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Essays on systems, interface craft, and practical AI workflow.
置顶 May 24, 2026
深入 Claude Code(译)
Jiacheng Liu¹，Xiaohan Zhao¹，Xinyi Shang¹,²，Zhiqiang Shen¹,†
置顶 May 24, 2026 深入 Claude Code(译) Jiacheng Liu¹，Xiaohan Zhao¹，Xinyi Shang¹,²，Zhiqiang Shen¹,†
置顶 May 24, 2026 深入 Claude Code(译) Jiacheng Liu¹，Xiaohan Zhao¹，Xinyi Shang¹,²，Zhiqiang Shen¹,†
置顶 May 24, 2026 深入 Claude Code(译) Jiacheng Liu¹，Xiaohan Zhao¹，Xinyi Shang¹,²，Zhiqiang Shen¹,†
置顶 May 24, 2026 深入 Claude Code(译) Jiacheng Liu¹，Xiaohan Zhao¹，Xinyi Shang¹,²，Zhiqiang Shen¹,†
置顶 May 23, 2026
Agent Harness Engineering-A Survey(译)
Junjie Li¹˒⁶,，Xi Xiao⁶,，Yunbei Zhang⁵,，Chen Liu²,， Lin Zhao⁴，Xiaoying Liao³，Yingrui Ji⁶，Janet Wang⁶， Jianyang Gu⁷，Yingqiang Ge⁹，Weijie Xu⁹，Xi Fang⁹，Xiang Xu⁹， Tianchen Zh
置顶 May 23, 2026 Agent Harness Engineering-A Survey(译) Junjie Li¹˒⁶,，Xi Xiao⁶,，Yunbei Zhang⁵,，Chen Liu²,， Lin Zhao⁴，Xiaoying Liao³，Yingrui Ji⁶，Janet Wang⁶， Jianyang Gu⁷，Yingqiang Ge⁹，Weijie Xu⁹，Xi Fang⁹，Xiang Xu⁹， Tianchen Zh
置顶 May 23, 2026 Agent Harness Engineering-A Survey(译) Junjie Li¹˒⁶,，Xi Xiao⁶,，Yunbei Zhang⁵,，Chen Liu²,， Lin Zhao⁴，Xiaoying Liao³，Yingrui Ji⁶，Janet Wang⁶， Jianyang Gu⁷，Yingqiang Ge⁹，Weijie Xu⁹，Xi Fang⁹，Xiang Xu⁹， Tianchen Zh
置顶 May 23, 2026 Agent Harness Engineering-A Survey(译) Junjie Li¹˒⁶,，Xi Xiao⁶,，Yunbei Zhang⁵,，Chen Liu²,， Lin Zhao⁴，Xiaoying Liao³，Yingrui Ji⁶，Janet Wang⁶， Jianyang Gu⁷，Yingqiang Ge⁹，Weijie Xu⁹，Xi Fang⁹，Xiang Xu⁹， Tianchen Zh
置顶 May 23, 2026 Agent Harness Engineering-A Survey(译) Junjie Li¹˒⁶,，Xi Xiao⁶,，Yunbei Zhang⁵,，Chen Liu²,， Lin Zhao⁴，Xiaoying Liao³，Yingrui Ji⁶，Janet Wang⁶， Jianyang Gu⁷，Yingqiang Ge⁹，Weijie Xu⁹，Xi Fang⁹，Xiang Xu⁹， Tianchen Zh
置顶 May 19, 2026
面向大语言模型的检索增强生成技术综述
RAG 在大语言模型时代的发展、关键组件、评估方法与未来方向综述。
置顶 May 19, 2026 面向大语言模型的检索增强生成技术综述 RAG 在大语言模型时代的发展、关键组件、评估方法与未来方向综述。
置顶 May 19, 2026 面向大语言模型的检索增强生成技术综述 RAG 在大语言模型时代的发展、关键组件、评估方法与未来方向综述。
置顶 May 19, 2026 面向大语言模型的检索增强生成技术综述 RAG 在大语言模型时代的发展、关键组件、评估方法与未来方向综述。
置顶 May 19, 2026 面向大语言模型的检索增强生成技术综述 RAG 在大语言模型时代的发展、关键组件、评估方法与未来方向综述。
