纪念那个在文字下面画上红绿波浪线的人
序言：你可能不知道 Tony Krueger 这个名字，但你的生活几乎肯定被他的作品触碰过——他就是那个在 Word 里首创了红色波浪线（拼写错误）和绿色波浪线（语法错误）的人。Raymond Chen 在这篇纪念短文中讲述了一个几乎没有开发者能奢求的故事：你的功能被 Penn & Teller 热爱，被 “Weird Al” Yankovic 引用，并被几乎每一个文字处理软件继承。下次红色波浪线帮你捉到一个拼写错误时，谢一下 Tony。
原文：In memory of the man who put red and green squiggles under words（作者：Raymond Chen，日期：2026-06-22）
原文：In memory of the man who put red and green squiggles under words（作者：Raymond Chen，日期：2026-06-22）
你可能用错了 Agent Skills
序言：最近 SkillsBench 论文登上了 Hacker News，结论很扎眼——”自生成的 Agent Skills 毫无用处”。但 Anson Biggs 坐不住了：他从自己写的 Skills 里获得了巨大价值，同事却普遍在用错的方式使用它。问题出在哪？出在一个特别常见的反模式：让 Agent 自己写自己的技能说明书。这就像让一个从来没做过花生酱三明治的人，把制作步骤写在纸上——你没经历过卡壳，就不可能写出真正有用的指南。这篇文章不长，但说清楚了 Skills 真正的价值在哪，以及为什么大多数人的用法从一开始就错了。
原文：You’re probably using Agent Skills wrong，作者 Anson，发表于 2026 年 2 月 ...
原文：You’re probably using Agent Skills wrong，作者 Anson，发表于 2026 年 2 月 ...
为什么AI投入换不来成果？答案在瓶颈理论里
序言：企业砸重金买 AI，效果却不尽如人意——这种抱怨现在越来越多了。Rohan Rajiv 没有长篇大论，而是借用了 Eli Goldratt 经典之作《目标》中的一个概念，用生产汽车门的类比，干净利落地回答了这个问题：如果你优化的不是瓶颈，再快的工具也只是更快地做了错事。
原文：Why AI spending isn’t translating to results（作者：Rohan Rajiv，发表日期：2026-06-21）
现在有很多讨论说企业部署 AI 工具，却没有看到与投入相匹配的成果。人们列出了很多原因，但我怀疑潜藏在核心的那个简单原因，叫做约束。
这个类比来自 E...
原文：Why AI spending isn’t translating to results（作者：Rohan Rajiv，发表日期：2026-06-21）
现在有很多讨论说企业部署 AI 工具，却没有看到与投入相匹配的成果。人们列出了很多原因，但我怀疑潜藏在核心的那个简单原因，叫做约束。
这个类比来自 E...
万物皆对数
本文翻译自 Alex Kritchevsky 的博客文章，探索了对数、向量、维度和导数之间一些意想不到的深层联系。
原文：Everything Is Logarithms，发表于 2026 年 5 月 25 日。
序言：如果有人告诉你”万物皆对数”，你大概会以为他在谈论信息论或者某个工程近似公式。但 Alex Kritchevsky 走得更远——他试图证明，对数不仅仅是一个数学函数，而是一种极其基本的代数操作，潜藏在向量投影、偏导数、p-adic 赋值、维数运算甚至线性代数的基底下。这篇文章的数学难度偏高，但读下来的回报是：你会发现很多看似毫不相干的数学操作，其实在底层做着同一件事。
原文：Everything Is Logarithms，发表于 2026 年 5 月 25 日。
序言：如果有人告诉你”万物皆对数”，你大概会以为他在谈论信息论或者某个工程近似公式。但 Alex Kritchevsky 走得更远——他试图证明，对数不仅仅是一个数学函数，而是一种极其基本的代数操作，潜藏在向量投影、偏导数、p-adic 赋值、维数运算甚至线性代数的基底下。这篇文章的数学难度偏高，但读下来的回报是：你会发现很多看似毫不相干的数学操作，其实在底层做着同一件事。
共计 178 篇文章，23 页。
