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Anthropic / Claude 最近有一门课叫《The AI-Native SDLC Playbook》，这是一门教工程团队如何把 AI Agent 全面嵌入软件开发生命周期（SDLC）的实战课。这门课想教的是：人负责目标、判断和治理，AI Agent 负责大量执行，并且让 AI 参与 Plan → Design → Build → Test → Deploy → Maintain 的整个闭

文章是在讨论现代前端开发中被忽视但极为关键的性能瓶颈——主线程阻塞与调度. https://kciter.so/posts/the-expensive-main-thread/en/ 浏览器的绝大部分交互与逻辑都挤在单个主线程上，包括：执行 JavaScript（事件回调、网络响应、框架内部逻辑）、DOM 渲染流水线（rAF、样式计算 Style、布局 Layout、绘制 Paint）。 JS 执

ChatGPT官方入门与进阶资源：ChatGPT Training——包含模型、Agents、插件、图像与语音、部署与安全等实操文档与示例，适合开发者与产品经理快速上手。

Anthropic 与多位一线工程领袖对 AI 软件工程的未来达成以下共识： 递归进化闭环：更强模型催生更优编程工具，高效工具反哺模型研发，形成高复利的正向循环。 工作流重构：开发模式转向“测试先行（TDD）与顶层规划”，传统 Dev 工具及轻量 SaaS 率先面临内部 Agent 替代。 核心瓶颈：数小时的长周期自主任务、大规模上下文管理与强监管合规仍是关键阻碍。 人才标准质变：工程师角色从“写/审代码”变为“评测与校准”，核心竞争力转向对模型能力边界的敏锐认知。

大模型虽能帮新手完成及格线任务，但真正决定提示词上限的是领域专业知识。正如数学家陶哲轩引导大模型攻克前沿难题一样，唯有深谙具体业务与技术细节的专家，才能一眼识破模型瑕疵、主导推演方向，并触发模型的“专家模式”。因此，即便大模型日益强大，人类专业认知仍是核心瓶颈——知识早已内化在模型中，但唯有真正的专家才能将其最高价值榨取出来。

《用户体验法则》是一套最佳实践汇编，设计师在构建用户界面时可以参考这些内容。

斯坦福的教授vibe coding的课程《现代软件开发者》要出新版啦~ 讲师Mihail Eric介绍： “我非常激动，终于可以宣布我的斯坦福课程《现代软件开发者》（The Modern Software Developer）推出最新版了。为了这次更新，我们已经筹备了整整 9 个月。 去年 11 月，随着 Claude Opus 4.5 发布，编程智能体的能力迎来了一次跃迁式提升。我们所有人都

目前课程课件还未上传，课程大纲和阅读材料已经公布了。 “从单体式语言模型转向复合型 AI 系统——即由大语言模型（LLM）、检索器、工具和优化器等多个相互协作的组件组成的系统——标志着面向用户构建 AI 应用的方式发生了根本性转变。 本课程将教授学生如何设计和构建智能体系统，内容覆盖从简单的 LLM 流水线、复合型 AI 系统，一直到自主智能体的完整技术谱系。学生将学习如何确定值得重点解决的问题

Runta 发布 FrontierHarness 评测，在固定基准模型（Kimi K3）下对比了 12种智能体框架配置。核心发现：各框架通过率差距不大（50%~66.7%），但单次成功中位数成本相差高达 17倍（1.05~18.34）。 Codex：通过率最高（66.7%），表现最稳健； Pi：长任务极省 Token 与轮次，性价比最优； Exo：单任务成本最低（$1.05），失败停机早利于重试； Claude Code：通过率达 63.3%，但因与隐式缓存不匹配，加权命中率仅 25%，成本高达同类 5.6 倍。 结论：框架的工具编排与缓存适配策略对真实 API 账单起决定性作用。

本文探讨了在 AI 时代如何守护好奇心并让认知产生“复利”： 警惕便利陷阱：AI 像老虎机一样即时提供答案，剥夺了深入苦思的过程，导致原创力衰退。便利换来的是浅层认知。 好奇心依赖反馈：对新事物“缺乏兴趣”往往是技能不足与缺乏即时反馈。通过小步快跑积累正向反馈，熬过初期，孤立知识才能连成可跨界迁移的“神经认知网”。 从抽取到构建：不要让 AI 代替思考（抽取），而要让它作为启发深思的镜子与脚手架（构建）。 核心结论：赶在你思考前给出答案的工具只会让你更依赖它；好奇心能产生复利，便利却不能。

大学培养创业者的最佳途径并非开设“创业学”课程或举办商业计划书大赛，而是做好两件事：一是扎实教授计算机、工程等硬核专业，培养学生动手造物的能力与习惯；二是还给学生自由时间，鼓励他们鼓捣业余项目（如微软与Meta均诞生于哈佛无课业压力的复习周）。 创业的核心在于打造打动用户的产品，而非做PPT迎合投资人。大学无需设立创业学院或大兴土木，只需邀请年轻创始人展示真实范例、消除神秘感，并对学生的自发探索减少干预，将经费留给硬核学科，顶尖创始人自会在自由土壤中自然涌现。

之前发过，书最近又更新了不少，就再发一次~ 全书共七部分、二十六章。前三部分建立强化学习的统一语言和算法基础；第四部分把这些工具带入大语言模型后训练；第五、六部分研究动作空间扩展到工具和多模态世界后出现的新问题；第七部分讨论如何发现失败、建立可靠评测并继续推进研究。附录提供算法实现、数学基础与工程查阅资料。 “强化学习研究一个朴素而困难的问题：一个系统采取行动、观察结果，再根据结果改进下一次行动

普林斯顿大学教授Anirudha Majumdar公开了最新修订的机器人导论课程资料，包括视频讲座、讲义及项目作业。这套教案最显著的变化是将现代机器人学习（Robot Learning）与传统的路径规划、控制理论及SLAM并列，作为核心章节呈现。这一课程结构的调整比任何精美的演示视频都能更真实地反映行业现状：机器人学正在经历从纯数学控制向数据驱动的范式转移。当学习（Learning）不再是课程最后

小初高英语资料大包 整理了小学、初中及高中阶段的英语学习干货，词汇、语法、阅读、写作这些板块都包了，各年级都能拿来用。

大病之后才明白：何裕民透过癌症悟人生 （知名抗癌专家何裕民，从癌症出发，带你重新读懂生命意义） 我们总说等以后再说，等有钱了、等闲下来再好好生活，直到大病来临，才突然惊醒——到底什么才是生命里最重要的？这本书是抗癌专家的人生感悟： ▪️ 抗癌专家亲述： 上海中医药大学知名抗癌专家何裕民教授，从数十年临床经验+自身感悟，透过癌症讲人生 ▪️ 戳中生命本质： 为什么我们会活的这么累？大病之后才

我们得到的信息越来越多，然而真正理解的却少之又少。 本书将带领读者，面对信息洪流时，将信息的价值和利用率最大化，实现高质量输出；而不是在日复一日的盲目接收中愈发迷茫，投入与产出总是不成正比。