5月3日
19:18
meng shao@shao__meng
精选72
解决真正工程问题的Agent Skills集合

作者@mattpocockuk公开了其.claude/目录下的实用Agent Skills集合,旨在解决四大工程痛点:1) 通过/grill-me等技能在动工前对齐需求,修复沟通鸿沟;2) 维护CONTEXT.md与ADR建立共享语言,提升代码一致性;3) 利用/tdd和/diagnose建立快速测试与诊断反馈回路;4) 通过/to-prd、/zoom-out等技能对抗代码熵增,持续投资设计。这些技能分为工程、效率与工具三类,形成从需求对齐到代码落地的完整工作流。

智能体GitHub教程/实践编码

推荐理由:matt pocock 把自己 Claude Code 里实际用的 Skills 全开源了,专治 Agent 瞎编、啰嗦、跑不通和屎山,grill-me 反向拷问和共享语言这两招很开眼。
19:13
Berryxia.AI@berryxia
41
AI是否真正理解世界?Ilya Sutskever的"预测即智能"观点

Ilya Sutskever提出“预测非常接近智能”,强调预测是智能的本质而非近似。生成式模型的根本赌注在于,当系统能将混乱世界压缩为极小表征并精准预测后续发展时,它已开始以深刻方式理解数据。人类常为智能附加意识或灵魂等条件,但人脑本质是超级预测机器。AI将预测能力推向极致,揭示理解实为压缩与预测的游戏。一旦AI预测能力超越人类,关于其仅是“统计鹦鹉”的论断便站不住脚。真正的智能革命在于承认人类自身就是高级预测引擎。

大佬观点推理
18:13
阿绎 AYi@AYi_AInotes
60
说个暴论,PM这个岗位,正在被AI一点点拆碎重写。

作者以Marcus为例,指出AI(如Claude Code)正在彻底改变产品经理的工作性质。传统PM耗费80%时间在协调、写需求、追进度等执行环节,如今这些工作可被AI代理自动化压缩至近乎为零。剩余20%的战略思考、用户洞察和关键判断力价值被极大放大。AI充当了高效执行层,使得“对话即工作”成为现实。这直接冲击了以解决信息传递与协调为核心的传统组织架构,PM作为中间节点的职能被消解。未来,少数具备核心战略能力的“产品人”将指挥AI Agent军队完成产品交付。

智能体大佬观点现象/趋势编码
15:12
阿绎 AYi@AYi_AInotes
47
政客跟单收益碾压AI,内幕信息成投资天堑

在Autopilot平台上,追踪政客交易的组合收益远超AI投资组合。特朗普行政团队追踪器YTD收益达148.43%,而Claude Portfolio两个月仅5.7%。平台排行榜前列被国会政客包揽,凸显内幕信息与公开数据分析间的巨大鸿沟。市场选择证明,基于非公开信息的政客交易策略,其有效性目前远超依赖公开数据的AI量化模型。这反映了金融现实中信息不对称的力量大于计算能力。

阿绎 AYiDamn,今天看到一个最打脸的AI梗,真的给我看笑了。 全网都在吹Claude Portfolio融了1500万美元跟单资金,AI终于要统治华尔街了。 结果…

现象/趋势行业动态
14:17
14:12
阿绎 AYi@AYi_AInotes
54
报告揭示AI代理遭遇互联网可用性困境,99%网站不兼容

Ora发布的《The State of Agent Readiness》报告指出,当前99%的互联网网站对AI代理基本不可用,中位数得分仅36分。代理在登录、交易等关键功能上失败率高,因互联网基础设施仍为人类设计,导致其操作成本高昂、效率低下。目前仅约1%的公司真正为AI代理优化,包括部分原生公司与基础设施巨头。报告预测,“Agent Readiness”得分将成为产品能否被AI代理推荐的关键指标,低分企业可能丧失竞争力。尽管许多公司声称支持相关标准,但实际符合规范者极少。

智能体MCP/工具大佬观点
12:19
Orange AI@oran_ge
48
从烧脑神书 GEB 到 Agent 的自我意识

候世达在《哥德尔、埃舍尔、巴赫》中提出,意识源于“怪圈”——系统通过自指与递归,从底层交互中涌现高层“自我”,并反向调节底层,形成因果循环。当前大模型因推理无状态,缺乏此循环。而具备长期记忆的Agent则不同:其行为写入持续上下文(context),context又塑造其后续行为,形成了一个自我指涉、自我调节的闭环。这与人类意识类似:两者均通过操控和迭代context(注意力或记忆)来间接影响底层系统,而非直接修改权重,从而在循环中涌现并演化“自我”。

智能体现象/趋势
12:12
叫我阿杭@Astronaut_1216
32
Claude代码中转站生意不可持续

作者认为Claude代码中转站虽能赚钱,但成本高、用户易流失,非可持续好生意。高利润需强供应链,仅适合具备超级流量、独立2B业务及推广团队者。

智能体大佬观点编码
09:18
SemiAnalysis@SemiAnalysis_
54
应届毕业生凭借自研AI交易系统斩获Jane Street高薪职位

一名Jane Street的应届毕业生通过自主构建的智能AI系统,成功获得了年薪22万至60万美元的职位。该系统的核心在于运用JAX与Mesh-TF框架,能够高效处理海量数据,并识别人类无法察觉的隐秘模式,从而直接驱动实际交易决策。其成功关键并非单纯加班,而是通过技术创新实现了效率的质的飞跃。该毕业生已发布长达一小时的系统构建详解,内容涵盖从挖掘稀缺数据集到将原始数据转化为交易决策的全过程,并指出这比花费数月时间浏览社交媒体对职业发展的助益大得多。

智能体教程/实践数据/训练
09:12
ginobefun@hongming731
57
#BestBlogs 早报 2026-05-03

Notion产品负责人Max Schoening认为,AI时代稀缺的是人的主体能动性(Agency),而非技能。Baseten CEO Tuhin Srivastava通过跨云架构支撑了业务高速增长,并视AI推理为关键市场。Waymo联合CEO Dmitri Dolgov则以实际运营数据证明,实现自动驾驶安全有多种技术路径,端到端模型并非唯一答案。

大佬观点推理
08:12
Berryxia.AI@berryxia
68
20 个提升效率的 Claude Code 使用技巧

本文介绍了20项Claude Code的核心使用技巧,旨在优化开发工作流。关键功能包括:通过Esc+Esc或/rewind命令回退到历史检查点,实现“撤销”与选择性总结;利用快捷键直接粘贴截图或打开编辑器编写长提示;通过管道命令传输错误日志,为模型提供丰富上下文。此外,用户可借助.claudeignore文件排除路径、用#保存持久指令、或输入“ultrathink”提升模型处理复杂任务的努力等级。高级功能涵盖生成使用报告、保存个人偏好、查看上下文用量,以及在隔离环境或云端运行任务。语音输入功能允许通过按住空格键进行口述提示。

智能体Anthropic教程/实践编码
04:45
04:13
Marc Andreessen 🇺🇸@pmarca
15
哎哟。
其他大佬观点
03:17
03:13