把这叫作“使用 AI”。大多数团队还停留在第 4 层或第 5 层，却把这叫作“AI-powered”。真正的突破，是建立一种更好的 delegation contract，把人从执行者释放出来，变成方向的定义者。那么：你现在在哪一层呢？

在硅谷科技圈社交的觥筹交错之中，小龙虾之父🦞 Peter Steinberger 🦞 打开自己的电脑，分享了他和 Agent 一起工作的几个流程。开篇他就提到：去年，我受限于 token。我通过加入 OpenAI 解决了这个问题。后来，我受限于 CPU。现在我感觉，真正限制我的其实是注意力。他点出了我们与 AI 协作方式中正在发生的一个重要转变。大多数人以为自己在使用 AI。但实际上，他们还在做那些未来应该由 agent 接手的协调工作。我把它整理成一个 7 层阶梯。看看你现在在哪一层。第 1 层：聊天你提问，它回答。其他事情还是你自己做。第 2 层：上下文你把背景信息贴进去，它的回答变好了。但你仍然要决定什么上下文重要，以及什么时候提供。第 3 层：记忆它开始记住你。你不用反复解释那么多。但你仍然在管理每一次会话。第 4 层：工具它可以搜索、读文件、运行代码。但你仍然要决定什么时候调用工具、为了什么调用工具，以及如何检查每一个结果。第 5 层：技能skill 你已经给了它一些工作流程和 playbook。它知道你的工作方式，而不只是你问了什么。但它仍然是被动的，还在等你启动。第 6 层：后台工作它可以在你不盯着看的情况下运行，异步执行。你审核的是输出，而不是过程。现在大多数关于 “agentic” 的炒作，其实都集中在这一层，而且大多数团队还没有真正达到。第 7 层：目标你定义结果、约束和品味。agent 负责跑完整个循环。你不再管理任务，而是管理方向。每往上一层，你做的任务管理就更少，承担的结果 ownership 就更多。这不只是工具能力的变化，而是你和工具、你和自己时间之间关系的根本变化。大多数人还停留在第 2 层或第 3 层，却把这叫作“使用 AI”。大多数团队还停留在第 4 层或第 5 层，却把这叫作“AI-powered”。真正的突破，是建立一种更好的 delegation contract，把人从执行者释放出来，变成方向的定义者。那么：你现在在哪一层呢？

Michael Guo

17,812 görüntüleme • 1 ay önce

$🚀Anthropic 悄无声息地推出了一项功能：Agent Teams 让 Claude 在 Claude code 内构建自己的 AI 代理团队! 该功能改变了传统的上下级 AI 架构，允许 Claude 构建一个同级代理团队。这些代理可以共享任务列表、直接互相发送消息并审查彼此的工作，实现类似于真人团队的协作模式。在演示中，一个由 QA 工程师、前端开发者和后端开发者组成的 3 人团队展示了这一能力。 QA 代理发现 3 个错误后，直接向前后端开发者发送反馈。开发者修复问题后，应用程序在一轮测试中即成功上线。该功能在 Claude Code v2.1.32 及更高版本中可用。以下是开启方法与运行规则： 1. 启用方法确保版本符合要求。在 settings.json 中添加以下配置： "env": { "CLAUDE_CODE_EXPERIMENTAL_AGENT_TEAMS": "1" } 或者将此内容粘贴给 Claude 并说明“添加到我的设置中”，随后重启。 2. 提示词设定使用纯英文进行提示。开始时需要设定一个明确的目标（代理启动时没有上下文）。提示词示例："使用 Sonnet 创建一个 3 人团队"，并详细描述每个角色的职责、交付物以及完成后需要联系的下一个代理。 3. 运行规则 - 每个代理拥有自己的独立文件。 - 必须定义确切的输出。 - 指定明确的通信链路（谁与谁交谈）。 - 团队规模建议保持在 3-5 个代理。 4. 适用场景与限制该功能适用于有独立部分且可以并行运行的复杂工作。对于简单或顺序任务，不建议使用该功能，因为团队协作会消耗 3-4 倍的 Token。$

