你的技术债不是代码问题

技术债不只是代码写得差。Buffer 迁移时发现 7 个跑了 5 年的废弃任务——看不见的系统级债务才是真正的本金。清理代码是还利息，清理盲区才是还本金。

从一个 Markdown 文件说起：AI 时代的"配置文件革命"

从便利贴 prompt 到标准化工具箱，AI 的"配置文件"悄悄走过了五代演进。ETH Zurich 实证数据揭示反直觉真相：给 AI 写规则，精准约束比全面描述管用——限制越精确，执行越可靠。

龙虾(openclaw)热最后会不会落得一地鸡毛？

小米 ARL-Tangram：算力成本直降 71.2%，真正的意义在哪里？

AI Agent 的生产力悖论

同一个模型差了 6 个百分点——Auggie 和 Cursor 的成绩差距揭示了一个被忽略的事实：决定 AI 编程工具能力上限的是 Harness 框架而非底层模型。Context Rot、中间遗忘、工具歧义，三重问题全是 Harness 的工程挑战。评估 AI 工具，该问「Context Engine 怎么设计」，不是「用了什么模型」。

个人 AI 助理的下一步，是「更强的工具」，还是「人与人之间的新接口」？

AI 自审查为什么会失效？——分离上下文窗口的设计哲学

让 AI 写完代码再自己审查，它对明显错误视而不见。问题不是模型不够聪明，而是上下文窗口被自己的输出占满了。分离上下文窗口是解法。

普通人的龙虾指南：OpenClaw 从理解到上手

OpenClaw 不是又一个聊天 AI，而是能走出沙箱、到你电脑上干活的「管家」。顾问 vs 管家的核心隐喻、龙虾适用三角判断法、三文件最小起步——帮你判断要不要养一只龙虾。

在AI能秒答一切的时代，人的核心竞争力到底是什么？

「AI 龙虾」爆火，工信部发布高危风险预警，背后存在哪些风险？