Supabase 实战英文复盘:pgvector 44x 查询优化与 RLS 双闸门
StarPairs 项目实战复盘:不用多 agent 框架,一个 git 仓库 + 三份 Markdown 就让 Claude Code 当工程师、Codex 当美工——划地盘、开工单、轮流上场、验收分级,5 天两轮 UI 改版零冲突;含真实截图、真实文件原文和可照抄的 8 步清单
Warp 公开的内部工程规范:每个编码任务必须从 prompt 开始,10 分钟没进展就报反馈、可换竞品、最后允许手写;红线是「AI 写的」永远不是借口——人对提交的每行代码负全责,所有失败案例优先做成 eval
Warp 官方教程站(原站已下线)全量整理:40 课 7 大类,每课附原视频+基于完整字幕的中文讲解——从 warp.md 规则文件、agent profiles、MCP 接入到 Warp 团队在百万行 Rust 代码库上的实战,核心是把 agent 当同事来管理
Warp 官方对比视频全文整理:CLI vs 内置 agent,从 diff 处理、上下文引用到模型池逐维度拆解;真实 Sentry issue 各跑三轮均 2–4 分钟修复,另附 GPT-5 加试——结论不是谁全赢,而是两类人各选各的
Paolo Perrone 重画 Letta 2024 经典栈图:模型推理/协议工具/记忆知识/框架SDK/评估可观测/护栏安全六层逐层拆解,每层按状态管理·厂商锁定·demo→生产鸿沟三问打分;四种 Agent 类型决定投资哪几层,预判 2027 年栈将向厂商 SDK 坍缩。
Anthropic 官方 23 页 PDF 全文整理:从数据基础设施到法务,10 个团队的用例、量化影响与实操建议——Vim mode 70% 自主完成、研究时间省 80%、广告文案 2 小时变 15 分钟,以及「按风险分层给 agent 放权」的共性方法论
官方文档现行版全文:上下文窗口是一切实践的出发点——给 Claude 可运行的验证、先探索再计划再编码、写好 CLAUDE.md、技能/子智能体/插件扩展、并行会话与扇出、五大失败模式
开源子智能体合集全文整理:3 编排器 + 13 框架专家 + 4 通用专家 + 4 核心成员,team-configurator 六步自动配队写进 CLAUDE.md;作者坦言实验性且一个复杂功能可烧 1–5 万 token
元编程配置框架 README 全文整理:30 斜杠命令 + 20 专职 agents + 7 行为模式 + 8 MCP 服务器,以行为指令注入重塑 Claude Code;含 Deep Research 多跳调研与四级深度分级
StockApp 团队实战全文:AI-native 文化比手工开发提效约 2.5 倍(1,098 PR / 13 周实测)——monorepo 共享工作区、分层开发六级、万事先问能不能用 AI、MCP 补上下文、多模型集成评审五大原则
OutSight AI 用 LiteLLM 代理抓包数百次 API 调用:system-reminder 贯穿全管线、Bash 权限竟是生成式判定、子智能体默认不带 todo 提醒——Claude Code 的魔法 = 一段宏大提示 + 系统化上下文工程
从「为什么要做 Web2App」讲起,逐渠道拆解 Google、Facebook、TikTok、Kwai、Snap / Pinterest / Bing 的广告流程、Adjust 后台配置、跟踪链接拼接与数据回传设置,配动态流程图讲清每条链路的归因原理
Google 随 Gemini 3 发布的 agent-first 开发平台:是什么、2.0 产品家族改了什么、怎么上手、和 Claude Code / Cursor 怎么选,以及真实发生过的坑
从 Cursor、Devin、Manus 到 LangGraph 与中国开源生态,梳理 2025–2026 年 agent 生态五个层面的现状,收束到一个核心问题:harness(执行外壳)是护城河,还是终将被商品化的耗材
