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AI構建者摘要

真正在做 AI 的人今天說了什麼。一頁讀完,約 4 分鐘。

evals 如今被看作構建 agent 的核心。Box 的 Aaron Levie 和 Meta 的 Madhu Guru 都認為,agent 的質量取決於能不能在真實工作環境裡做測試,以及是否把 evals 當成產品規格來對待。Guillermo Rauch 認為,人類嫌太繁瑣的嚴格編譯期約束,恰恰是 agent 最能發揮的環境;Garry Tan 和 Thariq 則都在關注 agent harness 是怎麼花 token 的。

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Guillermo Rauch

Vercel CEO

Vercel 推出 gdp-ts:讓型別檢查器要求出示鑑權檢查的證明

Guillermo Rauch 釋出了 gdp-ts(Ghosts of Departed Proofs for TypeScript),它包括一個庫、一個 linter 和一個 AI skill。用上它以後,敏感函式只接受附帶“證明”的呼叫。這份證明說明某次授權檢查確實執行過,由型別檢查器在編譯期驗證。他說,這種模式在 Haskell 裡一直很小眾,原因是得靠人來 review,還得承擔它的語法開銷。現在 agent 寫出來的程式碼已經多到沒人 review 得過來,而 agent 恰恰在約束嚴格的緊密迴圈裡表現最好。README 用一條真實的 Vercel 規則做示例:修改 Project 的密碼,必須同時出示具備某個角色和某項權益的證明。

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Aaron Levie

Box CEO

Levie:agent 落地卡在沒法放進真實工作環境裡測試

Aaron Levie 說,很多 agent 部署推不動,是因為沒辦法在真實工作環境裡測試、調優和最佳化 agent。真實工作環境指的是 agent 實際要碰的檔案、CRM、郵件和其他系統。缺了這一環,你既不知道 agent 今天在你的 evals 上表現如何,也不知道換了模型或升級了工作流之後它還撐不撐得住。眼下每家企業都在各自從零搭這套東西。他預測每家企業都會有專人負責管理 evals 和模擬環境的基礎設施,並稱這是一個巨大的賽道。

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Madhu Guru

Meta Sr Director, AI

evals 就是你的產品規格,不是 agent 做完之後補的 QA 環節

Madhu Guru 此前在 Google 負責 Gemini、Veo 和 Nano Banana。他說,團隊最常犯的錯誤是把 evals 當成 agent 做好之後再加的一道 QA 工序。在他看來,AI 產品從根本上就不一樣:evals 本身就是產品規格。

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Garry Tan

Y Combinator President & CEO

Garry Tan:大模型實驗室的 harness 天生有動力燒 token,創業公司可以解決這個問題

Garry Tan 認為,大模型實驗室自己做的 agent harness 有燒 token 的動機,這反倒讓創業公司做的 harness 有了實打實的用武之地。他舉的例子是 Grep:它會觀察 agent 的使用方式,再自動把這些燒 token 的環節換成確定性的、經過測試的程式碼,每次都按同樣的方式重複執行。他還預言“AGI Science Loops”就要來了,並說 Halmos 正在這個方向上做產品。

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Thariq

“Local hands”:Claude 跑在雲端,卻能訪問你的本地檔案

Claude Code 團隊的 Thariq 說,有一種模式他最喜歡的叫法是“local hands”:Claude 在雲端執行,但能訪問你本地的檔案,這個模式也快要登陸 Cowork 了。另外他還提到,他展示的那種規劃方式比直接輸出原始 HTML 省 token 得多,因為模型不用為狀態機、示意圖、程式碼片段這類常見元素重新搭一遍元件或邏輯。

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Ryo Lu

Ryo Lu 懷念 Steve Jobs:科技行業困在沒完沒了的打磨裡,不再用心做東西

緬懷 Steve Jobs 時,Ryo Lu 說自己走上介面設計這條路,起點是把家裡那臺米色 PC 改成了他買不起的 iMac G4 的樣子。他認為 Jobs 去世以後,整個行業一直陷在一個迴圈裡:不停地打磨,最佳化供應鏈,想出更多辦法讓人停不下來地刷,而人卻變得越來越疏離、越來越孤獨。“我們花了那麼多精力想打敗人類。真希望我們能多花點時間去了解人們的生活,讓他們過得更好。”他還發布了 ryOS Subtitles,這是一個 Chrome 擴充套件,看 Netflix 時可以同時顯示兩種語言的字幕,還附帶日語、中文和韓語的發音指南。

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Aditya Agarwal

SPC General Partner

Aditya Agarwal:本地執行的 Muse/Dot 電腦,可能比越鎖越緊的 macOS 更適合 agent

Aditya Agarwal 說,要是能在本地執行 Muse/Dot 這臺“電腦”會很有意思,因為跟越來越封閉的 macOS 比,它感覺更適合當 agent 的執行環境。另外,SPC 還請來了 Sergey Levine。Levine 自 2016 年起在 Berkeley EECS 任教,也是 Physical Intelligence 的聯合創始人。他研究的演算法能讓機器人把看到的東西和自己的動作對應起來,從而從經驗中學習。

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Peter Yang

用 Gemini Live 和 Nano Banana 做一個語音通話式的日語家教

Peter Yang 釋出了一篇教程,講他做的一款 app,透過實時語音通話教他日語。教程一步步演示了幾件事:用他的 spec skill 產出關鍵設計,配置 Gemini Live API 實現語音功能,再用 Nano Banana 畫出微縮場景風格的插畫。目標是做一個 app,在你出行前教會你任意一種語言的 100 句常用語。他還提到了 Gemini 3.8 Live。

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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。