我们如何去为AI设计可运行的认知环境和操作系统？我们不仅需要知道要做什么，还要知道要让AI如何知道。

本文从对于Gemini-cli项目拆解出发且抽象代码逻辑，总览-不同模块（工具、命令、记忆、其他）-终端Agent的思考与体验。

本文前半部分是对于论文的解读，后面是我的一些思考与对于具体的工程实践介绍。

通往未来智能的道路，不在于技术的堆叠，而在于人与智能如何共谋意义、共铸价值。

当一面足够清晰的AI镜子摆在我们面前时，我们看到的，究竟是一个更真实的自己，还是一个我们更渴望成为的幻影？而我们，又该如何与这个‘镜像’共舞，共同走向那个未知的未来？

AI 的“不可控性”，并非源于它产生了邪恶的自我意识，而是源于它是一个极致的、没有人类常识的“优化机器”。

上一期周报中推荐的“对阶跃星辰首席科学家张祥雨的访谈”，本文从中提取出六句话作为探讨主线。

任何能够泛化完成足够复杂、多步骤目标任务的通用智能体，其内部都必然存在一个可被提取的、关于其环境的预测模型。

模型越智能，指令遵循越差（太自主）？伙伴还是工具？

本文来自“互联网女王”Mary Meeker的340页AI趋势报告

智能不是单一机制的产物，而是多种认知能力的协同涌现。 注意力机制抓住了其中一个关键维度——在有限资源下动态分配注意力以建构意义。这种能力如此基础，以至于任何智能系统都离不开它。

简单的向量相似性就能捕捉到自然语言中的逻辑关系。QK 点积突出相似度、Softmax 归一化突出权重——选择关注谁，关注多少。很像人类进行价值排序。

加尔定律告诉我们：复杂系统必须从简单系统演化。AI的演进史，正是一条不容跳跃的技术积累之路。

个体，甚至团队如何自处，答案并不存在于与 AI “竞争”，而在于“共生”。

AI的本质并不是某项具体技术，而是对未来能力的一种投射。或者说是一种大众的认知标签。

脱离技术角度，从宏观层面上讲，当今 AI 将会带来的影响在翟东升老师的一场演讲中上升到了新的高度，也是我近期看到的、感受到的最具宏大、最有全球视野的视角。

开源一个调研类prompt，基于个人原创文章的深度检查、分析、调研prompt。

赋予 llms.txt 新的战略价值：它不再仅仅是一个简单的文本文件，而是成为了我与AI世界沟通的桥梁和“站点API的说明文档”，主动引导AI以我期望的方式与博客互动。

我眼前的一亮的，是这种创新的产品形态，同时，也是一种可能到来的个性化学习的教育未来。

深度学习不仅是通往AGI的“中间阶段”，而是正在定义一个以数据驱动、问题导向为核心的智能增强时代。

人机共同构建意义、共同创造价值，或许是现阶段更可靠、更容易的、发挥AI最大价值的最佳实践。

前几天Sam的一篇推文讲AI更像是文艺复兴而非工业革命。

我们不应该使用AI，而是与AI成为Nexus的一部分......

强化学习通过试错和奖励机制，让 AI (尤其是大模型) 能超越文本预测，学会符合人类期望的行为策略，成为有用助手，并在 AI Agent、具身智能等领域发挥关键作用。

Cursor Prompt提取的一些构建最佳实践：详细的角色定义、精细的行为准则、严格的输出限制、用户体验的考量。

所以，当你看到AI的“神奇”表现时，可以认识到：这背后反映的是计算规模和系统复杂性本身所具有的强大力量。我们并非直接创造了“智能”，而是创造了一个足够庞大和复杂的“系统”，使得那些我们称之为“类智能”的行为得以在这个系统中生成和表现。

本文去探讨谷歌这一互联网顶尖公司对于AI时代的畅想，它在做出的战略转型。 这一次转型的成功与否将决定这一互联网巨头能否“活过”这一次的技术周期。我们可以明确看到的是 OpenAI 成为下一个 Google 的“野心”。

智能的涌现，部分源于对数据内在秩序（流形结构）的深刻学习和高效表示。 它并非魔法，而是数据、算法和算力结合的产物。

推荐Gemini作为架构师，Claude作为工程师的组合，以达到高效与创新的平衡。

我认为，这标志着进阶AI应用产品形态的转变：从集成了工具（联网搜索）的chatbot形式，到整合了工具自主调用的Agent（包括工作流型Agent）形式。

未来AI Agent将以大模型为核心，通过强化学习和微调提升自主性，逐步取代工具集成的工作流形态。大模型公司占据主导，但开源模型和垂直领域为创业公司提供突破口。工作流Agent在短期内仍有价值，但长期将被更智能的Agent颠覆。

本文是对于使用cursor agent的使用的阶段性经验总结。你可以看到，如何简单且最大化地感受Vibe coding。 这只是有关于Vibe coding的内容，我对于编程的未来持有乐观态度，我认为，编程的门槛降低了，价值仍然在不断提高。

非常重要的一点：清晰地告诉所有AI编程工具在添加功能时，不要任意更改其他项目的代码逻辑，如果需要，请务必告诉我！

伟大的项目往往都不是被构想出来的，而是不断优化调整出来的。未来的开发与创作的门槛都在大大降低，但降低的也许只是开始的人力物力财力成本，技术与知识门槛还是存在的，需要通过系统地学习与实践获得。

AI竞争的维度正在发生根本性转变： - 从技术追赶，转向创新引领 - 从资本导向，转向价值创造

最重要的是，把Prompt设计当作一种沟通的艺术，与你的AI沟通交流，表达你自己的需求才能获得你想要的答案。

批判性思考不是对技术的否定，而是为了更好地运用技术。就像我们学会分辨信息真伪一样，这是数字时代必要的一项能力。

共创的美妙之处在于，AI既是工具，也是伙伴，帮助我们探索未知，赋予创作更大的可能性。