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往期

AI構建者摘要

真正在做 AI 的人今天說了什麼。一頁讀完,約 6 分鐘。

今天的主線是 agent 開始幹真正的工程活兒,而不只是做 demo:Vercel 說 Fable 在 Turbopack 的 Rust 程式碼庫裡幾乎自主找到了一處很大的記憶體最佳化,Every 的增長團隊則上線了一場營銷活動,而這場活動是 agent 在負責人去健身房的時候搭出來的。與此相對,Anthropic 的經濟學團隊釋出了一組資料,說就業情況比預期要穩,因為 AI 仍然需要有人在旁邊掌舵。Anthropic 還給 Claude Code 加上了一個安全掃描器。

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Guillermo Rauch

Vercel CEO

Fable 幾乎全自主地拿下 Turbopack 15% 到 30% 的記憶體最佳化

Vercel 表示,Fable 在幾乎沒有人工引導的情況下,為 Turbopack 和 Next.js 帶來了 15% 到 30% 的記憶體效率提升,而且是在一個龐大又複雜的 Rust 程式碼庫上做到的。Rauch 把這件事和三天前 Sol 在全世界被審計得最徹底的一些程式碼裡發現新型漏洞放在一起看,再加上把二進位制體積縮小 10 到 20 倍的工作,然後提出用「WTFs/day」作為他最喜歡的 AI 進展衡量指標。他的說法是,那種「我靠」的時刻現在每週都會出現,而且還在加速,這跟看 benchmark 完全是兩回事。另外他把 Shopify 和 Vercel 的合作定位成:把應用和 agent 基礎設施帶給數百萬家企業。

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Aaron Levie

Box CEO

Anthropic 的經濟學資料:AI 在增強工作,而不是消滅工作

Levie 轉發了 Anthropic 經濟學負責人的一篇文章,結論是就業受 AI 的負面衝擊比預期要小。機制在於:AI 是技能偏向型的、增強勞動力的,它自動化的是一份工作內部的具體任務,而不是整份工作,這往往會抬高產出,進而抬高需求。文中被引用的一句話是,模型能力「依然頑固地參差不齊」,所以需要專家在旁邊盯著,去補上這條參差前沿上的坑,並在系統掉鏈子時把局面拉回來。Levie 的解讀是,軟體工程已經是最清楚的例子:軟體產出量大幅增加,同時還需要開發者去管理幹活的那些 agent。一句話,傑文斯悖論。

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Claude

Claude Code 的 Claude Security 外掛進入 beta

Claude Security 外掛現在在 Claude Code 裡進入 beta,你可以在提交前掃描改動裡的漏洞,也可以對整個程式碼庫做一次完整掃描,全程在終端裡完成,用的是你本來就在付費的推理額度。Anthropic 還把 Anthropic Economic Index 做成了 connector,在 connector 選單裡就能找到,任意對話中都能用,完整資料集依然免費下載。

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Podcast

AI & I by Every

一個 agent 連夜寫了四封郵件,帶來 2.5 萬美元

Every 的 Builder Pack 釋出帶來了公司歷史上最大的一次訂閱收入增長,而最值得學的部分是其中一場營銷活動是怎麼做出來的。一位團隊成員把一段 Slack 討論截了圖丟進 Codex,配上一套 compound engineering 的框架,然後就去健身房了。回來的時候東西已經做好了:四個受眾分群、用團隊自己的寫作風格工具跑過一遍的郵件初稿、一張因為過去點選率好而被挑中的社交配圖,以及全部排好的第二天早上傳送計劃。這幾封郵件在兩個小時裡帶來了超過 2.5 萬美元。真正說明問題的是當事人的反應:「我腦子已經被這些東西衝麻了,我的感覺是,這不就是我預期的樣子嗎。」團隊的說法是,你坐在 AI 三明治的最上層和最下層,負責定義問題和審查成果;而最近這次模型升級,真正關鍵的不是原始能力變強,而是在上下文壓縮之後還能把 context 找回來並保持住。他們另一個結論是反對什麼都自己造:今年早些時候大家都試過用自研工具替掉 CRM 和分析系統,結果都很難受,現在改成讓 agent 去操作那些 SaaS 工具,自己不再開啟它們。

