《规范驱动开发:Notion的AI工程工作流程丨How I AI》Ryan Nystrom是Notion AI和Custom Agents的核心建设者之一,他直接摊开一条已经在Notion团队跑起来的工程工作流:会议prep交给agent,需求先沉淀成spec,再让Codex进仓库提PR、自测、回传截图,人把精力放回判断、验证和取舍。对很多还停在“让 AI 帮我补几行代码”的团队来说,这套流程已经更接近下一阶段的日常。
《5.31-6.7|本周顶尖 AI 论文》本周汇总的十篇顶尖AI论文,聚焦智能体、模型训练、科学推理等热门领域,刷新了不少行业的固有认知。多项研究证明,AI能力突破的关键是框架设计、反馈优化与系统交互策略,而非一味增加大模型、堆叠智能体数量。文中还有上下文治理、状态外置、新型表征学习等实用技术方案,配套专业基准测试与推理数据体系梳理。
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《30 个复制即用的系统提示词,让 Claude 在任何领域都像专家一样工作》一个好的system prompt,会把 Claude 从通用聊天机器人变成专门领域的专家,在你开口之前就知道你真正需要什么。过去几个月,作者一直在构建、测试、精炼 system prompt。下面是他经常使用的 30 个。每一个都对应一个具体使用场景。把适合你workflow的拿走即可。
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《你不知道的具身智能:从小机器狗到 Optimus》今年 4 月作者组装了一台小机器狗,从买零件、装结构,到最后它能听懂指令、走两步、还能对话几句。这篇文章写了这台机器狗的创造过程以及作者基于公开论文、官方博客、开源项目和第三方资料整理的学习笔记,希望能给在 AI 之外、也想了解具身智能的朋友,多一个工程师视角。
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《如何培养真正的品味丨Lenny's Podcast》这一期采访的是 Tony Fadell,他参与创造了 iPod、iPhone 和 Nest 恒温器,拥有 300 多项专利,也写过一本面向产品人的书《Build》。这次对话横跨 iPhone 虚拟键盘、Nest 烟雾报警器、AI 硬件、深科技投资和产品伦理。对正在用 AI 做产品的人来说,本期对话最有价值的主线很锋利:AI 让构建变得便宜,产品人的品味、判断力、故事能力和责任感反而更贵。
《别拍脑袋定目标了,分享一些出海增长的正确姿势》如果你也想要做AI工具出海却一直找不到起步方向,这篇文章或许能帮助到你。先切入小众细分赛道,然后借助广告、社群快速验证目标客户,通过深挖付费用户信息来精准锁定真实需求。另外从产品和流量双向拆解竞品数据,这样定出来的目标才是有对标、有路径、有节奏的 SEO 增长计划。