这份路线图指出，2026年AI工程师的分水岭在于能否构建复杂的自主系统而非简单的套壳应用。为弥合15万美元的薪资差距，开发者需通过五个等级的项目进阶： 初级：移动端SLM应用，掌握边缘计算与模型优化； 中级：自我改进编码智能体，学习智能体循环与逻辑反思； 高级：多模态视频AI，集成视觉理解与复杂工具； 专家级：个人生活OS，处理深层上下文与隐私架构； 大师级：企业工作流智能体，实现全自动化编排与安全审计。 核心建议：拒绝“教程地狱”，通过构建具有编排、内存管理和容错能力的真实系统，实现职业不可替代性。

Vibe Coding 方法论：不会编程的人如何用 AI 写出能跑的代码 前几天看到一篇文章《how to vibe code w/ claude code》，作者 Elena 是一位 AI 研究员，每天读论文、测模型、写报告，理解 AI 的工作原理，却从没自己写过代码。直到有一天她用自然语言向 Claude 描述了一个需求，45 秒后拿到一段 Python 脚本，运行，成功。原本要花 6 小时

AI裁员潮是真相还是借口？一场关于技术与就业的深度辩论 牛津经济研究院最新研究指出：企业并未大规模用AI替代员工，AI更像是常规裁员的“遮羞布”。这一结论引发了激烈讨论。 数据背后的真相 2025年前11个月，美国约5.5万个岗位以AI为由被裁撤，占2023年以来所有AI相关裁员的75%以上。但这个数字仅占总裁员量的4.5%。 4.5%看似微不足道，但几年前这个数字是零。随着AI能力提

从Ollama到llama.cpp：本地大模型调优的觉醒之路 一位Reddit用户分享了从Ollama切换到llama.cpp的心路历程，引发了社区热烈讨论。这不仅是工具的切换，更是对本地推理深度理解的跨越。 核心观点：Ollama是绝佳的入门工具，让你轻松运行和切换各种LLM。但当你明确了真正想要运行的模型后，llama.cpp才是释放硬件潜力的终极选择。 作者的硬件配置并不豪华：一块30

这篇论文《iouring for High-Performance DBMSs: When and How to Use It》深入探讨了现代数据库系统如何利用 Linux 的 iouring 接口来实现高效、低开销的 I/O 操作。 iouring 在 I/O 密集型或内存带宽受限的场景下收益显著。如果是 CPU 密集型或数据全在内存中则收益有限 。 iouring 是 Linux 下实

Continuous Claude (v3) 是一个增强 Claude Code 功能的开源项目，它将 Claude Code 转化为一个具备持久性、学习能力和多代理（Multi-agent）协作的开发环境。刚开源几个小时就2k star了。 核心系统 ⭕Skills：包含 109 个自然语言触发的工具，涵盖文件操作、代码分析、记忆调用等。 ⭕Agents ：32 个专用代理，拥有独立的角色和职

想通过一个用户名，在互联网上找到这个人的其他社交账号和信息，手动一个个平台去搜索，费时费力还容易遗漏。 在 GitHub 上挖到 Maigret 这个开源情报收集工具，只需要输入用户名，就能自动在 3000 多个网站上搜索相关账号。 基于 Sherlock 项目改进而来，不仅能找到账号，还会解析个人主页提取信息，发现新用户名后还能递归搜索，把线索串联起来。 支持按标签筛选搜索范围，比如只搜索

临时要转换一个文件格式，网上随便搜的在线工具不是限制大小，就是满屏广告，还得担心隐私泄露。 于是在 GitHub 上找到 ConvertX 这个开源项目，支持上千种格文件式互转，可以部署在自己本地电脑上使用。 集成了 FFmpeg、ImageMagick、Pandoc 等 18 种专业转换工具，覆盖图片、视频、文档、电子书、3D 模型等各类文件。 支持批量转换多个文件，还能设置密码保护和多账

Learn Claude Code -- 从零开始构建你自己的 AI Agent。 一个渐进式教程，揭开 Kode、Claude Code、Cursor Agent 等 AI Agent 的神秘面纱。 教程会带你做5 个版本的Agent，总共约 1100 行，每个版本只添加一个概念 v0: Bash 就是一切 一个工具。递归自调用实现子代理。证明核心是极小的。 v1: 模型即代理 4 个工具

