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。

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

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

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。

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

想把 iCloud 里积攒的几千张照片备份到本地硬盘，只能在网页或 App 里手动操作，费时费力。 偶然在 GitHub 发现 icloudphotosdownloader 这个开源的命令行工具，可以直接通过脚本下载整个 iCloud 照片库到本地。 基于 Python 开发，支持双重认证登录，通过简单的命令就能把照片和视频批量下载到指定文件夹。。 支持断点续传，已下载的文件会自动跳过，

可灵团队开源 UniVideo：一个模型搞定视频理解+生成+编辑 你看到的这个，就是快手可灵团队与滑铁卢大学联合推出的统一视频模型 UniVideo，这个模型首次将视频理解、编辑和生成整合到了一个模型中。 演示中它支持通过输入图片和 prompt 来生成视频，也可以输入视频和图片来修改视频，或者直接使用 prompt 来编辑视频。 技术上这个模型最大的突破是：用 千问 2.5 VL 做理解负

想动手写个 AI Agent，网上大部分只讲理论，即使有开源代码也运行不起来。 偶然在 GitHub 上看到 Awesome AI Apps 这份开源资源合集，汇集了 70+ 个实战项目和完整教程，从入门到进阶一应俱全。 项目按照难度和应用场景分类，涵盖基础智能体、简单应用、MCP 集成、记忆系统、RAG 应用和高级多智能体系统，还提供 AWS Strands 完整课程。 每个项目都包含完整

皇帝的新衣：如何用 200 行代码实现 Claude Code 这篇文章介绍了看似神奇的 AI 编程助手背后的原理。作者 Mihail Eric 认为这些工具的核心架构其实非常简单，并非什么“黑魔法”，仅用约 200 行 Python 代码即可实现一个功能完备的编程 Agent。核心在于“LLM 决策 -> 本地执行 -> 反馈结果”的循环架构。只要掌握了这个模式，任何人都可以构建自己的编码助手

MIT的公开课MIT16.485 - 自动驾驶车辆的视觉导航 这门课是机器人视觉导航领域的硬核课程，特别适合那些想要深入理解SLAM（同步定位与建图）、视觉里程计以及无人机自主飞行背后的数学原理与工程实现的同学。它强调从数学公式推导到 C++ 代码落地的完整闭环。

Next.js vs. React: A Comparative Tutorial Next.js 与 React：对比教程 **Discover the differences between React and Next.js, a framework used by companies like TikTok, Hulu, and Nike to supercharge their