🚀Anthropic 悄无声息地推出了一项功能：Agent Teams 让 Claude 在 Claude code 内构建自己的 AI 代理团队! 该功能改变了传统的上下级 AI 架构，允许 Claude 构建一个同级代理团队。这些代理可以共享任务列表、直接互相发送消息并审查彼此的工作，实现类似于真人团队的协作模式。在演示中，一个由 QA 工程师、前端开发者和后端开发者组成的 3 人团队展示了这一能力。 QA 代理发现 3 个错误后，直接向前后端开发者发送反馈。开发者修复问题后，应用程序在一轮测试中即成功上线。该功能在 Claude Code v2.1.32 及更高版本中可用。以下是开启方法与运行规则： 1. 启用方法确保版本符合要求。在 settings.json 中添加以下配置： "env": { "CLAUDE_CODE_EXPERIMENTAL_AGENT_TEAMS": "1" } 或者将此内容粘贴给 Claude 并说明“添加到我的设置中”，随后重启。 2. 提示词设定使用纯英文进行提示。开始时需要设定一个明确的目标（代理启动时没有上下文）。提示词示例："使用 Sonnet 创建一个 3 人团队"，并详细描述每个角色的职责、交付物以及完成后需要联系的下一个代理。 3. 运行规则 - 每个代理拥有自己的独立文件。 - 必须定义确切的输出。 - 指定明确的通信链路（谁与谁交谈）。 - 团队规模建议保持在 3-5 个代理。 4. 适用场景与限制该功能适用于有独立部分且可以并行运行的复杂工作。对于简单或顺序任务，不建议使用该功能，因为团队协作会消耗 3-4 倍的 Token。

Lonely

19,888 görüntüleme • 2 ay önce

天塌了！Anthropic CEO 这番话，直接给全球程序员下达了死亡倒计时！🔥 这位缔造了地表最强代码模型 Claude 的幕后大佬直接摊牌了。他们公司内部拿着百万年薪的最顶级工程师，现在居然已经彻底不写代码了！他们把核心工作全部甩给大模型，自己只在旁边打打下手做校对。最让人头皮发麻的是他给出的时间表。半年！最多不超过 12 个月！ AI 将彻底包揽软件工程师（SWE）绝大部分、甚至是全部的开发工作！当机器开始自己写代码、自己修 Bug，完成进化的自我闭环时。那些还在死磕传统语法的“古典程序员”，注定会被这波洪流无情碾碎。拥抱 AI 智能体，或者被 AI 直接淘汰，留给普通人的窗口期真的不多了！🚀

天塌了！Anthropic CEO 这番话，直接给全球程序员下达了死亡倒计时！🔥 这位缔造了地表最强代码模型 Claude 的幕后大佬直接摊牌了。他们公司内部拿着百万年薪的最顶级工程师，现在居然已经彻底不写代码了！他们把核心工作全部甩给大模型，自己只在旁边打打下手做校对。最让人头皮发麻的是他给出的时间表。半年！最多不超过 12 个月！ AI 将彻底包揽软件工程师（SWE）绝大部分、甚至是全部的开发工作！当机器开始自己写代码、自己修 Bug，完成进化的自我闭环时。那些还在死磕传统语法的“古典程序员”，注定会被这波洪流无情碾碎。拥抱 AI 智能体，或者被 AI 直接淘汰，留给普通人的窗口期真的不多了！🚀

比特币橙子Trader

112,207 görüntüleme • 5 ay önce

全球软件工程师的岗位描述刚刚被清空。 Larry Ellison 直接摊牌了。甲骨文公司现在的代码根本不是人写的。全是 AI 模型在干活。以前写代码要一行行死磕逻辑。现在人类只剩下一个动作。声明意图。你告诉 AI 到底想实现什么功能。剩下的底层分步流程全部由机器自动生成。别拿它当初创公司的概念演示看。甲骨文是全球最大的底层基础设施巨头之一。连他们的核心代码架构都彻底交接给了模型。只会写循环语句和纠结语法的码农很快就会被出清。手搓代码的古典时代正式结束。下一个十年的最高技术壁垒叫准确下达指令。

全球软件工程师的岗位描述刚刚被清空。 Larry Ellison 直接摊牌了。甲骨文公司现在的代码根本不是人写的。全是 AI 模型在干活。以前写代码要一行行死磕逻辑。现在人类只剩下一个动作。声明意图。你告诉 AI 到底想实现什么功能。剩下的底层分步流程全部由机器自动生成。别拿它当初创公司的概念演示看。甲骨文是全球最大的底层基础设施巨头之一。连他们的核心代码架构都彻底交接给了模型。只会写循环语句和纠结语法的码农很快就会被出清。手搓代码的古典时代正式结束。下一个十年的最高技术壁垒叫准确下达指令。

墓碑科技

79,769 görüntüleme • 5 ay önce