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👉 learnai.selfworks.ai
Agent 会成为每个人的日常工具。理解它的工作方式，能帮你更好地使用它。
所以我做了 LearnAI：从开源 Agent 的真实源码出发，帮你看懂 Agent 是怎么工作的。
接下来还会建一个 LearnAI 微信交流群。感兴趣的朋友，注册后可以通过账户页面里的微信号添加我，一起学习和交流 Agent。
看到有人用 GPT Live 给苹果客服打电话申诉封号，全程英文沟通，自己在旁边用中文指挥就行。
客服说什么它都能听懂并据理力争，虽然最后没解封，但这个操作真的有点离谱。以前 AI 语音还只是陪聊，现在都能直接替人跟真人客服扯了。
考虑考虑可以拿来干什么
NVIDIA just put 2,575 simulation-ready 3D assets on Hugging Face 🤯
A 472GB collection covering everyday objects, tools and industrial equipment.
It’s called NVIDIA SimReady Assets. The models include physics settings and semantic labels for use in simulated environments.
- Train robots to pick up and move objects
- Build virtual factories and warehouses
- Generate labelled training images
- Populate 3D scenes with ready-made objects
Useful for robotics research, digital twins and anyone building detailed virtual environments.
Download the collection below 👇
Anthropic 招聘经理 Felix 宣布：自己团队不再做传统编程面试了。
原因很简单——Claude 在那些小 React 题、算法题上已经比绝大多数候选人强，这类面试提供的信号基本归零。真正有影响力的工程师，也不是靠刷题刷出来的。
更关键的变化是：AI 把“执行成本”打下来之后，新人不再被资历死死卡住。
他看到比较新的工程师，正在超越那些写代码可能更强、工龄更长的人。饥饿感（主动性和野心）开始打败工龄。
给没有话语权、没有社会资本的工程师的建议：
1. 盯业务目标，而不是只盯 backlog。理解公司/你老板的老板真正想达成什么，把自己挂到能创造价值的方向上。
2. 提出激进想法。想如果做成了能大幅提升目标实现概率的点子，要敢想。
3. 周末直接做出来。用一个能跑的原型绕过写 PRD、找人对齐、等资源的传统流程。
4. 一次只讲清楚一个好点子。别把一堆想法塞进一个原型里，否则好点子会被埋掉。
5. 善用你的新鲜视角。做产品时你更懂外部用户；做基础设施时你还没被“这不可能”的既有认知束缚。
他举了自己在 Notion 的例子：新人能发现老员工早就习以为常的问题。也提到 Anthropic 内部，两位相对新人一个周末做出了 Claude Code 的图形界面原型，大约 8 天后就公开上线，反响很好。
作者自己招人时，现在更看重简历和作品集里有没有体现品味、同理心和有原则思考的小原型，而不是传统算法题。
一句话：执行变便宜之后，有饥饿感并且愿意动手的人，机会比以前大得多。
原文：felixrieseberg.com/hunger-be…
kayce retweeted
Turning complicated hardware into simple, fun lessons | ESP32 edition
Just like my Arduino app, this one shows you what the ESP32 can do, one circuit at a time.
Made with Opus 5.5
learn-esp32.vercel.app
Hardware looks scary until you break it down into small steps. So I built an app that takes you through Arduino one circuit at a time.
Made with Opus 5.5
learn-arduino-red.vercel.app
AI 大量写代码之后，传统代码审查方式已经跟不上了。
以前大家关心的是“有人看过代码了吗”，现在更该关心的是“这个改动可能出什么问题，该用自动化还是人工来拦住”。
人的时间应该留给真正需要判断的事：要不要做这个功能、架构方向对不对、高风险逻辑是否合理、出了问题谁负责。常规的错误检查，尽量在提交前就让 AI 自己跑测试、做验证，再用多层自动化（AI 审查、安全检查、测试等）尽量拦截。
更重要的是心态转变：不追求合并前绝对不出错，而是承认总会有漏网的，所以把“出问题后能快速关掉、快速回滚”做成最后防线。新功能先放在开关后面，先给内部人用，有问题直接关开关，不用重新发布；回滚尽量做到几分钟内完成。
衡量流程好不好，也不只看有没有人审批，而要看人类真正花了多少时间，以及回滚率和事故率有没有上升。如果回滚变多了，说明问题只是被推迟了，并没有真正解决。
核心就一句话：在 AI 写代码越来越快的时代，把人的注意力从“逐行检查代码”，转移到“控制风险 + 快速恢复”上。
这个有意思
This looks more fun than a robot duck... a $400 humanoid built around an old phone.
UCLA’s RoMeLa team built PhoneBot from an Android phone and a modular body with 13 motorized joints. It can walk, turn and get up from a face-down position.
The phone supplies the camera, motion sensors and processing power for vision and walking control. The team even ran the core software on a 2017 Honor 9.
The team estimates the hardware cost at around $400, not including the phone. CAD files and the parts list are already online.