Claude Code、Agent SDK、Cowork、Chrome、Excel、PowerPoint、Deep Research——七个入口、一套引擎:讲清每个产品是什么、给谁用、有多成熟、怎么收费,以及 Anthropic 垂直整合 Harness 的布局逻辑
Codex、ChatGPT Agent、Agents SDK / AgentKit、GPTs 与 ChatGPT Apps、Atlas 浏览器五条产品线,逐一梳理定位、目标用户、场景、成熟度与定价,并与 Anthropic 的路线做系统对比
Eval 是给 AI 系统出的一套「考试」:三种打分器、两类 Eval、pass@k 与 pass^k、从零建第一套 Eval 到全生命周期落地,基于 Anthropic 官方工程指南与一线实践整理
高赞 Reddit 帖全文整理:设计文档打地基、评审把痛苦前置、AI 先写测试再写码、双人评审+staging 收口,从提案到上线提速约 30%
HumanLayer ace-fca 全文整理:上下文窗口是影响输出质量的唯一杠杆;研究/计划/实现三步工作流+40–60% 利用率+高杠杆人工审查,让 Claude Code 拿下 30 万行 Rust 代码库、7 小时交付 3.5 万行
Ravi Mehta 文章全文整理:AI 提速工程交付后,瓶颈转向「知道做什么、对齐需求」;含 Sean Grove 的 spec-as-source-code 论断、新旧工作流对比与非技术创始人 spec 驱动发布实战
从知识源到答案输出的 11 个阶段一次看全:切块、向量化、检索、重排序、上下文组装、生成与评估,外加 6 种高级范式、12 张概念速查卡与常见指标解释
分步高亮 + 中文旁白,跟着一次请求走完 Think/Act/Observe 闭环;悬停任意模块弹出「定义 + 例子」;另含全景动效模式
English vector diagram of the Agent runtime architecture — Runtime harness, Think/Act/Observe loop, on-demand resources, tool-result feedback
Agent 运行时架构全景图,矢量重绘,可无限放大不失真
一张架构图拆透:Runtime 底座 + Think/Act/Observe 闭环 + 资源按需调用 + 工具结果回流
DSpark 论文精读
Prompting Techniques 技术全览
编程智能体实战指南
MCP 开发者完整介绍(Stytch)
MCP 全面入门
MCP 官方注册中心发布预览
为智能体编写高效工具(Anthropic)
DeepSeek-R1 模型解读
Anthropic 提示工程圆桌
CS146S Week1 笔记
大语言模型完全指南
深入理解 LLM
Claude 开发者手册
Claude 产品架构解析
最近半年，越来越多客户开始问我一个问题：“以后用户都不搜 Google 了，直接问 ChatGPT，我们的 A
今天我们就来拆解 Adjust 的 Redownloads 功能，帮你轻松理解这些复杂的数据逻辑。
作为移动App/游戏出海的UA（User Acquisition）同学，我们过去几年最依赖的永远是Meta（F
为什么 SKAN CV 空值那么多？在做 iOS 广告投放时，很多人都会遇到这样的问题：👉 广告跑了，钱花了，但 SKAN 回传的数据里 CV 值却是空的（null）。
说真的，谁不想多拿点iOS用户？他们消费能力强、付费意愿高，还不怎么退款，简直是理想客户。BUT！
「2025 最新 Apple Ads 投放指南：怎么投、怎么测、怎么优」❝ATT 时代，iOS 最靠谱的增长通
🎯 小游戏也能跑 ROAS？IAA 数据共享实操指南❝“我们是靠广告变现的，没内购，怎么跑 ROAS 呀？
最近，“ICM”这个词在出海圈子里有点火。不少广告主和运营同学都在问：“听说 Google 广告开始支持 ICM，这是个啥？
小游戏出海这几年真是越来越卷！想在海外市场站稳脚跟，光靠产品好玩可不够，投入的每一分钱都得算清楚能不能赚回来。
