你的AI智能体写代码的速度远超你的阅读速度
本周有五个研究团队发表了关于同一问题的研究：AI智能体生成代码的速度远快于开发者理解代码的速度。债务积累在你的脑中。
AI & Technology写作
关于设计、开发、AI基础设施和产品构建的思考。
上下文工程即架构：650个文件之后的实践
横跨650个文件、七层层级结构的AI代理上下文工程。三次生产故障、真实的token预算，以及在这些考验中存活下来的系统。
AI & Technology元认知AI：教你的Agent进行自我评估
多数Agent指令只定义行为。缺失的一层是自我评估。基于9个月生产实践与95个hooks的元认知框架。
AI & Technology多智能体协商：当共识本身就是缺陷
多智能体协商能捕获单智能体系统遗漏的失败。这里记录了架构设计、走过的弯路，以及真正值得构建的部分。
AI & Technology为什么我的AI智能体需要质量哲学
我的Claude Code智能体以机器速度继承了人类所有的草率习惯。我构建了3套哲学体系、150多个质量关卡和95个钩子来解决这个问题。以下是有效的部分和无效的部分。
AI & Technology复合工程：让代码库加速而不是衰减
大多数代码库越长越慢。95个hooks、44个skills、14个配置如何让每次新增功能更便宜。
AI & Technology提示工程的OODA循环：五次失败教会了我什么
五次提示失败让我认识到，结构化的观察胜过巧妙的措辞。Boyd的OODA循环直接映射到我每天使用的提示工程工作流程。
AI & TechnologyRalph循环：我如何在夜间运行自主AI代理
我构建了一个使用停止钩子、生成预算和文件系统记忆的自主代理系统。以下是失败经验以及真正能交付代码的方法。
AI & TechnologyAI表演：为什么90%的公司"使用AI"但只有23%创造了价值
McKinsey发现90%的公司声称采用了AI，但只有23%能够超越试点阶段实现规模化。我亲眼见证了三种AI表演形式，并且自己也曾实践过其中一种。
AI & TechnologyLLM如何处理文本：我的i18n系统教会我的Token经济学
将我的网站翻译成6种语言后，我发现韩语处理相同内容所需的token是英语的2.8倍。下方的交互式可视化工具展示了其中的原因。
AI & TechnologyVibe Coding与工程：我如何划定界限
我每天使用Claude Code，配备86个hooks和完整的质量门禁系统。以下是我何时vibe code、何时做工程、以及为什么这条界限至关重要。
AI & Technology构建AI系统：从RAG到智能体
我构建了一个3,500行代码的智能体系统，包含86个钩子和共识验证机制。以下是我在RAG、微调和智能体编排方面的经验总结。
AI & Technology外部出版物
技术写作： Introl
Local LLM Hardware Pricing Guide 2025
本地运行大型语言模型的全面硬件建议和成本分析。
H100 vs. H200 vs. B200: Choosing the Right NVIDIA GPUs for Your AI Workload
针对不同AI工作负载比较NVIDIA最新数据中心加速器的GPU选择指南。
TPU Architecture: Complete Guide to Google's 7 Generations
深入技术分析Google张量处理单元从TPUv1到TPUv5的演进。
GPU Memory Pooling in Multi-Tenant Kubernetes
容器化环境中GPU集群的资源共享策略。
Ray Clusters: Distributed AI Computing Infrastructure
使用Ray框架构建和管理分布式AI计算的指南。
DeepSeek V3 Open Source AI Cost Advantage
开源LLM经济学分析和DeepSeek的竞争定位。
NVIDIA Vera Rubin GPU 600kW Racks 2027
未来数据中心电力需求和NVIDIA下一代GPU路线图。
SMR Nuclear Power for AI Data Centers
为下一代AI基础设施供电的小型模块化反应堆解决方案。
DeepSeek MHC Architecture Breakthrough
DeepSeek多头压缩架构创新的技术分析。