Alex Kotliarskyi、Victor Zhu 和 Zach Brock六个月前，在开发一个内部生产力工具时，我们的团队做了一个（在当时）：我们的代码仓库将不包含任何人编写的代码。项目仓库中的每一行代码都必须由生成。为了实现这一点，我们从零开始我们在之前的博客文章《驾驭工程》中记录了这段历程。这个方法。为了解决这个新问题，我们构建了一个名为的系统。是一个智能体编排器，它可以将这样的项目管理

Alex Kotliarskyi、Victor Zhu 和 Zach Brock六个月前，在开发一个内部生产力工具时，我们的团队做了一个（在当时）：我们的代码仓库将不包含任何人编写的代码。项目仓库中的每一行代码都必须由生成。为了实现这一点，我们从零开始我们在之前的博客文章《驾驭工程》中记录了这段历程。这个方法。为了解决这个新问题，我们构建了一个名为的系统。是一个智能体编排器，它可以将这样的项目管理

从面试就要求和 AI 搭档，AI 正在成为职场 “标配队友”。把 “执行力” 规模化复制：AI 搞定重复工作，人类聚焦核心判断。未来职场，会不会用 AI，比会不会专业技能更重要？

不需要专业设备，不依赖海量数据，用你手机里的任何一张照片，一秒钟内生成可任意漫游的3D场景——这不是科幻，而是苹果刚刚开源的新模型。深夜，科技圈被一条GitHub动态惊醒。苹果研究院悄无声息地开源了一个名为的项目，全称“Sharp Monocular View Synthesis in Less Than a Second”——。更关键的是，它完全开源。

Prompt写得越长越稳？我试了几十天，发现真正决定质量的不是技巧，而是“边界 + 结构 + 验收”。这篇把我踩过的坑和能复用的写法都整理了。

别在瞎折腾了！作为踩过坑的我画了张说明书，帮你一眼定位自家业务里最该被AI“抢救”的环节。

从1950年图灵提出“机器能思考吗”的灵魂拷问，到2024年AI渗透每个生活场景，这是一场关于智能的漫长探索。

为什么你的“智能升级”可能走错了方向

在你的工作中，已经开始“混搭”使用不同AI了吗？

今天AI领域的基础设施投资，即便部分“过剩”或“过时”，也必将为下一轮真正的应用爆发埋下伏笔。这份表面光鲜的财报，如同一块投入沸水的试金石，瞬间测出了市场对AI赛道最敏感而脆弱的神经。——在英伟达、AMD乃至云厂商自研芯片的夹击下，缺乏硬件层核心竞争力的甲骨文，恐在供应链与成本控制上长期受制于人。当下的AI浪潮，可能正经历类似的。当资本市场将AI推上神坛，任何一份不及“完美预期”的财报，都可能成为