作者 | 仇智慧策划 | 李冬梅随着 Anthropic 开源 skills 仓库，"Code Interpreter"（代码解释器）模式成为 Agent 开发的热门方向。许多开发者试图采取激进路线：赋予 LLM 联网和 Python ...

在跳入智能体的热潮之前，强烈建议先读Anthropic的官方指南。他们的核心观点很清醒：构建智能体不需要复杂的框架或库，需要的是可组合的模式。这句话值得反复咀嚼。

在大语言模型（LLM）风靡全球的今天，许多人依然仅仅把它当作一个会写诗、会聊天的“电子网友”。然而，在工业与工程领域，一个只会“说话”的 AI是远远不够的。如何让 AI 真正具备“干活”的能力？这就是 AI ...

令人惊叹的是，johnnytshi在短短30分钟内，就把整个CUDA后端移植到了AMD ROCm上，而且中间没用任何翻译层。 另外一个好处当然是，不用费劲去搭像Hipify这种复杂的翻译环境了；直接在命令行（CLI）里就能干活。

汽车出现后，马没有变弱，它依然强壮、甚至可爱，但在运输这件事上，它不再重要了。随着 AI 能力的一日千里，AI 在代码生成的速度和质量上双双超越人类平均水平，软件工程师们同样面临相同的困境。

最近，AI 圈里有一个大动作可能被大家忽略了：Anthropic 正式把 Agent Skill（智能体技能）发布为了开放标准。

过去几周，我对于 Vibe Engineering 的实践有了更多的体会, 今天再次总结一下。其实也能看出来我避免使用 Vibe Coding 这个词，是因为当下的重点已经不再是代码，而是一些更高维度的东西。另外，本文的 AI 含量我会尽量控制在 5 ...