行为经济学入门课 。课程核心问题是：人为什么常常明知怎样做更好，却仍然做出损害自身利益的决定？ 它用六周内容介绍行为经济学中的典型主题：非理性决策、金钱心理、诚实与作弊、劳动与动机、自我控制、情绪与风险判断。每周都围绕实验、故事和现实案例展开，强调人的错误并非随机，而是有规律可预测的，因此也可以通过环境、产品、政策和个人习惯设计来改善。 课程视频在Youtube上，有条件的同学可看。

《靠 Grep 就够了吗？Agent Harness 如何重塑 Agentic Search》 本文研究在 LLM agent 做检索增强任务时，简单的 grep/lexical search 和常见的 vector search 到底谁更有效，以及这个结果会不会受到 agent harness、tool calling 方式和上下文噪声的影响。 结论是：在 LongMemEval 长对话记

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本文提醒使用AI快速开发应用的开发者，发布前务必做好基础安全检查： 确保用户数据隐私合规； 利用AI排查常规漏洞与安全配置； 严防API密钥及敏感信息在前端泄露。 守住安全底线，避免留下重大隐患。

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本文总结了学习软件架构的核心心得：首先，软件设计无法纸上谈兵，必须在真实项目中摸索；其次，康威定律至关重要，代码架构往往由组织的社会关系与激励机制所决定；最后，作者推荐了多份侧重实战与宏观思维的优质资源。

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高效使用AI并非简单的问答，而是要构建后台自动运行的系统。读者可通过7天完成部署：明确AI角色标准、选择合适界面、跑通并扩展自动化工作流、注入背景记忆、接入外部工具，并建立每周优化机制。 这套系统能接管内容研究、客服、代码审查等重复性任务，每周为你节省大量时间，从而让你专注于高价值的核心业务。

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文章拆解了其 6 大工作层（来源、对话、笔记、复利、工作室、导出），并详解了 19 个高阶工作流（涵盖构建知识库、设计课程、制作播客及编写 SOP 等）。 其核心理念是告别普通问答，通过“提取-综合-生成”的复利系统，将杂乱信息转化为高价值的结构化知识资产。

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