继Harness之后,“龙虾”JiuwenClaw率先开启“Coordination Engineering”时代
继Harness之后,“龙虾”JiuwenClaw率先开启“Coordination Engineering”时代AI工程范式的迭代速度,正让行业陷入一种“定义赶不上进化”的焦虑。
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AI工程范式的迭代速度,正让行业陷入一种“定义赶不上进化”的焦虑。
最近很多朋友都在问我,能不能出一期Claude Code的小白教程。
中国人民大学团队打造的AiScientist,旨在解决长程机器学习研究工程的持续性难题。该系统从论文理解开始,跨越环境配置、代码实现与实验迭代,保持状态连续与决策连贯,显著提升科研效率。其核心在于通过File-as-Bus机制,稳定保存项目状态,使AI能真正接手科研流程,而非仅辅助单个环节。
ATM-Bench 将「个人 AI 助手是否真的记得你」这件事,变成了一个研究的测试基准。结果并不乐观:专用记忆智能体系统普遍低于 20%,而 OpenClaw、Codex、Claude Code 等通用智能体普遍表现不佳,最高准确率不到 40%。
杨植麟身上正在形成一种很典型的创业者光环。
如今的大多数智能体,仍然活在一种「失忆式工作」模式中:每一次检索都是从零开始,每一条推理路径都无法沉淀,每一次失败也不会转化为经验。它们虽能多轮交互,但很难在深度研究中持续变强。
前几天,Anthropic 开源了 claude-desktop-buddy,用一块小屏幕显示 Claude Code 里 Buddy 的状态。结果做着做着,它变成了一个完全不同的东西:M5 Paper Buddy (https://github.com/op7418/m5-paper-buddy)。
身边做短视频的朋友,几乎人手一个剪映。
Anthropic 最强的模型,也是他们不敢发布的模型
GitButler最近发布的CLI工具引起了我很大的兴趣。这不是一个简单的Git包装器,而是从根本上重新思考了命令行工具应该如何设计。Scott提到了一个有趣的观察:大约80%的开发者仍然使用命令行工具来操作Git,即使有各种GUI工具存在。