denger

Bio

[Oskar @o_kwasniewski]

e2e + jev from @typesafeai ⚡

I'm building an open-source framework for running e2e tests with agents. supports web, mobile (and more!)

available soon: https://t.co/G3XB2L8tiC

[Sydney Runkle @sydneyrunkle]

https://t.co/CF54CU9Ddz

[AIGCLINK @aigclink]

腾讯开源： teamai-cli，用Git驱动面向团队的AI协作基础设施

让团队里用Claude Code、Codex、WorkBuddy、Cursor等不同AI编程工具的人，共享同一套技能、规则、文档，Git原生分发方式

等于是公司里的员工手册+培训体系+知识库管理系统

它可以把Skills、Rules、Docs、Hooks以及MCP Server 配置等Harness资源放进一个团队Git仓库，再同步给 WorkBuddy、Codex、Claude Code等不同AI

团队管理员在GitHub/TGit上建一个共享仓库，把技能、规则、文档放进去；每个成员在自己的项目里运行teamai init <仓库地址>，一键接入

以后每次开AI会话，自动teamai pull，把最新规则同步到���地的Claude/Cursor等里

想改规则的话，teamai push提交一个合并请求，审完合并，全队自动生效

#teamaicli

[Lotte @lotte_verheyden]

Before you write good evals, you have to pick the right things to evaluate. Main take-aways:
- source metrics from failures you see in traces
- keep the set small and maintainable
- only keep a metric if you'd take action when it moves https://t.co/G2FZjfidrb

[Sumanth @Sumanth_077]

https://t.co/Qd8FqU2E5n

[Hux @huxlab]

这28分钟视频直接把我点醒了。

Anthropic工程师说得很清楚：

“你不需要更好的提示词。你需要的是图工程：持久的记忆，这样你的代理永远不会忘记任何事情。”

他完整演示了Anthropic内部到底怎么搭agent、怎么组织工作流。

不是那种堆prompt的玩法，而是真正把记忆做成持久图谱，任务之间能互相引用、互相纠错。

比市面上那些收费agent课强太多了。

强烈建议存下来反复看。

[Boris Cherny @bcherny]

I talk to engineers at other companies every day and hear the same thing: one person is 10x'ing their output with Claude but the rest of the org hasn't caught up.

Watching teams adopt AI, I keep seeing the same 4 steps.

I mapped them out here: Steps of AI Adoption https://t.co/kQnRAUMKpP

[阿良｜AI 工作流 @RealYDT]

Google 这次把本地 RAG 的门槛直接打下来了。

原本要占 31GB 内存的向量索引，现在压到只要 4GB。

1000 万份文档，一台普通电脑就能跑。

更狠的是：

→ 单个向量压缩 16 倍
→ 检索速度比 FAISS 快 10%–19%
→ 不用训练
→ 不用重建索引
→ 不需要 GPU 集群
→ 全程本地运行

这意味着以后做知识库、文档搜索、个人 AI 助手，可能根本不需要昂贵的云服务。

Google 开源的不是一个小优化，而是在重新定义本地向量搜索的成本。

[Peter Pang @intuitiveml]

https://t.co/Co7vCLvCpu

[yan5xu @yan5xu]

https://t.co/6W06db6v5c

[Thariq @trq212]

https://t.co/MXt5XS4xBX

[Greg Brockman @gdb]

taste is a new core skill

[Paul Graham @paulg]

Prediction: In the AI age, taste will become even more important. When anyone can make anything, the big differentiator is what you choose to make.

https://t.co/3GQUlfH58t

[Tw93 @HiTw93]

#工程师学习 这个飞书知识库「一站式 LLM底层技术原理入门指南」，最开始看前面我以为是那种比较水的内容，看了看发现讲得很清晰，用于零基础入门大语言模型（Large Language Model, LLM)底层技术原理，最直接面向群体为非科班出身但想要了解AI技术原理的投资人。
https://t.co/B9yGghRQnL

[MZ 🍒 @zaprobest]

📺 在线观看视频网站

低端影视（老站）
https://t.co/ccEznQDIJw

豌豆Pro
https://t.co/5tLDaA07hU

茶杯狐（聚合）
https://t.co/RbIqaaCJnQ

无名小站（需注册）
https://t.co/JxbaN1RHZc

清风影院
https://t.co/ndhMeY2ekF

[Guangzheng Li @iguangzhengli]

🌞OpenAI 发布了官方的 GPT 最佳实践指南，强烈推荐大家一读。介绍了 6 种策略让 GPT 更好的工作。
1. 撰写清晰的 Prompt
2. 提供参考文本
3. 将复杂的任务拆分子任务
4. 给 GPT 时间来思考
5. 集成外部工具
6. 给 GPT 结果进行测试或评估

详细的在这个线程中介绍.....⬇️⬇️

https://t.co/b7VvvB7WDH

[paulwei @coolish]

无意中刷到这条推的视频，
乔布斯早年讲该怎么做营销，短短几分钟但是一剑封喉。

我觉得对于币圈玩家来说，无论你是选项目，投meme，甚至是你在做项目方...这个视频都可能对你有借鉴意义。

所以我简单翻译了下加上了中文字幕：

[denger @dengertung]

@WangKaifei 多久没回家了？😂