AIEra

[WquGuru @wquguru]

全世界包括清北的编程课程都应该向斯坦福的CS146S Fall 2026看齐！这门课相比一年前的Fall 2025已经砍掉了85%的内容，可以知道编程领域进展有多恐怖了，如果还停留在教科书十年不需更新的幻觉中，可想而知会多落后了！

两版课纲我逐周对了一遍：

第 1 周：教你怎么写 prompt → 200 行代码手搓一个 Claude Code
期末项目占分：80% → 50%
给真实开源项目提 PR：0 → 30%

去年还单独讲一周的 AI IDE、Warp 终端、一句 prompt 生成整个应用，今年全部都拿掉。

取而代之的是 Agent Skills、CLAUDE.md / AGENTS.md / hooks、agent-ready 代码库、后台并行 agent、MCP portal 和模型路由，最后一周单独讲软件工厂。

刚入门的话，我建议从第 1 周跟起：
9/22 那节 200 行手写 coding agent，slides 和完整代码都公开了，最核心的是 agent 原型—— read / write / edit / bash 四个工具加一个循环
9/24 拆主流 coding agent 的 system prompt，原始 prompt 文件也已放出来

如果已经天天跟 coding agent 打交道，前几周大概率扫一眼就行，我会重点盯这几块：
- 嘉宾：SpaceX SI负责人 @leerob、Claude Code之父 @bcherny 已经分享完，10/22 轮到 Factory 的 CTO @EnoReyes，后面还有 Cognition、Semgrep、Cloudflare、Replit 等的 @amasad 和 @eladgil
- 第 9–10 周：大团队怎么落地，MCP portal、LLM gateway、模型路由、成本优化
- 前五周的阅读清单，凑起来就是一份 2026 版 agent 工程书单

30% 的开源分也很有意思：Vercel、Semgrep、OpenHands、Unsloth 等 15 个开源项目给学生做指导，PR 直接往生产级代码库里提，这在大学课程里还是头一回。

课程材料陆续公开，不是斯坦福学生也能跟：https://t.co/UMWWt8TPqy

后面几周的嘉宾分享我会边看边拆，关注我，第一时间同步最佳实践🫡

[Hux @huxlab]

99% 的人还在把 GrokBot 当高级搜索用，而真正的硬核工程师已经在云端雇了一支 20 人的虚拟团队。

SpaceX/xAI 工程师在一场演示中展示了顶级工作流：

不再把 AI 当聊天工具，而是把它当成一家小型公司来运营。

这套 24 小时无人值守系统的架构极为清晰：

幕僚长（Chief of Staff）：统筹全天目标，负责宏观决策与任务分发。

虚拟 PM：向下拆解子任务，定义交付标准，负责最终验收与把关。

15+ 执行工人：在云端全天候并行跑代码，盖上笔记本依然在持续推进。

自动化闭环：接入 MCP 协议，自主开 Ticket、执行本地验证、自动死循环排错，全程零人肉盯盘。

SpaceX/xAI 内部靠这套机制，大量核心交付直接在睡觉时全自动完成。

人与人的生产力鸿沟，根本不在于谁的 Prompt 写得更好，而在于组织能力：

你还在费劲地单挑一个 Bot，别人已经让几十个 Agent 像正规军一样协同推代码。

AI 的终局不是打造更聪明的单兵，而是看你能否成为这支自主进化团队的指挥官。

[Desmond Shum @DesmondShum]

The Illusion of Wealth Preservation in China

The recent bloodbath in Hong Kong’s stock market brings back memories of my journey to learn how to preserve wealth for my son.

The lesson to be learnt from Beijing’s latest tax crackdown? No amount of planning can protect a family fortune within the CCP’s reach.

My new essay, The Illusion of Wealth Preservation in China:

https://t.co/MbMBIdhGkg

[陶瑞 TaoRay @TaoRay]

@bboczeng 我推荐你买存储真的没错。然而这并不是说AI概念都好。BE是Leopold的大持仓。华尔街不生吞了Leopold是不会罢休的。所以我选股的时候特意小心他的重仓。不是说不好，而是要小心。

[硅谷居士 @SVScholar]

《定风波·莫听大盘暴跌声》

莫听大盘暴跌声，
何妨长持且徐行。
标普纳指红又绿，
谁怕？一仓指数任平生。

料峭春风吹账户，
微冷，山头斜照却相迎。
回首向来萧瑟处，
归去，也无涨跌也无惊。

[山景城小路 @Zen_with_AI]