作者 Paolo Perrone 批评了大多数教程只教皮毛，并提供了一份为期 6-9 个月的实用学习路线图，期望该教程能让你成为开发出实际解决问题的生产级系统的开发者，而不仅仅是做演示 demo。 内容先从数学基础、编程能力、机器学习基础开始，最后在演进到理解 Agent 原理和开始构建。

Best GitHub Repos to Learn AI From Scratch in 2026: Andrej Karpathy – Neural Networks: Zero to Hero https://github.com/karpathy/nn-zero-to-hero Hugging Face Transformers https://github.com/hug

Claude Scientific Writer 是一个由 K-Dense-AI 开发的开源项目，旨在为科研人员提供一个深度研究与写作的 AI 助手。 它不仅仅是一个简单的文本生成工具，而是一个集成了实时文献检索、学术写作规范、自动图表生成和模拟同行评审的完整工作流系统。它专为生成符合出版标准的学术论文、基金申请书、文献综述和会议海报而设计。 以下是该仓库的详细介绍：

Nano Banana MCP (LNS2905 版) 是一个基于 Model Context Protocol (MCP) 标准的开源工具，它允许用户通过 MCP 客户端（如 Claude Desktop、Cursor 等）直接调用 Google Gemini 的网页版接口来进行高质量的图像生成和编辑。 该项目最显著的特点是它**通过逆向工程（Reverse Engineeri

你是不是也这样：看到好的提示词就截图保存，结果收藏夹里躺着几十张截图、十几个残缺的笔记页面，真正要用的时候却从来不翻，每次都是重新写一个，然后抱怨模型输出不稳定？ 有人分享了一个转变思路：如果我们像对待代码那样对待提示词，会发生什么？ 他做了一周实验，把提示词当作一个需要维护的“标准库”来管理，效果出奇地好。 一、从“句子”思维转向“模式”思维 不要再保存这种提示词：“帮我写一个超高转化的

本文是 Claude Code 2.0 的深度指南，聚焦 Opus 4.5 模型的使用体验。作者主张以 Opus 4.5 为主力进行开发，配合 GPT-5.2 进行代码审查。文章详细解析了语法高亮、检查点回滚（Checkpointing）及子智能体等核心功能，并深入探讨上下文工程与 Token 管理技巧，介绍了如何利用“技能（Skills）”按需加载知识，帮助用户更高效地驾驭编程智能体。

递归语言模型最近蛮火，这篇文章展示了如何用几百行 Python 代码构建一个 RLM 系统。通过赋予大模型“编程访问数据”和“递归调用自身”的能力，将“注意力问题”转化为了“数据库查询问题”，从而极大扩展了 AI 处理海量信息的能力。

一篇在 2026 年真正掌握 AI Agent（智能体）技术的硬核指南。作者 Paolo Perrone 批评了大多数教程只教皮毛，并提供了一份为期 6-9 个月的实用学习路线图，期望该教程能让你成为开发出实际解决问题的生产级系统的开发者，而不仅仅是做演示 demo。 内容先从数学基础、编程能力、机器学习基础开始，最后在演进到理解 Agent 原理和开始构建。

文章考证，“忐忑”作为联绵词（双声词），早在宋代文献中就已出现字形，元代戏曲中已常用。其词源可追溯至西汉典籍中的“憛悇”、“怛惕”等古词，音义皆与“忐忑”相通，意为“心不宁”或“恐惧”。这证明了“忐忑”是渊源古老的汉语固有词汇，与希腊语无关。作者借此提醒读者对网络新奇之说应保持审慎。

这篇文章的作者认为，真正的智能需要模型内部建立稳定、可复用的语义组件（即“概念”），这些概念应当在不同语境和变换下（如“猫”无论在什么背景下）保持一致的内部表达，而不仅仅是依赖表面的统计相关性。 虽然目前的大语言模型通过“预测下一个 token”这种将复杂任务分解为小步骤的方式，在一定程度上模拟了语义构建的过程，从而获得了强大的能力，但这本质上仍是对低层数据空间的监督。这种方式往往导致模型习得的高

Sakana AI 的这篇文章介绍了一个名为“数字红皇后”（Digital Red Queen, DRQ）的研究项目，通过经典的编程游戏 Core War（来探索大语言模型在对抗环境下的进化能力。Core War 是一个诞生于 80 年代的虚拟竞技场，程序（被称为“勇士”）在共享的内存空间中相互厮杀，试图让对手崩溃。 受生物学中“红皇后假说”——即“物种必须拼命奔跑才能保持原地不动”的启发，Sak