好读

Dan Koe：如何在 AI 大规模替代中幸存

不幸的是，所有工作都将在短短几秒钟内消失。

Dan Koe：2026人生重置协议

因为大多数人改变人生方式完全错了。他们制定这些决心，只是因为别人都在做——我们从地位游戏中制造出一种肤浅的意义——但这些决心根本达不到真正改变所需的条件。真正的改变远比说服自己“今年要更有自律、更高效”要深刻得多。

冯道言

智者不困于虚名，不执于偏见。意思就是，我们不必活在他人的评价里，不必强迫自己做“完美君子”。为人，守底线、存善意即可；处世，看本质、顺规律、识人心，比纠结善恶标签更重要。天理有常，是生老病死、盛衰荣枯、人性趋利避害的客观规律。明者顺应规律，不逆势而为，不逆天行事。接受人性复杂，承认现实不完美，才是成熟的开始

具体的知识

特德姜：不，人工智能并没有意识

2026 年 6 月 3 日

微软CEO：没有生态的前沿公司不够稳定

我一直在思考企业在 AI 驱动的经济中的未来。

《四千周》作者：末日并未临近

我觉得有必要发表一份公开声明，来缓解我不断在他人身上——有时也在自己身上——感受到的那种极度焦虑：字面意义上的世界末日，在短期内发生的可能性其实极低。我们几乎可以肯定，自己并非生活在人类文明的终结时刻。坦白说，我们甚至不太可能正处于某种前所未有的剧烈断裂的边缘。我已经做好了招致反对的准备——而且我保证，这不是那种“统计数据表明一切都在变好，所以你该放松”的文章——但事实是，我们所处的时代，在未来历

Ben Thompson：微软的AI策略

我通常不会提前透露采访对象，但这周要破例了，因为主题和下面的更新内容关系太大。我是在旧金山写的这篇，刚刚在微软 CEO 萨提亚·纳德拉的 Build 开发者大会主题演讲(https://www.youtube.com/watch?v=FFMm454fxNA)之后采访了他；一般来说我会想立刻发布采访内容，好让你们有完整的分析背景。

AI 工作悲伤——席卷科技工作者的无名心理危机

2025年夏天，Epic Games 的一次裁员让一名身患绝症的父亲失去了工作。根据讨论最热烈的报道，他的家人不仅失去了工作，还失去了他的人寿保险。Reddit 上记录这一事件的帖子在 r/technology 获得了 36,687 个 upvotes。评论区充满了震惊、愤怒和深深的无助。但这些评论中，却找不到一个能准确描述这件事的固定词汇。最接近的说法是一种反复出现的感受：被夺走的不仅仅是一份薪

那么，下一Token预测将我们置于何地？

互联网上某些角落的AI极端乐观主义者，特别讨厌人们把大型语言模型仅仅称为“下一词元预测器”（next-token predictors）或“随机鹦鹉”（stochastic parrots）。他们本能地把这些说法当成贬义词。他们用“已解决”或“搞定”这样的词，来宣告那些需要真正人类创造力、专业知识或努力的行业或工作类别已经终结。“动画已解决”“好莱坞搞定”“编程已解决”“研究生搞定”等等。这远非对

公司本质上就是一张算法图谱

AI 即将把你的公司视为一系列可优化的组件

Akshay：Hermes Agent 完整指南

原文链接：https://x.com/i/status/2054564519280804028(https://x.com/i/status/2054564519280804028)

速溶咖啡的诞生

速溶咖啡看似平凡。它只是粉末加热水而已。但要让它真正发挥作用，却花了几十年的时间。

7. Garry Tan: The AI Agent Complexity Ratchet: Why 90% Test Coverage Is Required

过去一年，我一直在用 AI 进行编码。不只是简单提示（prompting）——而是真正构建软件。我有两个开源项目：GStack，它让 AI 编码代理变得更强大；GBrain，它能把你阅读和编写的一切内容转化为 AI 可搜索的知识库。两者加起来，大约有 97 万行代码和 665 个测试文件。几乎所有代码都是在我的指导下，由 Claude Code 和 Codex 完成的（大多数时候同时运行 15 个

6. Garry Tan: Meta-Meta-Prompting: The Secret to Making AI Agents Work

大家一直问我，为什么我晚上还要熬夜 coding 到凌晨 2 点。我有一份正经工作，而且是份大工作——作为 Y Combinator 的 CEO，我们每年帮助数千名创业者实现梦想，打造真正有收入、快速增长的初创公司。

5. Garry Tan: How to really stop your agents from making the same mistakes

LangChain 已经融资 1.6 亿美元。三年开发，估值十亿美元。他们的测试平台 LangSmith 确实非常成熟：轨迹评估、轨迹转数据集管道、LLM 作为评判者、回归测试套件、工具的单元测试框架。他们拥有这些组件。功劳归功于他们。

4. Garry Tan: Imagine if naked people were stupider. It turns out, naked models actually are.

抱歉，不是那种裸体模特。但你现在感受到的失望？那正是 Kyle Kingsbury 对 LLM 的感受。

3. Garry Tan: On the LOC controversy

或者：当我提到我最近出货了多少行代码，以及实际数字到底说明了什么时，发生了什么。

2. Garry Tan: Resolvers: The Routing Table for Intelligence

在《薄 Harness，胖 Skills》中，我介绍了构建真正有效的 Agent 系统的五个核心定义。Skills 获得了最多的关注，人们收藏了“Skill-as-method-call”模式、Diarization 概念以及薄 Harness 架构。很好，这些确实很重要。

1. Garry Tan: Thin Harness, Fat Skills

Steve Yegge 说，使用 AI 编码代理的人“比今天使用 Cursor 和聊天的人生产力高 10x 到 100x，大致相当于 2005 年 Googlers 的 1000x 生产力。”