这个世界开始进入奇幻模式了

1. 80%的网站安全形同虚设
2. 创业公司开始炼金--水银制金。
3. 创业公司开始生产克隆基因优化战狗。
4. CA公司的私钥是一个"4"
5. 车可以飞了
6. 创业公司在训练机器手代替人做生化实验。
7. 创业公司在训练机器人打扫卫生
8.创业公司在训练机器人打武术军体拳
9. 科技公司已经做出来战争用头盔鹰眼透视眼。
10. 数学领域已经被AI完全击穿。
11.物理领域也即将被击穿
12. AI大模型比医生诊断的准确，价格便宜。
13. 6年前带领我们抗疫的总统现在还是总统。

大家继续补充。
如果这还不叫魔幻，请告诉我魔幻两个字怎么写。

[Jony的美股长期策略 @Jonylin007]

这个视频是2025年1月份段永平在浙江大学的演讲。

里面涉及到段永平说的一些关键点：

他说，如果市场跌了，你就想卖，那说明你就是在投机，因为你没有搞懂股票。

而投机的人80%都是亏钱的。

他还说，反正他是不相信A股会一直涨，这点和但斌是一样的观点，因为中国企业整体是没有能持续盈利的环境与能力的。

还有，这次他有讲到了他的私募基金背后的投资人，都是朋友，亲戚。

他才不管基金的排名压力的，所以，这可能也是他比较平常心的因素吧，而但斌确实是会有很多的市场排名压力的。

视频虽然很简单，但是，其实，我们很多人没有认真去领悟，去体会，然后在投资中真正去执行到位，完成真正的价值投资，或者说是长期投资吧。

[AIEra @AIEra_33]

@SVGreenberry @Zen_with_AI 跟是不是精神高尚，是不是高知没关系，跟我翻脸那几位都是高知。是朋友之间交往缺乏边界感，这是中国人的坏习惯。

[Xudong Han @Xudong07452910]

非常推荐读一下 OpenAI FDE 负责人 Colin Jarvis 今天发的这篇工程博客！

他们的 FDE 团队花了几个月给客户做 AI 系统，结果 Codex 变强后，直接删掉了约 90% 的定制代码。

文章用一个半导体客户的真实项目，讲清楚了 FDE 到底在做什么。

工程师直接深入客户团队，跟芯片专家一起设计 Eval、搭建 Harness，把 AI 真正用到芯片验证和调试流程里。

在这个行业，验证约占项目工作量的 70%。前 3–6 个月，几个场景都上了生产：定向测试生成节省约 48% 的时间，几周的调试被压缩到几小时。

但项目上线只是第一步。

随着 Codex 能力提升，团队把原来的定制应用逐步改造成通用 Harness 上的 Skills 和插件。Codex 本身成了交互界面，原来各场景单独写的终端界面和命令行工具全部退役。

扩展到新团队时，基本只需要换上新的连接器和 MCP，再用一个 Skill 生成新的 Eval。第一次部署花了两个月，复制到第二个团队只用了一天。

而当模型能力不够时，FDE 还要把真实业务中的失败案例和能力缺口反馈给 Research。一家电信客户做语音客服，模型一开始在关键 Eval 上只有约 60%，六个月里随着新模型迭代涨到 90% 以上，才达到上线标准。

我很喜欢作者提到的一个目标：让 FDE 不断减少别人对自己的依赖。

我觉得企业 Agent 项目里真正留得下来的，是 Eval、失败案例和沉淀成 Skill 的业务知识；为了补模型短板写的胶水代码，每次模型升级都该重新审一遍，随时准备删。

做企业 AI 落地的建议先收藏。如果你每接一个新客户都还在从头写一套，说明东西还停在定制应用这一层，没沉淀下来。

原文：https://t.co/IQt7Ssve87

[硅谷居士 @SVScholar]

但斌跟我讲的差不多：美股的科技股票和基金，现在都是白菜价！

[山景城小路 @Zen_with_AI]

谷歌要釜底抽薪英伟达 TorchTPU 让  pyTorch只改一行代码就能从cuda迁到TPU。

谷歌开源TorchTPU。
现有PyTorch代码把.to("cuda")改成.to("tpu")就能在云TPU上训练和部署了，几乎不用重写。这是谷歌与Meta联合开发的原生后端，v5e到v7的芯片都已支持。
https://t.co/ESlZx7OtwC

[山景城小路 @Zen_with_AI]

嘿 没有熟人就不容易被坑。
在美国养成的良好习惯就是不和任何人走得太近。

[AIEra @AIEra_33]

