mingyen

[Akshay 🚀 @akshay_pachaar]

https://t.co/VoQByJUrBU

[ClaudeDevs @ClaudeDevs]

What are best practices for running Claude Code at scale?

New blog post on what we've learned from teams running it across multi-million-line monorepos, decades-old legacy systems, and distributed microservices:

https://t.co/rJUYlIUiTT

[Future Stacked @FutureStacked]

Here is a list of the best 26 accounts to follow in AI:

@karpathy = LLMs king
@steipete = built openclaw
@AIHighlight = daily tools & prompts
@gregisenberg = startup ideas king
@rileybrown = vibecode king
@corbin_braun = cursor king
@jackfriks = solo apps king
@AIFrontliner = business impact & launches
@levelsio = solo startups king
@marclou = solo startups king
@EXM7777 = AI ops + systems king
@eptwts = AI money twitter king
@godofprompt = prompt king
@AriaWestcott = productivity tips
@vasuman = AI agents king
@AmirMushich= AI ads king
@0xROAS = AI UGCs king
@egeberkina = AI images king
@MengTo= AI landing pages king
@TheAIColony = strategy & storytelling
@rryssf = automations king
@kloss_xyz = systems architecture king
@Shawnife = founder insight & consulting
@emollick = AI science king
@Hesamation = AI/ML king
@FutureStacked = tech & robotics

Follow them all and learn.

[超级个体｜柿子 @yaohui12138]

claude工程师发布了《与 Claude Code 一起打造公司的官方指南》 ，看完之后还挺有收获的，分享给大家

在AI时代，一人公司突破瓶颈的秘密，从「我得自己干所有事」变成了「我得学会建造一个AI团队，让它替我干80%的事」

这篇帖本质上是2026年solo founder的「生存手册」——它把抽象的「AI赋能」变成了极其具体的、可立即执行的路径图

AI时代，创业已经不能按照原始思路来进行了

核心启示：

1.创始人最大的瓶颈从来不是时间，而是「缺乏杠杆」
当你什么都自己干时，你就成了业务的瓶颈

2. AI不再是「工具」，而是「可雇佣的员工」

真正的突破在于：把AI当成有明确角色 + 知识库 + 工具 + 自动化工作流的「系统」来构建，而不是扔几个prompt让它聊天。这才是agentic workflow的本质

3.专业化窄域Agent + 共享知识库，远胜一个万能AI

一个大而全的「通用商业代理」效果平平；三个专注的代理（Research/Content/Operations）通过共享记忆库协同工作，才能真正形成「团队」——这才是文章最精妙的设计。

4.成功关键不在prompt，而在「系统化构建」

Prompt分三层（系统角色 + 工作流 + 输出格式）+ MCP工具接入 + 固定周期workflow + Quality Gates（质量关卡）+ 共享记忆 = 可重复、可迭代、可信任的生产力

5.人机分工的智慧：AI干80%，人留20%灵魂

AI擅长执行、研究、生产、琐事；人只负责判断力、情感、创意、个人故事

6.早期创业的成本真相

3个真人年薪18万+福利+风险 vs. 3个AI代理 = Claude订阅费 + 3周搭建时间

在12-18个月最关键的窗口期，这几乎是零风险的「准团队」

7.构建AI团队本身就是最高杠杆技能

未来solo founder最重要的能力不再是「自己多干活」，而是「AI系统设计师」：

定义角色、设计workflow、搭建集成、持续迭代。学会这个，你就拥有了「一人百万美元公司」的底层能力

8.行动主义大于完美主义

[Rishabh @Rixhabh__]

Anthropic's own team just showed how to actually use Claude Code properly.

25 minutes. Free. From the people who built it.

Watch the workshop. Bookmark it.

[Ray Wang @wangray]

如何快速判断一个人使用AI的水平？

Level 1：
完全不了解AI，从未主动使用过任何AI工具。

Level 2：
刚接触AI，好奇尝试但仅浅尝辄止，很快放弃。

Level 3：
把AI当作智能搜索引擎或作文机，直接复制简单输出。

Level 4：
掌握基础提示，能完成日常简单任务，但很少迭代。

Level 5：
学会思维链和角色扮演，用于常规工作，但复杂问题仍易卡住。

Level 6：
系统化设计提示，多轮迭代，像指挥AI一样工作，输出开始个性化。

Level 7：
AI深度嵌入个人工作流，能自优化提示并自动化重复任务。

Level 8：
构建端到端AI系统和多代理工作流，成为小团队放大器。

Level 9：
AI与认知深度融合，开发创新工具与治理框架，成果高度原创。

Level 10：
AI融入决策底层，创造新型人机共创，是战略创新者和贡献者。

[Amit @HeyAmit_]

This 30-min workshop by the creator of Claude Code will teach you more about vibe-coding than 100 YouTube video guides.

