2026-01-25 12:00:00
【本文整理自知乎回答，是一篇古法手敲、非 AI 生成的回答。】
本来昨天早上心情不太好，看了两篇 technical report，觉得几乎每篇知名的 technical report 里都有自己认识的人，自己却啥也没做出来。
听到 Jiayi Weng 访谈中的一段，大意是”我觉得第一个被 AI 替代的职业是 researcher，接下来被替代的是他这种 infra engineer，最难被替代的是 sales，因为要说服对面的人买单，AI 可能没那么容易说动人，需要人跟人之间的沟通。”
我一下子就开心了，因为我们做的就是跟人沟通谈判的事情啊，这事也没有想象的那么难，竟然 Jiayi Weng 这样的大佬都认为这事不太可能……我觉得一个解释就是 context。
2026-01-11 22:30:00
本文档提供了一系列精心设计的 AI Agent 实践课题，涵盖从简单到困难的三个难度层次。这些课题旨在帮助学生深入理解 AI Agent 的核心技术和设计模式，包括工具使用、多 Agent 协作、长期记忆管理、外部化学习等前沿主题。每个课题都包含明确的实验目的、详细的实验内容描述和具体的验收标准，确保学生能够通过实践掌握构建高级 AI Agent 系统的关键技能。
课题按难度分为三个层次。建议学生根据自身基础选择合适的课题，循序渐进地提升能力。
难度：简单
难度：中等
难度：困难
2025-12-21 19:00:00
评课社区本月遭遇了一次持续近两周的存储性能问题，导致服务响应缓慢、用户体验下降。本文记录了问题的发现、排查和解决过程，涉及 NFS 性能、ZFS 日志、Proxmox VE 虚拟化存储配置等多个层面。
2025-12-20 20:30:00
（本文整理自 AWS re:Invent 2025 大会期间 Anthropic 团队的演讲与深度交流）
查看演讲 Slides (HTML), 下载 PDF 版本（注意这个 slides 不是 Anthropic 官方的，是我根据照片、录音自己总结的）
Claude 已经足够聪明了——智能不是瓶颈，上下文（Context）才是。每个组织都有独特的工作流程、规范和知识体系，而 Claude 并不天然了解这些。本文整理了来自 Anthropic 的 Context Engineering 最佳实践，涵盖 Skills、Agent SDK、MCP、评估体系等核心主题，帮助你构建更高效的 AI 应用。
