Cheng Peng

School, Soochow University Taiwan

[voxium @v0xium]

I am done with this shit. It is over. The state of engineering right now is horrible. It has been half a month since I started a new role at a big company. Nobody knows anything here. The specs, code, tests, PRDs, tickets, resolution of those tickets, reports, etc., everything is made by Claude Code. Nobody on my team likes this. They are being forced to ship as much as they can. I have heard multiple times from higher management that pushing code is not a bottleneck, so why are we slow? People are working 12 to 13 hours a day just to press enter. Nobody is reading anything. Humans in corporate are doing nothing on their own. Everyone, literally everyone, from an L1 to an L7 engineer here is doing the same thing. Talk to Claude. There is no sense of victory. Nobody is resolving bugs. In reality, nobody is thinking anymore. Everything is done by LLMs. It is so soul-sucking. I would not mind it, to be honest, if we were at least given the time to check out the code and see what is going where. But no, the goal is to just ship. No matter what happens.

[ihower @ihower]

愛好 AI Engineer 電子報第 35 期發刊 📬

這期做了一些改變：開始更多用 AI Agent 幫我直接處理內容發佈，選題還是我人工選的。分享了 26 篇對 Agent、Evals、Context Engineering 等 AI 工程主題的精彩文章，包括:

* 如何選擇 Multi-Agent 架構?
* 為什麼多數 Agent 框架都沒有內化 Bitter Lesson?
* AI Evals 閃卡全解析: Hamel Husain 的 12 張精華卡片
* LangSmith Insights Agent 深度拆解: 從 Clio 論文到生產級 Agent 的完整旅程
* AI Agent 時代，Trace 才是你的 Source of Truth
* AI Agent 怎麼管理 Context? 從設計模式到 Deep Agents 實作
* Agent Files: 檔案系統正在成為 AI Agent 的核心介面
* Agent Skills 完整攻略: 從建立到評估

電子報全文: https://t.co/0PTyxy03JV

[Benson Sun @BensonTWN]