@SVGreenberry @Zen_with_AI 踩过坑而已。华人之间交往太没边界感，又根据国内那套思维预设你应该怎么对待他，一旦双方期待有异，翻脸是早晚的事。而且华人通常还阴坏阴坏的，不知道什么时候背后给你一刀。

[卢尔辰 @erchenlu1]

不幸言中，短短半年时间，那几个票都已经腰斩了。

日光之下，无新事。

[陶瑞 TaoRay @TaoRay]

@IamRamenPanda SpaceX没有正常的估值体系。它的特点和Tesla一样：等一等，终会有暴跌的时候，你再等一等，终会有暴涨的时候。循环往复。所以马斯克的股票关键就一个字“等”。景气的时候，不需要追高，不景气的时候，不需要割肉。适合有耐心，内心强大的人做。

[股海生涯，球场驰骋⛳️ @Kicksta59534304]

投资指南 ：SMH 和 VGT

SMH 和 VGT 持仓和历史收益对比
过去10年，SMH年化33.7%，VGT年化24.2%。10年前各投1万美元，今天分别是18.3万和8.7万。

SMH只有25只成分股，全部是半导体。前十大占73%，英伟达一家22.4%，后面是台积电9.8%、AMD 6.1%、ASML 5.9%、博通5.5%。

VGT有317只，覆盖整个美股信息科技板块。前十大占61%，重心是三巨头：英伟达17.4%、苹果16.1%、微软11.3%，合计44.8%。

所以两者的本质区别是：SMH只拿AI算力这一层，VGT把芯片、终端、软件一起拿。

这一层的弹性更大，因为AI资本开支最直接地落在芯片上，GPU、晶圆代工、设备、存储都在这条链里。

近1年SMH涨57.7%，VGT涨27.3%；近3年年化53.9%对31.2%。2019到2026这8年里，SMH有7年跑赢。

弹性是双向的。2022年SMH跌33.5%，VGT跌29.7%；历史最大回撤58.4%对54.6%。

眼下SMH距6月22日高点回撤约19.3%，VGT距10月6日高点只有8.5%——近几个月芯片明显弱于大科技。

费率也有差距：SMH 0.35%，VGT 0.09%，每1万美元每年管理费35美元对9美元。

还有一个容易忽略的点：SMH有83.2%的仓位在VGT里也有。两只一起买并不等于分散，相当于在芯片上再叠一层仓位。

我的理解是，SMH是一个高集中度的AI资本开支敞口，判断重心不在选哪只ETF，而在这轮算力投入周期还能走多久。

VGT更像科技板块的底仓，波动更平，费率更低。两者不是非此即彼，关键是清楚自己的仓位里芯片到底占多少。

口径说明：收益均含分红再投资，截至2026年10月16日。

持仓来自SEC季度披露（SMH为6月30日、VGT为5月31日），权重按近期股价估算，与基金官网实时数据可能有出入。

[隐隐｜Road to FIRE @HushCompound]

今天讲一个多数散户看不懂的 $SMH 核心玩法：半导体赛道自动永续换血

很多人以为 SMH 就是傻傻拿着一篮子芯片股躺一辈子。其实根本不是。它的底层逻辑极其残酷且高级：

在半导体产业链里，筛选体量最大、流动性最好的芯片龙头企业。 市值越高、技术壁垒越强，在指数里的权重就越核心。

技术迭代、周期起落， 老牌芯片厂商技术掉队、营收下滑、市值缩水，权重就会持续被稀释，直至彻底剔除。 新的芯片龙头突围崛起，就会被源源不断纳入进来。

散户最大的通病： 重仓被套就开始讲情怀、谈信仰，越套越死扛。

但 $SMH 从来不讲任何信仰。 只讲优胜劣汰。
谁掉队、技术落伍，就无情弱化、淘汰； 谁技术突破、周期领跑，就纳入权重、享受红利。

你长期持有 SMH，拿的从来不是固定的 25 家芯片公司。 你拿的是一套紧跟芯片浪潮、自动迭代的半导体龙头筛选规则。

赛道指数最顶级的魅力， 不是从不选错标的。 而是选错从不留恋，及时出清，永远拥抱当下周期里的芯片赢家。

[AIEra @AIEra_33]

@michelle_z21331 你说的文字当然是你的解读。校友沉默也不能说明他们怎么解读。或者他们怎么想根本不重要，因为他们也不了解别人的家事。如果这个案例出轨的死了是因果报应，那其他出轨后飞黄腾达的怎么解释。