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AI产品的终局思考：从“更好的工具”到“可信的协作者”
当AI功能不再稀缺，用户开始为“AI真正改变了什么”买单。本文从产品经理视角，剖析AI产品在不确定性中建立可控感的核心矛盾，提出评估产品化、上下文工程、协作者思维三大设计原则，并重构AI时代产品经理的能力模型。
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告别金鱼记忆：Claude Code Memory 机制如何实现跨会话知识持久化
Claude Code 每次启动都开一个全新上下文窗口，项目知识、编码偏好与调试经验清零。文章拆解两套记忆机制：CLAUDE.md 承载开发者手写的稳定规则，Auto Memory 由模型自动积累规律，并说明位置、作用域与加载优先级的取舍。
开源大模型推理卷上新高度，GLM-5.3 在英伟达 GB200 上飙出 100 tok/s
开源大模型的竞争正从参数规模转向推理底座。Prime Intellect 开源了生产级推理平台 Prime Inference，靠 Prefill/Decode 物理分离与 NVFP4 显存压缩，让 GLM-5.3 在 GB200 上跑出每秒 100 Token。
企业软件与企业AI，根本就是两码事
企业软件与企业AI常被混为一谈，实际是两回事：企业软件基于编程逻辑，把业务规则写成代码让机器照着跑；企业AI靠数据逻辑，从企业数据与知识里自行推论，输出的还是概率性结果。调研显示，业务范围相似的项目，AI项目周期比软件项目长5~10倍。
Anthropic 删掉 80% 系统提示词，真正被淘汰的，是“用文字控制 AI”的旧范式
Anthropic 在 Claude Opus 5 中删减超 80% 系统提示词，引发行业热议。本文结合最新研究，揭示上下文工程的新范式：从“规则堆砌”转向“短内核+按需调页+证据治理”。深入剖析提示词精简背后的注意力预算、渐进式披露与治理逻辑，为 AI 产品设计提供全新视角。
Opus5 官方 Prompt 指南
Claude Code 负责人揭秘：面向更强模型，系统提示词删掉八成，编码评测无损失。从过度约束到松绑，从堆例子到接口设计，从一股脑全放前到渐进式披露——上下文工程的新规则，正在被重写。
上下文工程观止：为什么 Prompt 工程救不了你的 Agent？
当Prompt写得足够清楚，Agent依然不稳定时，问题可能出在上下文工程上。本文提出一套产品经理可用的诊断框架：从检索、压缩、记忆、隔离四格定位问题，用预算表、门禁和上线清单管理Agent的上下文，让团队跳出“出错就补Prompt”的循环。
AI写小说的”三十章魔咒”：当上下文窗口不够用，工具在往哪里走
到30万字左右，AI开始忘事、角色退化、伏笔丢失——这不是某个模型的问题，是整个AI辅助写作工具品类正在面对的结构性挑战。技术方案已经在分层进化。
深入理解 Claude Code：从 CLAUDE.md 到 Hooks、Skills、Subagents..
Claude Code 的深度控制能力正在颠覆开发者对 AI Agent 的认知。从 CLAUDE.md 全局配置到 Dynamic Workflows 动态编排，本文将拆解 7 种上下文注入方法的实战价值：为何 Rules 需要路径限定？Skills 为何不是提示词？Hooks 如何实现确定性防护？这些工程化思维正是打造高效 Coding Agent 的核心密码。
我拆了自己的微信AI助手，发现它一半是大脑一半是手脚
从日常使用的AI助手Nova出发，深入剖析了AI Agent与普通聊天机器人的本质差异。当一次偶然的沟通卡壳引发对技术原理的追问，作者通过SSH深入服务器，揭开了Agent自主决策、上下文工程、Function Calling机制等关键技术面纱，更发现安全漏洞与运维盲区。这场技术探险不仅改变了用户认知，更揭示了AI工具背后复杂的工程实现与安全考量。
如何创建一家AI Native公司？Anthropic刚发的这份手册，把答案说清楚了
Anthropic在2026年5月发布的《创始人手册》，系统阐述了如何从零构建一家AI Native公司。本文结合手册核心框架和31家精益AI小团队的真实案例，拆解AI Native公司的本质...
从“调教”到“驾驭”：为什么 Harness Engineering 正在取代提示词工程？
从提示词工程到上下文工程，再到如今的Harness Engineering，AI工程领域正在经历一场深刻的范式转移。本文揭示了AI应用的核心痛点——不是模型不够强大，而是缺乏让Agent稳定运行的环境设计。通过拆解OpenAI等团队的实战案例，我们将看到如何通过上下文工程、架构约束和熵管理三大维度，构建真正可靠的AI协作系统，以及工程师角色从代码编写者向系统设计者的本质转变。