現代人的痛苦，有一大半是自己給自己的。

想像一個場景：你躺在沙發上，什麼事也沒做，悠悠哉哉滑著 IG。忽然，一則動態跳出來，高中同學升遷了，外派當高管，最後配上一張商務艙翹二郎腿的照片。

下一秒，你心裡一緊。「為什麼不是我？」「我是不是混得很差？」「是不是已經遠遠落後同齡人了？」

但冷靜想想，其實什麼都沒變。他升遷，你的薪水沒變，職位沒變，老闆沒變，公司沒變。你的人生軌道，在物理層面上沒有發生任何改變。

唯一改變的，是你腦中多了一個比較對象。而你的大腦，立刻把這個資訊自動翻譯成一句話：「我不夠好。」

為什麼會這樣？

如果嫉妒會帶來痛苦，為什麼在人類漫長的演化過程中，這種情緒沒有被淘汰，反而被保留下來？

心理學家費斯廷格在 1954 年提出了「社會比較理論」：人類天生需要透過與他人比較，來確認自己的位置與價值。

在原始部落裡，比較是生存技能。看到同伴獵到更多獵物，你會意識到：「我得提升技巧，否則可能餓肚子。」

對他人狀態毫不在意的人，爭取不到資源，久而久之被群體淘汰。

換句話說，那些佛系到不在乎自己在部落中地位的人，大多沒能把基因傳下來。所以比較心不是性格缺陷，而是祖先存活的證明。

問題出在哪？

這套系統是為三十人的小部落設計的。你的比較對象，頂多就是隔壁帳篷的幾個人，而且你看得見他們的全貌。

他獵到了鹿，但他老婆跟他吵架；她採的果子多，但她昨天扭傷了腳。資訊是完整的，比較是立體的。

但現在呢？

社群媒體把你的「部落」從三十人擴張到數千萬人。

朋友圈的納稅截圖、小紅書的奢侈品開箱、推特的幣圈獲利，每一則都是精心修剪過的人生精華片段。

你的大腦來不及分辨這些內容背後的樣本偏差和倖存者效應，只接收到一個訊號：「所有人都過得比我好。」

這就像把一個為處理三十筆資料設計的晶片，硬塞進每秒湧入三百萬筆資料的系統裡。怎麼可能不過載？

你的焦慮不是因為你脆弱，而是因為你正用一套遠古的心理系統，承受一個它從未被設計來處理的世界。

所以，怎麼辦？

徹底「放下比較心」是不可能的，因為那是叫你對抗幾十萬年的演化本能，根本做不到。

你可以先跟自己和解。

告訴自己，我會這樣是正常的，是演化把我設計成這樣。看到別人過得好會心情低落，這是大腦在正常運作。

演化這樣設計，本來是要推你一把，讓你更努力爭取資源。這個機制本身是好的，只是它被社群媒體劫持了，每天被幾百則精心修剪的人生精華轟炸，任誰都會過載。

你只需要知道它為什麼會被過度觸發就好。

這跟心理治療的邏輯很像：很多困擾你的反應模式，一旦你理解它是怎麼來的，它對你的控制力就弱了一半。

然後就是發揮這個「比較本能」積極的一面，儘可能敞開心胸去學習、去欣賞那些你嚮往的人——他做對了什麼？他的方法有沒有我能借用的？

這樣比較心就從「讓你難受的東西」變成「推你前進的東西」，這才是演化設計它的初衷。

再來就是主動降低噪音。

有些帳號，真的沒什麼營養：一些直銷仔、詐騙仔，整天不是曬現鈔就是曬瑪莎拉蒂；或是醫生娘、工程師娘、上市公司老闆娘，整天炫耀老公薪水，配滿版精品開箱。

這些內容，對你的人生沒有任何幫助。

它唯一的功能，就是不斷觸發你的比較本能，然後讓你感到焦躁、不安、懷疑自己。

如果你冷靜想過，確定在他們身上沒有任何值得你學習的地方——退追蹤、隱藏、封鎖，都不用客氣。

你的社群媒體是你的。你有權決定，什麼東西可以進到你的動態牆。

下次躺在沙發上滑 IG，又看到誰升遷、誰發財、誰過得比你爽，你還是會刺一下，這很正常。

當那種熟悉的焦躁感再出現，你不用急著把它趕走。

你可以只是看著它，然後提醒自己：
「這是我基因中某個古老模組的自動反應。」

一旦你能把「我正在感到自卑、嫉妒」改成「我的比較系統正在被觸發」，你就從情緒裡，退後了一步。

而這一步，就夠了。

因為真正拉開人生差距的，並不是你比誰過得好，而是你能不能在這個充滿雜訊的世界裡，把注意力，用在值得的地方。

其他人的人生，只是背景噪音，你自己的路，才是主旋律。

只管打好自己手上的牌。

[小互 @xiaohu]

兄弟们 这个创意牛P啊

Google推出一个实验性应用：Disco

它可以把你打开的网页 + 你的意图 → 转化成一个专属AI工具

比如

在Chrome里同时打开了：

一篇旅游攻略
Google Map
酒店预订网站
天气查询页

Disco自动识别到你可能正在做旅游攻略，它会根据你打开的网页帮你自动生成一个旅游规划应用。

你告诉 Disco：“我想规划一次去京都的旅行。”

这时，它就会用 AI 自动帮你生成一个：

✨“京都旅行规划应用”✨

这个应用会把你打开的网页信息整合在一起

例如行程路线、酒店比较、天气信息、预算表，全都放在一个交互界面里。

你不用自己来回切页面，AI 帮你组合好了。

Disco 的目标就是：

让 AI 自动理解你开着的这些网页，知道你在干什么、想做什么

然后帮你把这些网页整合成一个专属工具或应用。

[Bear Liu @bearliu]

ChatGPT的使用报告里面已经说明了人们使用ChatGPT的用途了。有心的人分析一下这里，就有很多机会。

开发者不要天天盯着三件套了。

[Orange AI @oran_ge]