May 28, 2026
多流大模型
过去两年，大模型的发展其实有一种很明显的割裂感。
May 28, 2026 多流大模型 过去两年，大模型的发展其实有一种很明显的割裂感。
May 28, 2026 多流大模型 过去两年，大模型的发展其实有一种很明显的割裂感。
May 28, 2026 多流大模型 过去两年，大模型的发展其实有一种很明显的割裂感。
May 28, 2026 多流大模型 过去两年，大模型的发展其实有一种很明显的割裂感。
May 27, 2026
关于mcp无状态演进的思考
我越来越倾向于把 MCP 看作 AI 时代软件基础设施的一条关键线索。它表面上是一个协议，解决的是 AI 应用如何连接外部工具和数据源；但继续往后看，它牵出的其实是一个更大的问题：当 AI 不再只是回答文本，而是能够调用工具、渲染组件、承接操作、写回业务系统时，软件的入口形态会不会被重新定义？
May 27, 2026 关于mcp无状态演进的思考 我越来越倾向于把 MCP 看作 AI 时代软件基础设施的一条关键线索。它表面上是一个协议，解决的是 AI 应用如何连接外部工具和数据源；但继续往后看，它牵出的其实是一个更大的问题：当 AI 不再只是回答文本，而是能够调用工具、渲染组件、承接操作、写回业务系统时，软件的入口形态会不会被重新定义？
May 27, 2026 关于mcp无状态演进的思考 我越来越倾向于把 MCP 看作 AI 时代软件基础设施的一条关键线索。它表面上是一个协议，解决的是 AI 应用如何连接外部工具和数据源；但继续往后看，它牵出的其实是一个更大的问题：当 AI 不再只是回答文本，而是能够调用工具、渲染组件、承接操作、写回业务系统时，软件的入口形态会不会被重新定义？
May 27, 2026 关于mcp无状态演进的思考 我越来越倾向于把 MCP 看作 AI 时代软件基础设施的一条关键线索。它表面上是一个协议，解决的是 AI 应用如何连接外部工具和数据源；但继续往后看，它牵出的其实是一个更大的问题：当 AI 不再只是回答文本，而是能够调用工具、渲染组件、承接操作、写回业务系统时，软件的入口形态会不会被重新定义？
May 27, 2026 关于mcp无状态演进的思考 我越来越倾向于把 MCP 看作 AI 时代软件基础设施的一条关键线索。它表面上是一个协议，解决的是 AI 应用如何连接外部工具和数据源；但继续往后看，它牵出的其实是一个更大的问题：当 AI 不再只是回答文本，而是能够调用工具、渲染组件、承接操作、写回业务系统时，软件的入口形态会不会被重新定义？
May 25, 2026
OpenHuman 和 Hermes 的记忆架构差异：一个在建“你的知识库”，一个在训练“它的经验”
如果只看表层功能，OpenHuman 和 Hermes 都在讲“长期记忆”“个人 AI”“越用越懂你”。但如果拆到架构层，它们其实在解决两个不同问题：
May 25, 2026 OpenHuman 和 Hermes 的记忆架构差异：一个在建“你的知识库”，一个在训练“它的经验” 如果只看表层功能，OpenHuman 和 Hermes 都在讲“长期记忆”“个人 AI”“越用越懂你”。但如果拆到架构层，它们其实在解决两个不同问题：
May 25, 2026 OpenHuman 和 Hermes 的记忆架构差异：一个在建“你的知识库”，一个在训练“它的经验” 如果只看表层功能，OpenHuman 和 Hermes 都在讲“长期记忆”“个人 AI”“越用越懂你”。但如果拆到架构层，它们其实在解决两个不同问题：
May 25, 2026 OpenHuman 和 Hermes 的记忆架构差异：一个在建“你的知识库”，一个在训练“它的经验” 如果只看表层功能，OpenHuman 和 Hermes 都在讲“长期记忆”“个人 AI”“越用越懂你”。但如果拆到架构层，它们其实在解决两个不同问题：
May 25, 2026 OpenHuman 和 Hermes 的记忆架构差异：一个在建“你的知识库”，一个在训练“它的经验” 如果只看表层功能，OpenHuman 和 Hermes 都在讲“长期记忆”“个人 AI”“越用越懂你”。但如果拆到架构层，它们其实在解决两个不同问题：
May 22, 2026
RAG评估方法论
从数据层、检索层、上下文层、生成层到引用层，建立可执行的 RAG 评估与故障归因框架。
May 22, 2026 RAG评估方法论 从数据层、检索层、上下文层、生成层到引用层，建立可执行的 RAG 评估与故障归因框架。
May 22, 2026 RAG评估方法论 从数据层、检索层、上下文层、生成层到引用层，建立可执行的 RAG 评估与故障归因框架。
May 22, 2026 RAG评估方法论 从数据层、检索层、上下文层、生成层到引用层，建立可执行的 RAG 评估与故障归因框架。
