01 前言 经常看我们公众号的小伙伴，应该对星期一研究室的「信息美学家」栏目不陌生。它已经更新了很多期，而每一期，我们都会给它配一张新的封面。 在以前，我们是在「稿定设计」里手动在模板上修改好，然后再

瑞幸把点咖啡做成了 agent skill。从一杯咖啡出发聊三件事：服务正在和平台脱钩；token 经济学为什么堵死了"垄断入口"这条老路；App 不会按你进化，agent 会

Harness 不是一个新技术发明。它更像是 Agent 工程里那部分一直存在、但过去没有被完整命名的“软件工程现实”。

Pi Agent 是干嘛的 其实其他 Agent 也是这样： 分析环境与上下文：自动探索你的代码库目录、读取项目配置。 制定行动计划：将任务拆解为具体的步骤（如“先搜相关函数，再修改代码，最后跑测试”

从一个"房子"讲起：为什么 Next.js 是面向 AI 的全栈框架（附博客实战拆解） 零、先回答一个"废话问题"：什么是框架？ 想象盖房子。你不能每次盖房子都从烧砖开始——那样太慢了。你需要一份已经

开篇：从"三张牌"到"万能胶" 魔术师的戏法千变万化，但秘密往往只藏在几张固定的牌里；而真正的高手，能临场把任意一张纸折成观众要的东西。Coding Agent 就属于后者——它的工具箱里只有七个简单

模型越来越强，调用越来越频繁，算力价格一路上涨，你的Token账单还好吗？你每个月花多少钱在AI上，有没有省钱妙招？

自己做了个 AI 记账 App「妙蛙记账」。支持自然语言记账和查询。Web 和 Android 都能用。

首先，得明白一个事情，就是我们说得再怎么热火朝天，本质上其实都是调用大厂的AI模型，我们只是优化了流程。这个就是现实，因为我们不可能靠自己造出AI模型！

掘金小册最新上线 6部小册，覆盖 OpenClaw、AI全栈、MCP 协议、大模型应用等前沿领域，带你从底层逻辑到项目落地，全副武装，实现技术降维打击！

金三银四面试季，不光要被各种技术 “八股文” 问到怀疑人生，被 “求二叉树直径” 这类算法题当场干沉默，如今连 AI 相关考题也成了必考点，分享你被问懵的技术题或 AI 相关面试题

一、大模型的"先天约束"——为什么需要工程化 在谈任何工程方法论之前，先要理解我们面对的"对手"是什么。大语言模型有四个结构性约束，它们不会因为模型变大、训练数据变多而消失。所有后续的工程努力，都是在

我这个人呢平时喜欢写写记记，有些想法如果不记下来总感觉会跑掉，空落落的，所以记下来才会踏实。 有道云笔记： 这个期间使用过很多工具最开始是有道云笔记，最近一次记录是在3年前，打开更是少之又少！我依

GitHub README 不会设计？这个 Skill 帮你重新做一遍 很多开源项目功能不错，README 却像一份说明书：开头就是安装命令、目录结构和参数列表。

AI 编程早已融入工作流，几乎所有代码都有 AI 参与。但我观察到，不少学生和初级程序员开始 Vibe Coding——能跑就行，不问为何。批判性思维，是这个时代最容易被忽视、却不该被放弃的东西。

用 AI 生成几次网页后，你很快会看到熟悉的配方：紫色渐变、毛玻璃卡片、发光圆点、彩色图标、超大标题...

朋友圈刷「AI = 一家公司」，Karpathy 同周却在红杉喊 Agentic Engineering。大部分人对 AI 的用法还停在 Vibe Coding 阶段。

baoyu-skills 实战：22 个 AI 技能，从采集到发布一句话搞定 baoyu-skills 是什么 你在 Cursor 里跟 AI 聊天，它很聪明，但不会帮你「存网页」「做小红书图」「发公

当协作对象从「人 + 机器」变成「Agent + 机器」，代码注释的定位必须重新评估，它的职能应该从「代码内的静态说明」，转移到 Harness 的动态信息注入层里去。