Bookmark it & give it 30 minutes today. This video will change the way you use Claude forever.

[Personal Funny @MyPersonalFunny]

Celebrate style with this retro tee: “Little Singing Thing Is Gonna Be Birds Alright.” Unisex fit, multiple sizes, soft fabric—perfect for music lovers & vintage vibe fans.

[Vaishnavi @_vmlops]

Roadmap to Become an Agentic AI Engineer in 2026

https://t.co/wgts1ttEqh

[fox hsiao @pirrer]

通才的文藝復興：AI 讓寫程式便宜 10 倍，工程師職缺卻創三年新高

全球科技公司目前有超過 67,000 個工程師職缺正在招人，光美國就有 26,000 個，是三年以來的最高水準。
這個數字來自 Lenny Rachitsky（前 Airbnb 產品經理、知名科技電子報作者）在 3 月 25 日發布的統計。Box CEO Aaron Levie 引用了這則數據，然後說了一句話：「Jevons 悖論（Jevons Paradox）正在即時發生。」
在所有人都在問「AI 會不會取代工程師」的時候，工程師的需求反而在上升。這聽起來矛盾，但 160 年前有一個英國經濟學家已經預測了這件事。

1865 年的煤炭悖論

1865 年，英國經濟學家 William Stanley Jevons 出版了一本書叫《煤炭問題》。當時 James Watt 改良了蒸汽機，讓每單位工作消耗的煤炭大幅減少。所有人都認為英國的煤炭消耗量會因此下降。

Jevons 發現事實完全相反：因為蒸汽機變得更省煤，使用蒸汽動力的成本降低了，結果更多產業開始用蒸汽機。煤炭的總消耗量不但沒有減少，反而急劇增加。

效率提升 → 成本下降 → 使用範圍擴大 → 總需求反而增加。這就是 Jevons 悖論。

AI 時代的煤炭就是軟體

Aaron Levie 的論點很簡單：AI 正在對軟體做蒸汽機對煤炭做的事。

當 AI 讓開發軟體的成本降低 10 倍，企業不會用同樣的預算做同樣的事然後裁掉 90% 的工程師。他們會開始做以前做不起的事。

Levie 列了幾個正在發生的場景：大公司的行銷團隊開始請工程師幫忙自動化工作流程。生命科學和醫療領域的工程師開始自動化研究流程。小企業有史以來第一次僱用工程師來打造更好的數位體驗。

這些都是以前「不值得用軟體解決」的問題，因為開發成本太高。現在 AI 把成本壓低了，這些問題突然都值得解決了。

寫程式的人變少，工程師變多

這裡有一個很重要的區分，美國勞動統計局的數據說明了一切。

美國勞動統計局的數據顯示，「Computer Programmer」這個職位從 2023 年以來下降了大約 27%，降到了 1980 年以來的最低點。但「Software Developer」這個職位幾乎沒有下滑，而且預計這個十年會成長 18%。

差別在哪？「寫程式」這件事確實被自動化了，AI 可以寫出大部分的樣板程式碼、前端元件、API 串接。但「工程判斷力」變成了新的工作：知道該提什麼 prompt、知道 Agent 跑偏了怎麼拉回來、知道系統建好之後怎麼維護、知道持續出現的 bug 怎麼修。

Levie 在推文裡寫得很清楚：「只要 AI Agent 還需要一個人來理解該怎麼下指令、怎麼在 Agent 脫軌的時候檢視和引導、怎麼維護建好的系統、怎麼修持續出現的 bug，我們就還是需要人來管理這些 Agent。」

但這些「工程師」跟你想的不一樣

回頭看 Levie 列的那些場景，你會發現一件事：他講的「工程師」不是傳統意義上坐在那裡寫 C++ 或管理伺服器架構的人。

行銷團隊的工程師，要懂行銷邏輯也要懂自動化工具。生命科學的工程師，要懂研究流程也要懂 AI Pipeline。小企業第一次僱的工程師，可能什麼都要碰，前端、後端、資料庫、部署一條龍。

管理 AI Agent 的人，需要理解 prompt engineering、知道什麼時候 Agent 在胡說、知道怎麼設計工作流讓 AI 產出可靠的結果。

這些角色的共同點是：技術能力是基礎，但工作的核心是在特定業務場景裡用技術解決問題。他們面對的不是純粹的軟體開發，而是更多面向的工作環境。67,000 個「工程師」職缺裡，很多可能更接近「懂技術的問題解決者」，而非傳統定義的軟體工程師。

