宝玉老师在评论区问起Prompt， 于是我研究了一下，新出炉：评书短视频剧本字幕Prompt提示词框架。 跑了一下 《毛泽东选集》效果好极了 ===== 完整的Prompt（提示词） 请你扮演一个专业的书评作者和深度故事讲述者，为《纳瓦尔宝典》写一篇书评。

datawhale整理的这套Hello-agent的智能体入门手册还挺适合新手学习的 推荐阅读👇🏻 datawhalechina.github.io/hello-agents/#/

5-Day AI Agents Intensive Course with Google (3/5) 谷歌这5天的 AI Agents 课程太硬核了，前三天连续发布白皮书，每一本都值得慢慢阅读，理论结合最佳实践，对重新理解和真正把 AI Agents 在企业中落地都很有帮助。 再把这三本白皮书发在这里，前几天错过的朋友们，看这一篇： 1. Introduction to

玩nano banana pro，玩的兴奋了

投资领域的索尔维会议

New paper coming.

你的电脑里是不是也躺着一堆“新建文件夹 (2)”和“最终版_修改版_打死不改版.doc”？ 文件整理的尽头不是“断舍离”，而是Johnny.Decimal 系统。这套由澳洲工程师 Johnny Noble 发明的“杜威十进制”变体，可能是治疗数字囤积症的唯一解药。在这个系统里，没有任何东西能超过两层文件夹。

Google Gemini也出了提示工程指南，我整了一个完整解析，顺便重点聊聊跟 Anthropic的真实差别～ 先简单回顾下Anthropic的经典： 角色扮演 + XML标签隔离 + 思维链（CoT）。这套打法就是逼模型「像人一样一步步想」，推理质量确实顶，但缺点也明显：Token

AK 建议你跟LLM（大语言模型）对话时，少用“你”怎么看，而是先问问这个领域的专家都是谁，然后让 AI 模拟这个领域的专家回答问题，这样能得到更好的效果。 2年多前Andrej Karpathy在State of GPT也说过类似的话。（见评论） Andrej Karpathy： 千万别把 大语言模型 (LLMs)

How to do a Hard reset on your Life before 2026:

在 AI 飞速发展的当下，我们不要试图追赶海浪，而是要学习冲浪～

为什么囤了上千条笔记，脑子还是一片空白？笔记不加工，就是在喂养一座“信息垃圾场”，这篇Reddit热帖，把笔记讲明白了 很多人，包括我在内笔记软件装了一堆。Obsidian、Notion、各种云笔记轮番上场，结果就是一个共同现象：库越来越满，脑子越来越空。​ 这背后有个很典型的“收藏者谬误”。

x.com/i/article/2003…

整理了自主 Agent、上下文工程的一些资料给组内同学分享。 目前强烈推荐用 Claude Agents SDK 或者 LangChain Deep Agents 来尝试搭建自主 Agent，替代 Dify、LangGraph等工作流。

支持开源教程👍

Is Traditional Software Engineering Dead? “Does this mean that traditional software engineering is dead? Absolutely not. Software engineers—even the ones who are not necessarily tuning or training AI models—these are now among the most leveraged people on earth. Sure, the guys

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343+ Quant and Algorithmic Trading Projects in Python This is how to get your hands on them for free. (a thread)