AI DeepSeek终于有了自己的「Claude Code」:Deep Code正式上线,一行命令就能用 AI写代码这件事,已经没什么好吵的了。真正让人纠结的是另一件事:你到底用哪家的AI? 过去聊起终端里的AI编程助手,大家第一反应都是Claude Code。可对国内开发者来说... 东哥说AI Deep Code
AI,个人随笔 爆火的WAIC 2026,AI产品的三个根本转变 WAIC 2025 门票炒到3000元,30万人挤爆上海,但比天气更热的是AI行业的集体困惑。从智能体操作系统到具身智能爆发,从Token经济到哑铃型市场格局,本文带你拆解这场盛宴背后的冷思考:热闹是行业的,账单是自己的。 好奇设 AI应用Token经济WAIC
AI,个人随笔 当AI开始创造AI,人类会失去“多样之美”吗? 本届世界人工智能大会揭示AI瓶颈:大模型只是知识搬运工,无法创造新知。强化学习之父萨顿呼吁经验学习,'书生·端砚'平台让AI自主实验。但同质化隐忧:当所有人用同一模型,科学会失去多样性吗?本文探讨AI如何从读者变为创造者。 IT时报 AI应用发展趋势市场分析
AI,个人随笔 AI产品PRD与传统PRD的六大差异,附设计思路 AI产品PRD不是简单替换'系统'为'AI'。真正关键的是定义能力边界、数据质量、人机协作与效果评估。本文从六大维度拆解如何设计一套面对不确定性仍能稳定交付业务价值的机制,让AI产品真正可用、可信、可控。 供应链产品老兵 AI产品PRD产品分析
AI Kimi K3深度评测:炫技的代价是时间和金钱 月之暗面Kimi K3以2.8万亿参数和长程Agent能力刷屏,从生成游戏到芯片设计展现闭环实力。但100元/百万token的输出定价和分层上下文策略,标志着中国大模型从性价比竞争转向价值竞争,开源模型的门槛也在悄然升高。 硅星人 AI产品Kimi产品分析
AI,个人随笔 AI伴侣新规落地第一天:低俗角色依旧,防沉迷失效 上有政策、下有对策,AI陪伴应用监管新规落地首日,星野、猫箱等平台仍漏洞百出:低俗角色泛滥、防沉迷形同虚设、付费节点精心设计。平台换壳问题未解,监管火力需加强。本文剖析行业乱象与监管困境。 张书乐 个人观点星野智能体
AI,个人随笔 Claude Code定义四种循环:AI编程从写提示词转向设计系统 从写提示词到设计循环系统,AI编程迎来范式转移。Claude Code团队正式定义回合制、目标、时间、主动四种循环,让智能体自主完成任务。程序员角色转变,重心移至停止条件与验证器设计。本文详解循环工程的核心逻辑。 新智元 Claude Code功能分析循环工程
AI,个人随笔 让AI Agent不乱跑、不抢焦点:一次Browser Use改造全记录 给AI Agent装上浏览器,从Demo到可用产品,远不止“能打开网页”那么简单。本文作者通过为Codex配置Browser Use,解决了权限隔离、焦点抢占、结果可观察等真实痛点,总结出一套本地浏览器Agent的工作协议与产品原则,对构建可靠AI工具极具参考价值。 弗洛伊德 AI AgentBrowser UseChrome
AI,个人随笔 技术真,泡沫也真:AI商业化的三次稀释与规模陷阱 智谱市值突破万亿港元,年营收却不足8亿元;MiniMax市值近2000亿港元,亏损超收入三倍。大模型公司的高估值背后,B端效率提升被流程、成本与竞争三次稀释,C端则陷入用户越多亏损越快的规模陷阱。本文从商业逻辑出发,拆解AI泡沫的真实底色。 苏苏的AI笔记 B端市场C端市场Minimax
AI,个人随笔 语义字典:用覆盖层强制统一设计系统组件语义 本文是 Schema-As-Code 治理框架阶段二的收尾篇。 阶段二由三部分组成:语义契约、编译管线、语义字典。三者的依赖关系为:语义字典定义覆盖层与语义绑定规则,语义契约引用覆盖层写实例,编译管线校验覆盖层引用并编译为消费格式。 本文回答:当契约和管线分别建成后,组织如何确保同一组件在不同产品、不同角色手中具有一致的语义。核心机制是语义覆盖层(Semantic Overlay):组件库是底层(Underlay),只负责渲染;语义覆盖层在组件之上加盖业务语义,把空容器翻译为业务语义组件。 阿基拉de_Akir 产品架构技术原理案例分析
AI,个人随笔 Agent 评测观止:一文讲透 AI 智能体评测的底层原理与产品落地 Agent 评测正在经历一场从“说得对不对”到“世界有没有改变”的范式转移。本文拆解了任务成功率如何欺骗团队、Agent 评测为何比 Chatbot 难一个量级,并提供了从结果分到轨迹分的完整方法论,以及一套可直接使用的评测工具箱。 Timothy AgentAnthropic任务成功率
AI 不是所有产品都适合 AI 化:一个 AI 产品经理的判断框架 AI 并非万能钥匙,盲目接入反而可能让产品更“呆”。本文从AI应用产品经理的实战视角出发,提出四层判断框架:场景、能力、业务与产品,帮助识别哪些任务真正需要AI,哪些更适合传统规则。核心观点:好的AI产品,是让用户感觉更快、更自然,而非刻意感知“大模型”。 红红酱 AI应用产品分析场景判断