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本文作者：meng shao（@shao__meng）。版权归作者所有，未经授权禁止转载。 斯坦福大学研究生研讨课，@achowdhery @Azaliamirh 主讲，以 "一线经验 + 论文精读" 为骨架，以 "造一个能自我改进的智能体" 为课程目标，Youtube 已收录全部 9

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本文作者：meng shao（@shao__meng）。版权归作者所有，未经授权禁止转载。 人们真的不看代码了吗？完全不懂开发真的也可以吗？每天真的在高效消耗几十亿 token 吗？ @johnjianwang 认为太多这类 "Agentic Engineering 最佳实践" 的内容都难辨真假，那为什么不去分析 Codex 呢？它是极强的 Agent

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本文作者：meng shao（@shao__meng）。版权归作者所有，未经授权禁止转载。 解读 Anthropic《AI 原生 SDLC 手册》 原文：The AI-Native SDLC playbook作者：Louis Claxton（Anthropic Applied AI 团队） 发布：

本文作者：meng shao（@shao__meng）。版权归作者所有，未经授权禁止转载。 AI 带来的真正变化，不是程序员少写了多少代码，而是企业必须重新设计从意图、实现、验证到生产反馈的整个软件生产系统。 过去一年，关于 AI 如何改变软件工程的讨论很多。但现在真正值得追问的，已经不是“AI 能不能写代码”，而是一个更深层的问题： 当代码能够被快速、规模化地生成，我们是否拥有同样强大的能力，

本文作者：meng shao（@shao__meng）。版权归作者所有，未经授权禁止转载。 Claude 官方博客最新发布了一篇博客 How Warp builds self-improving agents on Claude https://claude.com/blog/how-warp-builds-self-improving-agents-on-claude 源于 Warp 团队发现的一个痛点： 一次性提示词只能完成任务的

本文作者：meng shao（@shao__meng）。版权归作者所有，未经授权禁止转载。 前端设计资源从来不缺。真正稀缺的是一套判断方法：什么时候需要看真实产品，什么时候应该查设计规范，什么时候可以复制组件，什么时候必须回到无障碍、性能和用户任务本身。 今天整理我自己在 X Bookmark 的很多设计资源，内容已经多到只能收藏吃灰，所以就让 Codex 帮我整理归类，从产品案例库、设计系统、组件基础层、