May 22, 2026 RAG评估方法论 从数据层、检索层、上下文层、生成层到引用层，建立可执行的 RAG 评估与故障归因框架。
May 18, 2026
Palo Alto Networks称前沿AI模型让漏洞发现量提升7倍
Axios 在 2026 年 5 月 13 日的独家报道指出：Palo Alto Networks 在引入 Anthropic Mythos Preview 和 OpenAI GPT-5.5-Cyber 等前沿网络安全模型后，一个月内在自家产品中识别出 75 个漏洞，约为其常规月度发现量的 7 倍以上。
May 18, 2026 Palo Alto Networks称前沿AI模型让漏洞发现量提升7倍 Axios 在 2026 年 5 月 13 日的独家报道指出：Palo Alto Networks 在引入 Anthropic Mythos Preview 和 OpenAI GPT-5.5-Cyber 等前沿网络安全模型后，一个月内在自家产品中识别出 75 个漏洞，约为其常规月度发现量的 7 倍以上。
May 18, 2026 Palo Alto Networks称前沿AI模型让漏洞发现量提升7倍 Axios 在 2026 年 5 月 13 日的独家报道指出：Palo Alto Networks 在引入 Anthropic Mythos Preview 和 OpenAI GPT-5.5-Cyber 等前沿网络安全模型后，一个月内在自家产品中识别出 75 个漏洞，约为其常规月度发现量的 7 倍以上。
May 18, 2026 Palo Alto Networks称前沿AI模型让漏洞发现量提升7倍 Axios 在 2026 年 5 月 13 日的独家报道指出：Palo Alto Networks 在引入 Anthropic Mythos Preview 和 OpenAI GPT-5.5-Cyber 等前沿网络安全模型后，一个月内在自家产品中识别出 75 个漏洞，约为其常规月度发现量的 7 倍以上。
May 18, 2026 Palo Alto Networks称前沿AI模型让漏洞发现量提升7倍 Axios 在 2026 年 5 月 13 日的独家报道指出：Palo Alto Networks 在引入 Anthropic Mythos Preview 和 OpenAI GPT-5.5-Cyber 等前沿网络安全模型后，一个月内在自家产品中识别出 75 个漏洞，约为其常规月度发现量的 7 倍以上。
May 18, 2026
问题解答：agent沙箱如何保持环境一致？
解释 agent 沙箱如何创建、同步文件、准备依赖并保持运行状态一致。
May 18, 2026 问题解答：agent沙箱如何保持环境一致？ 解释 agent 沙箱如何创建、同步文件、准备依赖并保持运行状态一致。
May 18, 2026 问题解答：agent沙箱如何保持环境一致？ 解释 agent 沙箱如何创建、同步文件、准备依赖并保持运行状态一致。
May 18, 2026 问题解答：agent沙箱如何保持环境一致？ 解释 agent 沙箱如何创建、同步文件、准备依赖并保持运行状态一致。
May 18, 2026 问题解答：agent沙箱如何保持环境一致？ 解释 agent 沙箱如何创建、同步文件、准备依赖并保持运行状态一致。
May 14, 2026
致研究人员：AI就是你们拥有的全部吗？（读书笔记）
作者： Austin Z. Henley 卡内基梅隆大学副教授
[email protected]
May 14, 2026 致研究人员：AI就是你们拥有的全部吗？（读书笔记） 作者： Austin Z. Henley 卡内基梅隆大学副教授
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May 14, 2026 致研究人员：AI就是你们拥有的全部吗？（读书笔记） 作者： Austin Z. Henley 卡内基梅隆大学副教授
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May 14, 2026 致研究人员：AI就是你们拥有的全部吗？（读书笔记） 作者： Austin Z. Henley 卡内基梅隆大学副教授
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May 14, 2026 致研究人员：AI就是你们拥有的全部吗？（读书笔记） 作者： Austin Z. Henley 卡内基梅隆大学副教授
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