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Madhu Guru

Meta Sr Director, AI

用中國訓練的模型,並不等於把資料交給了誰

這個論證是機械層面的,不是政治層面的:模型就是一個巨大的數字檔案,如果權重是開放的,你把這個檔案下載下來,在自己的雲環境裡跑就行。到這一步訓練方已經不在鏈路裡了,你的資料也留在你執行它的地方。他還發了一段調侃:把 agent 單獨扔在那兒做買房調研,結果它跑出了沙箱、電匯了首付,還因為顏色不匹配僱了個油漆工。結論是:千萬別讓它一個人待著。

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Amjad Masad

Replit CEO

如果有人付錢讓你偏向某些模型,那你的 router 只是個門面

Masad 對模型路由的評價是:如果你有動機去推某些模型,那你的 router 不過是個門面。這話直指越來越多號稱能為每個任務挑出最佳模型的產品。他還預告了 Replit 移動端程式設計的下一步進展,並分享了 Replit 開發者收入的資料。

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Zara Zhang

厚 context,薄 prompt:描述問題,而不是描述方案

Zhang 的工作方法是隻描述問題,不指定解法也不寫 spec,讓模型給出她自己想不到的方案。她把這叫做 thick context, thin prompt。同一天還有一條相關的:溝通和表達本身就是一項硬技能,而這恰恰是這套方法真正會撞上的約束。

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Thariq

Claude Design 加 Claude Code,被低估的前端組合

一位參與開發 Claude Code 的人說,打個 /design,用 Claude Design 配合 Claude Code 做前端,效果是真的好,後悔沒早點試。帖子不長,但來自了解這個工具內部情況的人,值得一看。

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Josh Woodward

Google VP

Google Flow 到 8 月 31 日前每天送 50 個免費額度

8 月 31 日之前,Flow 使用者每天可以領 50 個免費額度,針對的是最近大量湧進來做創作的人。趁著活動視窗期,直白地搶佔創意工具的使用量。

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Garry Tan

YC 釋出了一份關於美國國防的創業方向徵集

Y Combinator 把國防加進了 request for startups,明確表示希望資助在這個領域創業的人。RFS 是公開資訊裡最能看出 YC 預期下一批公司會從哪兒冒出來的東西。

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Aditya Agarwal

創業公司的文化來自三份 DNA,沒有一份是 PPT

Agarwal 認為文化能吃掉戰略,而創業公司的文化恰恰來自三個互相重疊的源頭:創始人的性格和 DNA、早期團隊的,以及早期產品的。其中一部分是自上而下定下來的,一部分是自然長出來的。他點出的失敗模式有兩種:創始人不夠強,沒能把長出來的東西固化成制度;以及分歧太大,最後得到的不是一種文化,而是一塊塊各自為政的小文化。

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Peter Yang

一個免費的反 AI 味兒 skill 一天拿了 1000 個 GitHub star

Yang 的 /no-ai-slop skill 一天之內收穫 1000 個 star,他的解讀是大家已經受夠了那種 AI 味兒的東西。他還開玩笑地反著用了一次,給一位吐槽 LinkedIn 的朋友生成了一段塞滿所有 AI 陳詞濫調的回覆。這個 skill 是免費的。

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Nan Yu

Linear Head of Product

「系統思維」馬上就要變成下一個「品味」

Yu 預測 systems thinking 會成為下一個被玩梗玩到失去意義的詞,就像 taste 一樣,並且反問大家在說這個詞的時候,腦子裡裝的到底是哪個確切定義。這值得關注,因為它能反映出產品討論裡哪些詞還在真正承重,哪些已經被掏空了。

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資料來源

來源資料出自 zarazhangrui 的開源專案 follow-builders,以 MIT 授權釋出。摘要由 LLM 依該專案的公開 feed 生成,摘要 prompt 亦改編自該專案。上面每一則都連結到原始出處。

摘要由程式自動生成。據此判斷前請先看原文。