非常赞同。
20年前的大机会，当时年轻人根本不需要有之前行业的经验，可以自己创立一番事业。
今天的机会大到超过了20年前，也千万不要被这20年互联网的经验所束缚。
大家的起点都差不多，发挥好奇心和能动性，利用AI实现任何自己想要的东西。

[汪背 @Dyctalopia]

避難包準備狀況 (6/12)

主要應對措施以居家避難為主，若第一時間需離開住處，到安置之前準備三日食物，依我跟室友兩人的狀況目前的避難包比較接近GHB(Get Home Bag)

考慮到防身需求也準備了辣椒水、折刀、哨子及高流明手電筒，萬一走失了，除了約定集合點之外也備兩支對講機

內容依需求滾動調整

[Bill Qian @billqian_hk]

https://t.co/2aiF2PBfyS

[Manny Li @MannyNewsletter]

最近一些內容觸發了我想到一直以來跟 @IEObserve 聊天的內容。簡單來說，我的中心思想就是：
​
如果眼前當下沒有一定要（想）做，或一定要改善效率的事，就盡量避免去「過度研究」生成式 AI 工具。
​
因為後來發現一個很殘酷的現實就是：AI 模型與工具的進化速度「遠遠超過」個人的研究速度，所以 X 上才會每天都有人說「OOO 改變了整個世界」。
​
每個人的「過度」都不一樣，這是個動態標準。例如，不會寫程式的麻瓜跟會寫程式的巫師，在判斷一些應用方式時的標準當然就不同。
​
我自己怎麼衡量「過度」研究？
​
1. 用過度偏離自然語言的方式跟 LLM 溝通。理由是：如果所有 AI 科學家的目標都是發展 AGI，那在人機互動上就不會走回頭路。
​
2. 必須花大量時間（主要都發生在反覆測試）去貼近標準化目標。理由是：如果 AI 公司想賺錢，那麼肯定會把標準化輸出列為核心商業目標。
​
3. 必須花大量時間縫合多種工具與方法來實現一項功能。理由是：想賺錢的人很多，產品化的速度只會更快不會更慢。
​
總結來說，我自己一開始會先定義「必要性」（想做／要做／得做）；若有必要，才依照個人能力與時間資源來衡量適當的投入程度。
​
這麼做的一切都只是為了一個目標：避免焦慮，以及避免被他人收割我的焦慮。

[凡人小北 @frxiaobei]

LangChain Interrupt 2025 开幕演讲终于放出来了，强烈建议所有做 AI 工程的开发者、产品、创业者都看一遍。

全是干货！！！

全程不讲估值，不吹爆炒作，不show 模型，
完整的一个 Agent 工程路线图：
Agent到底怎么构建、怎么部署、怎么协作、怎么跑进业务系统。

过去这段时间，
我们被红杉讲下注逻辑、被 Google 秀平台野心，
搞得要么焦虑、要么兴奋，全在仰望星空。
那不如脚踏实地，看看技术人该怎么跟上 AI 时代。

下面的总结也结合了我在实际项目中的经验思考，欢迎围观：

[阿西_出海 @axichuhai]

YouTube简直是个免费大学！

这10个频道能让你学到超多实用技能：

[Bitturing @Bitturing]

2025 年 AI 淘金指南：这 8 个网站让你躺着数钱！

普通人打工月入 3K，聪明人用 AI 月入 3W+ 💰
别再熬夜搬砖了，AI 时代拼的是工具！

这 8 个神器网站，个个都是印钞机 👇

🧵 建议先收藏👇

[GitHubDaily @GitHub_Daily]

沃日 还有这么牛逼的 GitHub 项目

收集了各种教育资料，从幼儿园到小学、中学，大学、含毕业论文等

还涵盖学而思，万维，猿辅导等多个机构课程资料

建议 fork + star 收藏了🌟

[歸藏(guizang.ai) @op7418]

Meng To 太猛了，前端提示词可视化

我才刚有一点雏形他居然就搞成产品了

可视化选择网页的每个部分，然后会生成提示词发给AI

你只需要控制内容就行，前端页面提示词会自动生成

[海拉鲁编程客 @hylarucoder]

仅密集使用 DeepWiki 一天半, 就感觉完全离不开了.

