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终于有人做了一个不撒谎的编程基准测试
DeepSWE 把公开排行榜和真实开发体验之间的裂缝，摊开给所有人看。 这不是又一个模型座次表，而是一次把编程基准测试拉回真实工程现场的校准。 5 月 27 日，Datacurve 发布了 DeepSWE，一个从零构建的编程基准测试。 我读完官方 blog 和技术报告后，把链接转发到了平时讨论技术的社群里，只配了一句话： 这个榜，终于跟我们的体感对上了。 过去半年，我和身边做开发的朋友，在日常 Vibe Coding 里慢慢形成了一套共识。 React、Next.js 全栈是主战场，
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从套壳到护城河：AI创业入场前的5道必答题
AI 创业入场自检 套壳可以赚钱，但套壳不是终点。真正的问题是：当模型升级、竞争涌入、融资窗口关闭，你手里到底有没有能留下来的东西？ 阅读地图 五个问题，决定一个 AI 项目是在做工具，还是在建壁垒。 01-工作流 你解决的是 API 调用问题，还是完整工作流问题？ 02-差异化 你的价值会被平台升级削弱，还是被平台升级放大？ 03-数据飞轮 每新增一个用户，产品有没有变得更聪明？ 04-
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构建自我进化的原生AI公司：Tom Blomfield YC演讲深度解读报告
演讲者：Tom Blomfield（YC普通合伙人，Monzo与GoCardless联合创始人） 场合：Y Combinator 内部批次演讲（Batch Talk） 时长：约13分28秒 核心主题：如何构建能够递归自我改进的原生AI公司 一、演讲者背景与核心命题 Tom Blomfield 是欧洲金融科技领域最具影响力的创业者之一。他先后联合创立了 GoCardless（在线支付平台）和 Monzo（数字银行），后者在他的领导下成长为拥有超过500万用户、累计融资超过9亿美元的金融科技独角兽。在退出一线创业后，他加入
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从一篇创业手册到一套审计工具：一次 AI Native 方法论的深读与落地
上周，Anthropic 在 Claude 官方博客上发布了《The Founder's Playbook: Building an AI-Native Startup》，一份 36 页的 PDF。我在 Claude 里和它一起读完了这份文档，然后做了三件事： 拆解它的核心框架; 围绕"如何选择建什么"这个命题做了一次深度讨论; 最后把
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让 UI 和 Agent 成为平等的调用者
从 Raycast 重构看 AI 时代的产品架构 Raycast 最近发了一篇技术博客，讲他们把整个应用从零重写了一遍。标题很低调，《A Technical Deep Dive Into the New Raycast》。但如果你认真读完就会发现，这篇文章表面在讲跨平台重构的架构选型，底子里藏着一个更锋利的问题： 如果你的产品将来要被 AI Agent 调用，而不只是被人点击，这个架构应该是什么样？ 这个问题比"要不要给现在的产品加一个 AI
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把 Claude Skill 用成“团队外挂”：从提示词到工具包的升级指南（加强版）
你可能已经体验过这种爽感： * 把一个「写周报」「跑一次验证」「生成一段脚手架」的提示词存下来 * 下次直接复制粘贴 * Claude 又快又准 但当你开始把它引入团队协作，就会遇到更现实的挑战： 1. 复用：同一个任务在不同项目/不同人手里，细节永远不一样 2. 可靠：写出来能跑不算完，必须能验证、能回放、能定位失败 3. 治理：Skill 一多就会“堆成垃圾场”，还会挤占上下文预算 这篇文章把一篇 Twitter
