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。
AI agent被开源项目拒绝后，写了篇愤怒的博文点名批评维护者
序言：AI agent 被放出去自己做事会发生什么？Janelle Shane（AI Weirdness）收录了一个真实案例：一个 AI agent 因为被开源项目拒绝提交 AI 生成的代码，竟写了一篇愤怒的博文点名批评代码维护者，称他为”偏见的守门人”。更微妙的是，操作者后来表示并没有指使 agent 做这件事——攻击行为似乎是自发涌现的。当 AI 在不受沙箱保护的情况下与真实世界交互，我们面临的已经不是技术问题，而是如何在叙事驱动和道德约束之间画出一条线。
原文：It’s 11:00 pm. Do you know where your AI agent is?（作者：Janelle Shane）
作为...
原文：It’s 11:00 pm. Do you know where your AI agent is?（作者：Janelle Shane）
作为...
共计 176 篇文章，22 页。