强烈建议每个程序员都用上, 实在是太节省时间了!

[GitHubDaily @GitHub_Daily]

又在 GitHub 上发现了一份系统提示词合集：system-prompts-and-models-of-ai-tools，狂揽了 10.4k Star！

涵盖了 v0、Cursor、Manus、Devin、Replit、https://t.co/DsgUAH9BgX 等这些工具完整的官方系统提示词。

GitHub：https://t.co/r30YUa6tib

目前项目持续更新中，每个工具对应一个文件夹，清晰且详细的记录它们所使用的 Prompt，值得收藏学习。

[柴郡🔔｜Crypto+AI Plus @0xCheshire]

这个人终结了内卷文化：

纳瓦尔·拉维坎特。

过去五年，我研究了他做过的每一场采访。

正是靠这些，我建立了一个每年收入 20.4 万美元、每天只工作 3 小时的生意。

下面是你需要遵守的 7 条法则：🧵👇

[ihower @ihower]

發了愛好 AI Engineer 電子報 🚀 第 26 期，這一期分享二月底在紐約舉辦的 AI Engineer Summit。

這大會的定位就是針對 AI 軟體工程師，今年的大主題就是最夯的 Agents 工程。

主辦單位已經釋出全部錄影在 Youtube 上了，總共有六十多場演講我都消化了，以下精選了我最有收穫的 16 場分享給大家

1. Anthropic 講 Agents: Anthropic for VPs of AI
2. OpenAI 講 Agents: OpenAI for VP’s of AI + Advice for Building Agents
3. 開發 Agents 的三種挑戰: Why people think “agent” is a buzzword but it isn’t
4. Agents 開發的關鍵思考: How We Build Effective Agents – Barry Zhang of Anthropic
5. 知識競賽節目: Frontier Feud
6. 失敗的 AI 策略: How To Build an AI Strategy That Fails
7. 深度研究: Gemini Deep Research
8. CSV 案例經驗: Rethinking how we Scaffold AI Agents
9. 語音 Agent 案例經驗: Voice Agents: the good, the bad, and the ugly
10. Agents 可靠性: Building and evaluating AI Agents: Reliability
11. AI 產品設計: Don’t just slap on a chatbot: building AI that works before you ask
12. SQL Agent 案例: How to Build AI Agents that Actually Work
13. AI 產品定價: The Price of Intelligence – AI Agent Pricing in 2025
14. 開源模型: WTF do people use Open Models for??
15. 醫療案例分享: Mission-Critical Evals at Scale: Learnings from 100k medical decisions
16. 評估的挑戰: Your Evals Are Meaningless And Here’s How to Fix Them

[GitHubDaily @GitHub_Daily]

给最近求职面试的同学推荐一款实用的开源工具：Self，一键构建精美网页版简历。

它能自动从我们上传的 PDF 简历中提取关键信息，一键生成精美的个人网站，无需编写代码，技术小白轻松上手。

GitHub：https://t.co/3si10VmQT7

除此之外，还能够自定义编辑网站内容，并且提供多种主题切换，完成后点击发布，即可分享给他人访问阅读。

基于 Together AI + Upstash + AWS S3 等开发，提供详细本地部署指南，感兴趣的可以部署使用。

[Viking @vikingmute]

用 Cursor 挺久了，最近从零到一一起做了稍微复杂一些的 monorepo 项目，针对这种类型的项目分享自己的一个非常实用的经验：

针对中大型项目，在项目架构稳定之后，针对自己项目的结构，让 Cursor 生成一个包含项目架构图的 cursor rule，它解释了整个项目的架构，然后在后面添加各种 feature 的时候都可以带着这个 rule，会大大节省和解放时间，让它更了解你的复杂项目，提升 AI 的准确率，是一个我认为到现在为止非常实用的技巧，没有这个 rule 的情况下， 如果没有添加足够上下文的话，AI 经常会胡乱添加很多没用的文件。

今天发现另外一个英文推也用了这个rule，看来是一个非常常用的技巧。