這跟最近的另一個趨勢完全吻合：AI 正在把跨界探索的門檻壓低。設計師開始寫程式、行銷人開始做自動化、產品經理開始建 prototype。「工程師」這個頭銜的邊界正在模糊化，取而代之的是「會用技術工具的人」這個更廣的定義。

不只是工程師

Jevons 悖論不會只發生在軟體工程。

當 AI 讓寫作變便宜，企業不會減少行銷內容的產量，他們會做十倍的內容。當 AI 讓法律研究變快，律所不會裁掉研究助理，他們會接更多原本嫌太小的案子。

當 AI 讓資料分析變簡單，企業不會縮減分析團隊，他們會開始分析以前沒時間看的數據。

每一個「AI 讓 X 變便宜」的領域，都有可能出現同樣的模式：效率提升帶來成本下降，成本下降擴大應用範圍，應用範圍擴大增加人力需求。

Levie 的結論是：「所有建議你不要進入工程領域的人都是錯的。這個世界會越來越由軟體構成，最懂軟體的人會處於很強的經濟地位。」

但有一個前提

Jevons 悖論有一個隱含的前提：你必須是那個「懂得駕馭新工具的人」，而不是「被新工具取代的那個環節」。
蒸汽機讓更多人有工作，但那些工作不是手動燒煤的人。AI 讓更多工程師有工作，但那些工作不是只會寫樣板程式碼的人。

[Shruti Codes @Shruti_0810]

This is the BEST CLAUDE CODE CHEAT SHEET 😱

[Vaishnavi @_vmlops]

Claude counts tokens, not messages… & most people are wasting them without realizing it 👀

[elvis @omarsar0]

Nice cheat sheet for Claude Code.

[Min Choi @minchoi]

This Claude Code project setup guide literally makes Claude Code 10x better🤯

[Vitto Rivabella @VittoStack]

I still can't believe Google has released a complete catalog of AI courses and learning paths. Completely for free!

Prompt engineering, retrieval, model design, healthcare, product thinking, all in one place ✨

If you want to upgrade your AI skills, you should start here.

[Krishna Agrawal @Krishnasagrawal]

Stop wasting hours trying to learn AI. 📘📚

I have already done it for you.

With one list. Zero confusion. And no fluff

📹 Videos:

1. LLM Introduction: https://t.co/OLkDaY7H7g

2. LLMs from Scratch: https://t.co/2N91lxtSh1

3. Agentic AI Overview (Stanford): https://t.co/4xX3JiNUlm

4. Building and Evaluating Agents: https://t.co/paoZnUdySm

5. Building Effective Agents: https://t.co/TICgQVUFCk

6. Building Agents with MCP: https://t.co/EPKu3G7Fms

7. Building an Agent from Scratch: https://t.co/U3XSK0Qx85

8. Philo Agents: https://t.co/wGNERv8TpH

🗂️ Repos

1. GenAI Agents: https://t.co/mmvbJpOSlG

2. Microsoft's AI Agents for Beginners: https://t.co/zQLhaT3Wpl

3. Prompt Engineering Guide: https://t.co/wYFPPKX4H1

4. Hands-On Large Language Models: https://t.co/92ZZJh6MXG

5. AI Agents for Beginners: https://t.co/zQLhaT3Wpl

6. GenAI Agentshttps://lnkd.in/dEt72MEy

7. Made with ML: https://t.co/gvzfW6aKnf

8. Hands-On AI Engineering:https://t.co/DHTvNbpMVk

9. Awesome Generative AI Guide: https://t.co/jfjbl5CQvA

10. Designing Machine Learning Systems: https://t.co/KIV2X9uKQs

11. Machine Learning for Beginners from Microsoft: https://t.co/Gdl4oZxQEY

12. LLM Course: https://t.co/59QVZqGED0

🗺️ Guides

1. Google's Agent Whitepaper: https://t.co/Psy7vqkVR2

2. Google's Agent Companion: https://t.co/sdw5mZhsOM

3. Building Effective Agents by Anthropic: https://t.co/euyR1t8Dg0.

4. Claude Code Best Agentic Coding practices: https://t.co/psPsyWWMwH

5. OpenAI's Practical Guide to Building Agents: https://t.co/67B9XaLolZ

📚Books:

1. Understanding Deep Learning: https://t.co/j5xz5XfkFL

2. Building an LLM from Scratch: https://t.co/TX8BJPpxX0

3. The LLM Engineering Handbook: https://t.co/rSWCiuvZYW

4. AI Agents: The Definitive Guide - Nicole Koenigstein: https://t.co/m3Tq3vE6Go

5. Building Applications with AI Agents - Michael Albada: https://t.co/QM4mYlYdWh

6. AI Agents with MCP - Kyle Stratis: https://t.co/sIqEe430D6

7. AI Engineering: https://t.co/hs4bN4xFAV

📜 Papers

1. ReAct: https://t.co/k3tFy7pbvR

2. Generative Agents: https://t.co/yQp1Tjl94i.

3. Toolformer: https://t.co/RKBauj9GVX

4. Chain-of-Thought Prompting: https://t.co/fVqbr68wvt.

🧑🏫 Courses:

