美国CIA的前身“战略情报局”在二战期间写了一本小册子，用来指导潜伏在纳粹占领区企业里的间谍破坏企业经营。具体方法包括：任何事都严格要求走流程；有事没事就召集个会议；反复讨论已经决定的事；用“谨慎”、“理智”为由推迟进度；用文书、审批等折磨员工……

OSS（战略情报局，中央情报局前身）1944年印刷的《Simple Sabotage Field Manual》，2008年由中央情报局解密。里面有许多用简单手段破坏纳粹德国及其占领区生产和社会运转效率的建议

在线演示：million.dev/moka 这个模型是从KataGo（类似AlphaZero的开源围棋程序，这两天和申真谞对弈的那个 ）对局中蒸馏出来的。 感觉这个项目很适合学习“怎样把一个强模型的能力压缩成某个狭窄场景的小模型”

AgentENV 是一套专为大规模 Agent 环境运行而生的平台，它将海量 Firecracker 微虚拟机调度、快照、派生等能力集成在一起，面向 Agentic RL 训练提供一整套高效、弹性且低成本的解决方案。 平台支持跨机器、跨镜像的动态按需加载，配合本地磁盘热数据缓存与冷数据驱逐机制，实现超大镜像无需预热即可快速启动；闲置环境可在 100 ms 内暂停并释放资源，恢复时同样毫秒级完成。

Nyra Labs发布的CrisperWhisper 2.0解决了语音转文字中“如实记录”与“润色整理”的长期混淆。它支持在逐字模式（保留所有语气词、结巴、笑声）与意图模式（自动修正语病、格式化日期邮件）之间切换。该模型在十种语言的非流畅性F1指标上超越了ElevenLabs和微软，并将单词边界误差压低至30毫秒级别，同时通过条件持续技术解决了长音频拼接处的幻觉与重复问题。行业长期以来用字错率掩盖

这篇文章由 Zig 核心团队成员 Martin Wickham 撰写，详细解释了 Zig 增量编译为什么能做到毫秒级重建。 作者作为 Zig 核心团队成员，参与了 Zig 编译器增量编译的实现。这项功能可以检测项目上次构建后哪些函数和声明发生变化，只重新编译这些代码，并把生成的字节直接补进输出二进制中，从而让重新构建变得非常快。Zig 项目为此努力了很久，近几个发布周期中，这项功能已经从概念验证逐

麦肯锡问题树通过MECE原则（不重复、不遗漏）将复杂问题结构化。它包含探寻原因的Why树、拆解工作的What树及寻找方案的How树。借助AI技术，团队能够自动化构建逻辑分支并进行结构校验，避免混淆因果与决策，从而让产品经理专注于核心业务决策，实现分析方法的规模化复用。

💡 7个让 Claude 助你拿到心仪 Offer 的黄金提示词 / 7 Prompts to Get Hired Using Claude 引言 / Introduction 🚨 **BREAKING: Claude can get you hired at your Dream Company in 5 days. Here are 7 prompts that make

Y Combinator 每隔一段时间会公开一份清单，告诉创业者“我们现在最想看到什么样的公司”。2026 年秋天这份刚出来，主题很明确：AI 正在从屏幕里走向真实世界。下面这十几个方向，每一个都值得认真看。

方案涵盖：强制HTTP/2过滤简易脚本；利用内核路由黑洞低开销封禁数据中心IP段；配置Nginx规则校验浏览器特征头；通过nftables无状态过滤底层扫描器；并引入JA4 TLS指纹识别及Brotli预压缩技术，协助运维在底层实现安全加固。

这是陶哲轩在 2026 年国际数学家大会上的公众演讲《人工智能时代的数学》。它讨论的重点是一旦 AI 能够完成相当一部分研究级数学任务，数学共同体应如何重新审视自身的目标、价值与制度。 演讲提出一个条件性假设：在不久的将来，AI 将能以可接受的成本和成功率，完成相当一部分研究级数学任务。如果这个假设成立，数学将从“证明稀缺”转向“证明过剩”时代。

Neonize 是一套功能完善的 WhatsApp 自动化 Python 库，它把企业级性能与 Python 易用性完美结合，提供了整套 WhatsApp 自动化的解决方案。 不仅拥有基于 Go 的高性能后端和完整消息收发能力，还支持群组管理、实时事件处理、多数据库存储，甚至能同时管理多个账号。 主要功能： 完整的消息收发，支持文本、图片、视频、文档等多种媒体类型； 群组创建、成员管

一个从概念理解到独立实践的 Harness Engineering 深度学习档案。 这是一个不断生长的学习项目。Harness Engineering（驭缰工程）是 OpenAI 在 2026 年 2 月提出的工程范式：工程师不再写代码，而是设计环境、明确意图、构建反馈回路，让 AI 智能体可靠地完成工作。 本仓库记录了从阅读原文、拆解概念、形成思考、动手实践到输出作品的完整学习过程。希望对同样

如果你试过用Claude Code写代码，你会发现它处理单点任务很强，但一旦涉及跨文件、多日期的复杂工程，AI就开始"放飞自我"：要么漏掉测试，要么自作主张改了你没交待的代码。SAW（Safe Agentic Workflow）的出现，本质上是给AI助手套上了一层工业级的SOP。它不是靠堆叠更长的Prompt，而是在你的Linux本地项目里植入了一套"数字职场"：BSA负责审需求，Develope

用模拟城市游戏来理解PostgreSQL是如何运作的。一个开发者用单次提示和Claude Opus 5，在一天内构建了PostgreSQL内部机制的3D可视化模拟器，将数据库组件呈现为城市建筑~

死记硬背并非真正的学习。高效学习是一个基于控制论的反馈闭环：由目标驱动输出，再由输出倒逼输入。我们不应盲目囤积无用知识，而应围绕具体项目获取“独门知识”，并利用数字化工具构建只收集灵感火花的“第二潜意识”库，最终通过创作实践来重塑心智。

斯坦福最新研究指出，目前AI并未引发大规模失业，对整体就业影响有限，但初级岗位减少确实加剧了应届生求职难度。尽管AI能提升个体效率，但由于企业调整存在滞后性，宏观生产率红利尚未显现，且行业采用冷热不均。AI对就业市场的长期重塑作用仍有待时间检验。

凌晨3点易醒与人体核心体温和皮质醇的自然回升有关。若想快速重新入睡，应克制看手机和时间的冲动；尝试“4-7-8呼吸法”激活迷走神经、降低心率；或通过渐进式肌肉放松与“认知洗牌法”产生随机意象，从而分散对焦虑的关注，向身体传递安全入睡的信号。

Modular发布了一份开源的LLM推理手册，系统梳理了从GPU架构到持续批处理、前缀缓存等核心优化技术。它不只是静态文档，还内置了KV Cache内存计算器、Token流转可视化及量化影响模拟器等交互工具，旨在解决推理侧知识碎片化且门槛高的问题，帮助工程师在生产环境中实现模型的高效落地。当大模型进入应用深水区，比拼的不再是模型规模，而是每单位算力的产出比。开发者在追求模型性能时，往往容易忽略推理

该项目使用ffmpeg模拟磁带音频特性。 它包含磁带噪声、抖晃和颤动音调调制、带宽限制以及均衡器调整。 甚至可以区分不同种类的磁带： BASF LH Extra C90：德国铁氧体磁带。适度嘶声和轻微抖动。 Maxell UD C90：高品质铁氧体磁带。低嘶声，更宽频率范围。 Sony CHF60 Type I Normal（1978年）：经典60分钟普通磁带。温暖的中频。 Sony CHF90（