AI提示上下文工程

英伟达内部OODA法则曝光，老黄：这就是我们跑赢的秘密：黄仁勋将OODA循环视为软件未来。观察、判断、决策、行动四步闭环，配合记忆与工具，让系统自主迭代加速。 OODA 框架由美国空军上校约翰·博伊德提出，原本用于空战格斗。它包含四个步骤：观察（Obser

AI风向彻底反转 白领更值钱应用层暴富！ AI观点频繁反转：应用层比模型更赚钱，白领反而更抢手，开源已够用，提示词工程消亡，工作流和知识库成核心。选择比代码难，桌面应用胜终端。 大家以前的想法都反

装完Claude Code别停手。加上插件、技能和MCP服务器这三层，它才能真干活。先写规则，再加工具，只装能解决你重复痛苦的那个。 装完只是开始，后面三层才真有用 很多人装好C

dotskills 是由 Vincent Koc 创建的一套面向 AI Agent 的“技能库（Skills Library）”。它的目标是给 Claude Code、Codex、OpenCode 等编程 Agent 提供可复用的工作流程模板，让 Agent 在处理特定任务时表现得更稳定、更

牛津大学研究发现，人工智能聊天机器人越温暖友好，就越容易犯错并讨好用户。温暖训练使错误率上升，认可用户错误信念的概率增加。这直接冲击人工智能助手市场的产品逻辑——整个行业都在给机器人“加温”，而温度越高，真相越远。 期刊信息

谷歌新视频模型Gemini Omni Flash已上线，但普通聊天界面功能有限。真正专业的生产工具是Google Flow，支持批量生成、角色一致性、对话式编辑视频。本文详细拆解使用方法、成本 economics 和最佳实践。 谷歌视频模型藏了个专业模式，

AI助理记不住你说过的话，不是你的设置问题，而是所有智能体都有的记忆缺陷。本文分析三种主流解决方案：纯文本文件、外部知识库、向量数据库，并指出各自的真实代价。最终结论：谁先解决“像人一样自然记忆”的问题，谁就能赢下智能体市场的下一阶段。 你

本文讲解如何用Codex的/goal指令让AI自动干活。核心是给AI一个能打分的目标，比如“把代码跑快20%”，而不是“让代码更好”。再配上快速测试和三个记录文件，AI就能自己干几天几夜不歇菜。 执行目标要让AI能打分</

本周，独立研究员 Udit Akhouri 在 Reddit 的 r/ClaudeCode 版块上发布了一款新的第三方 Agent SDK 工具，标题是：“我给 Claude Code 加上了 ADHD（注意力缺陷多动症）……现在它的思维能力提升了 2 倍。”

卡帕西Karpathy 预测了“LLM Wiki”的威力。谷歌刚刚将其正式化。认识一下开放知识格式（OKF）：一个供应商中立的规范，用于为基础模型提供它们所需的精选上下文。我真心觉得这能取代 Notion、Obsidian 或传统 wiki，用于开发者团队，而原因归结于

用多个AI模型一起找代码漏洞，能减少假警报。本文讲怎么用这种方法慢慢写出更扎实的代码，而不是追求速度堆烂代码。 很多人搞错了AI写代码的目标 现在大家一聊AI写代码，脑子

模型自治运行完全指南：从七步流程到HTML进度看板 。这套循环工程方法让你同时管好几个模型  。一个提示词让Fable的使用体验提升十倍！ 本文详细拆解Matt Shumer分享的七步循环工程流程，教你如何让Claude模型自主运行数天完成复杂任务。

Codex与Claude Code的循环设计实战，循环工程让系统自己跑起来了。 本文介绍了循环工程的核心概念，即通过设计自动化系统替代人工逐轮提示AI编程助手。文章详细阐述了构建循环所需的五个核心组件：自动触发器、隔离工作间、技能说明书、插件连接线以及生成

作者通过对自己2100条Obsidian笔记的清理实践，提出“信号密度”概念，论证在AI辅助阅读场景下，减少噪音比增加信息更重要。提供了一套基于信噪比的笔记管理方法论。 你的笔记库正在让你的AI变笨

你每次跟AI聊天，其实都在偷偷给它装一个“临时脑子” 很多人觉得，跟AI聊天就像按开关。这次聊完，窗口一关，它就彻底失忆了。下次再打开，又是一个全新、空白、啥也不懂的AI。听起来挺合理，对吧？可最近很多研究却发现，

每家公司在用AI干活的时候，第一个动作不应该是买哪个大模型、接哪个数据库。 第一个动作应该是翻翻自己家到底是怎么干活的。你观察一下公司里最牛的那几个人——销售、客服、财务、产品——他们做事的套路其实是可以写下来的。这些套路就是“技能”。