1. HuggingFace's Agent Course: https://t.co/OYgR6C8HNd

2. MCP with Anthropic: https://t.co/n5nnFc9DUC

3. Building Vector Databases with Pinecone: https://t.co/MLhJnfbdGG

4. Vector Databases from Embeddings to Apps: https://t.co/31zEvnwtfZ

5. Agent Memory: https://t.co/ldYc6RVmMj

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[Cursor @cursor_ai]

Three new OpenAI models are now available in Cursor:

1. GPT-5.1: For everyday tasks like planning and debugging
2. GPT-5.1 Codex: For ambitious coding tasks
3. GPT-5.1 Codex Mini: For cost-efficient changes

[Aastha @aastha_mhaske]

⚙️ 𝗧𝗵𝗲 𝗨𝗹𝘁𝗶𝗺𝗮𝘁𝗲 𝗻𝟴𝗻 𝗦𝘁𝗮𝗿𝘁𝗲𝗿 𝗞𝗶𝘁 (𝟮𝟬𝟮𝟱)

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This guide covers everything you need to master 𝗻𝟴𝗻 from 𝘁𝗿𝗶𝗴𝗴𝗲𝗿𝘀, 𝗮𝗰𝘁𝗶𝗼𝗻𝘀, 𝗮𝗻𝗱 𝗻𝗼𝗱𝗲𝘀 to building smart, AI-driven automated systems.

Perfect for professionals who want to 𝗯𝗼𝗼𝘀𝘁 𝗽𝗿𝗼𝗱𝘂𝗰𝘁𝗶𝘃𝗶𝘁𝘆, 𝗲𝗳𝗳𝗶𝗰𝗶𝗲𝗻𝗰𝘆, 𝗮𝗻𝗱 𝘀𝗰𝗮𝗹𝗮𝗯𝗶𝗹𝗶𝘁𝘆 without writing complex code. 🚀

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💡 Automation isn’t the future it’s the shortcut to it.

#n8n #Automation #AI #WorkflowAutomation #NoCode #AIIntegration #Productivity

[Riley Brown @rileybrown]

Cursor Complete Guide for AI Coding...

1. The Basics, Composer, Cursor 2.0, Why use Cursor?
2. Multiple Agent Testing, Adding Database, Deploying to Vercel
3. Comparing the big 4: v0, Replit, Lovable, Cursor

And more...

with Senior Software Engineer @kehanisvibing

TIME STAMPS
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1. BASICS:
00:00 Introduction
01:01 Overview of Cursor and Its Features
01:47 Getting Started with Cursor
02:39 Understanding IDE and Vibe Coding
06:00 Cursor For Mobile Apps
10:26 Downloading and Installing Cursor
11:17 Creating and Managing Projects in Cursor
15:14 Building a Simple Game with Cursor
19:10 Advanced Features and Customization
40:28 Fixing Styling Rules
40:53 Redesigning the App
42:17 Exploring Cursor 2.0 Features
43:22 Setting Up the Project Structure
44:17 Adding and Testing Meme Templates
46:08 Debugging Text Issues

2. ADVANCED
49:46 Using Multiple Agents
01:10:40 Creating Custom Commands
01:14:15 Creating Commands in Settings Tab
01:15:11 Introduction to Instant DB
01:16:04 Setting Up Instant DB in Your Project
01:18:24 Building a Full Stack Application
01:19:04 Using the Agent to Plan and Build
01:26:06 Testing and Debugging the Application
01:53:02 Deploying the Application with Vercel
01:55:35 Setting Up the CLI
01:56:15 Understanding Command Line Interfaces (CLI)
01:57:32 Deploying Code to Vercel
01:58:07 Handling Environment Variables
01:58:44 Interacting with the Vercel Deployment
02:00:34 Exploring Cursor's Capabilities

3. COMPARING VIBE CODING TOOLS
02:09:48 Comparing Vibe Coding Tools
02:31:04 Final Thoughts and Recommendations

[Google Cloud Tech @GoogleCloudTech]

The 5-Day AI Agents Intensive course with @kaggle is live! Learn about autonomous AI agents and create your first systems using the Agent Development Kit (ADK), powered by Gemini.

Plus, check out our new Introduction to Agents whitepaper → https://t.co/MGhDGplrbr