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模型不是关键，Harness 才是：AI 工程的新范式
本文探讨了 Harness Engineering 作为 AI 工程核心的重要性，分析了其从 Prompt Engineering 到 Context Engineering 再到 Harness Engineering 的演进过程，并通过 OpenAI、Stripe、Cursor 等公司的实践案例，揭示了如何通过构建高效的 Agent 运行环境（Harness）来显著提升 AI 编程效率。
构建 Claude Code 的经验：我们如何使用 Skills
本文总结了 Anthropic 团队在内部使用 Skills 加速开发过程中的实战经验，包括 Skills 的类型、编写技巧、分发方式及最佳实践。
MiniMax开源技能包：提升AI编程能力从大学生到资深工程师
MiniMax官方开源了一个skills仓库，旨在通过标准化的开发工作流提升AI生成代码的质量，使其达到生产级别。该仓库支持多种开发场景和主流AI编程工具。
一人公司：AI时代下的个体创业挑战与机遇
本文探讨了在AI技术推动下，个人如何利用智能工具打造'一人公司'，并深入剖析了这种新型工作模式带来的效率提升与现实困境，包括技术磨合、商业变现难题以及心理孤独感等核心议题。
LiteParse 文档概述
LiteParse 是一个开源的文档解析库，支持在本地运行文本和布局信息的提取，适用于实时应用、编码代理和本地工作流。
【今日观察】3·15 撕开 AI 黑产：当答案本身被操控，我们还能信什么？
本文分析了AI黑产通过GEO技术对生成式AI进行‘投毒’的现象，探讨其对信息可信度、消费者权益和公共治理的深远影响，并提出透明度、异常审计与责任追溯三大关注方向。
信息过载时代的漏斗式阅读工作流
本文详细介绍了作者构建的信息吸收漏斗系统，通过RSS聚合、AI预处理、人工精读和知识沉淀等环节，实现高效的信息筛选与长期价值留存。
放弃Elasticsearch，选择Meilisearch：不为人知的真相
本文详细对比了Elasticsearch和Meilisearch，分享了作者从Elasticsearch迁移到Meilisearch的实际经验，包括性能提升、成本降低和操作简化的具体细节。
未来如何招聘程序员
探讨在AI生成代码的背景下，如何重新定义程序员的能力评估标准，并提出新的面试问题方向。
工程知识引擎：Harness Engineering体系下的工程知识底座
本文介绍了现代软件开发中AI编程智能体面临的认知困境，并阐述了如何通过构建多维融合的工程知识引擎来提升智能体的上下文理解能力与任务执行效率。
小米MiMo-V2-Pro旗舰基础模型发布
小米推出面向真实世界代理工作负载的旗舰基础模型MiMo-V2-Pro，具备万亿参数规模、1M上下文窗口和强大代理能力，已在全球基准测试中进入顶尖行列。
小米MiMo-V2-Omni：全能智能体时代的感知与行动
小米发布全新全能基础模型MiMo-V2-Omni，融合多模态感知与强大多智能体能力，支持图像、视频、音频及文本的同步处理，并具备实时决策与工具调用功能，旨在推动下一代智能体在现实世界中的可靠行动。