给大家看看一家硬件公司的 Cursor Teams 统计数据 这是我们这边研发团队过去一周的 Cursor 使用统计数据，一共 196 个账号，分布在前端、移动端、后端、嵌入式、测试等团队。 从请求类型看，Edit 占 50% 以上，Agent

AI Engineering 学习全路线 —— 来自 Akshay 🚀 —— 从 Python 基础到 LLM 原理、AI Agent 开发，再到实战项目，层层递进，非常系统。Akshay 强调不要盲目追逐框架，专注于掌握核心原理，这样才能在快速变化的 AI 领域站稳脚跟。 1. 打好 Python 基础 Python 是 AI

GPT-5 Thinking 模型和 Think 模式，初看还挺迷惑人的，用户体验并不友好。 虽然 GPT-5 才能选择 Think 模式，切到 GPT-5 Thinking 模式就制动禁用 Think 模式了 😂 还是很模糊，如果真的想思考，是 Thinking 模型思考更深，还是 Think 模式思考更好呢？

Augment Code 带来的 AI Agents 实际分布 Augment Code 基于最近三个月超过 3.47 亿的调用数据，说明开发者不是简单地问 AI 问题，而是把 AI 当做真正的“工作伙伴”，让它直接参与代码编辑、文件管理和进程控制等核心工作。 看看和你的使用习惯一致吗？

用户越多亏的越多，AI 编程工具亏本严重：负毛利暴露商业模式问题 —— 来自 Nick (Cline) 的分析和观点 —— 当前模式难以为继，市场将走向模型无关、定价透明和开源工具的方向。 Nick 认为，AI 编程工具（比如 Cursor、Windsurf 等）目前的商业模式存在根本性问题：它们亏本运营。 TechCrunch