Little菜鸡

帮助开发者理解AI编程中的核心概念。文章详细解释了人工智能（AI）、大语言模型（LLM）、Token、模型参数、训练与推理、微调、上下文窗口、提示词（Prompt）、MCP、Agent Skills等

大家好，我是程序员鱼皮。 为了帮助大家了解瞬息万变的 AI 行业，我打算做个「每周 AI 热点速递」系列，帮大家划重点。每周你只需要花几分钟阅读，就不用再担心错过什么啦。 每周 AI 热点速递： Cu

腾讯面试的时候，面试官问我：“用过什么 AI 编程工具？”。我说：“Trae。” 空气突然安静了两秒。 我搞不清楚为什么面试官沉默了，当时我还在想：“是不是我回答得不够高级？”。 面试被挂后才意识到：

我的11个AI Agent终于学会了自我进化。不是我每天教它们，而是它们自己在观察、学习、调整策略。视频号「放弃Cursor半年」4.7万播放，这不是靠运气。

近日，Anthropic 发布了 《How AI assistance impacts the formation of coding skills》 ，这篇论文主要核心解释了一个问题：AI 写代码能

在前三篇文章中，我们搞定了性能、行为和错误的采集。但很多掘友在评论区灵魂发问：**“数据是抓到了，发不出去有啥用？进电梯断网了咋办？页面关太快请求被掐了咋办？....

我想先告诉你一个很多人没意识到的事实：这场竞争的本质，根本不是"谁的模型更聪明"。 如果只是比谁的参数多、谁的跑分高，那这场仗早就打完了，国产模型基本都是追赶者的姿态。但现实是，战场远比这复杂得多。

如果把时间拨回2023年，说“只会写 HTML 和 CSS 的前端要失业”，可能还会被当作是一种制造焦虑的标题党。但在2026年的今天，这已经不再是一个预测，而是正在发生的残酷事实。

Input （20分钟） -- 只允许“带痛点输入” 为什么输入是第一步？ 技术人的思维通常都是先写代码，然后再找问题，这是上班状态培养的习惯，上面安排工作，你执行，这种属于执行者的逻辑，已经偏离了现