一、一个不写字的模型

9 月 15 日，一条推文在开发者社区里传开。

发帖人是 Diogo Almeida。他说自己参与发明了 ChatGPT，然后一直在问自己一个问题：为什么对话模型已经强到超人，AGI 还是没有出现？过去两年他"隐身"，用一种新的训练方法（RLCD）训出了一个新类型的模型，今天发布，名字叫 Jev。

他给出的数字：快 20–200 倍，便宜 40–400 倍。TypeSafe AI 同期宣布了 4000 万美元种子轮。

接下来几天，用 TechCrunch 的标题概括就是："一个来自 ChatGPT 发明者的新型 AI 模型，正在让开发者兴奋。"Reddit 上 r/ArtificialInteligence 的帖子一天之内冲到 120+ 评论，标题是"Jev / TypesafeAI is revolutionary as LLM's"，正文第一句："Jev is insane."X 上 @0xCodila 说这是 AI 行业的"互联网时刻"，@akshay_pachaar 的总结是："我们一直拿 LLM 当锤子，敲每一个 AI 问题，哪怕是再简单不过的判断。Jev 用毫秒和零头的成本把这些判断接了过去。"中文社区里，@Saccc_c 的推荐很直接："强烈建议大家都亲自试试 Jev，能让你的 Codex 操作速度提高 10 倍并省下大量 token。"

同时，接下来的这几天，我的X时间线全被jev刷屏了。

社区的动作也很快。一周之内，已经长出一圈配套工具：给 Claude Code 和 Codex 用的代码评审插件 jev-review、官方的 TypeSafe Skill、把命令风险检查接进 Claude Code hook 的脚本，还有人做了 jevable.com，把散落在 X 上的演示项目收集成可筛选的目录。有人把 X 上 28 个 Jev 用例归成八个方向，从 Agent 调度、记忆筛选、代码质量检查，到浏览器操作、业务分流、实时交互辅助和游戏控制。这些方向的共同点是：判断高频发生、候选范围有限、需要理解语境，而且错了能发现、能补救。一批资源站也纷纷涌现。

但有个事实绕不开：Jev 不做生成。

它不会写文章，不会写代码，不会跟你聊天，也不能解释自己为什么这么选。你给它一段状态（state）和几个带选项的问题，它返回一组类型化的答案和概率，然后停止。

当所有人都在比谁的模型写得更长、更像人的时候，TypeSafe 走的是另一个方向，把模型做成软件里的一个判断原语。最通俗的类比，是一个聪明的 if 语句。

阅读全文

上一篇文章的结尾，我留了一个话题。

我引用了那句话："你可以外包你的思考，但是你不能外包你的理解。"

有读者在后台问我：道理都懂，可 AI 一天给我生成的代码，比我自己一年写的都多。思考我可以外包给 AI，理解我肯定要自己消化——但是消化也得有时间和精力啊。生成是光速，理解是步行，AI拉的是一大坨，理解缺是要细嚼慢咽，这道题怎么解？

阅读全文

前几天老板问大家的代码有AI 的占比是多少，大家一致反馈 100%,尽管大家采用的方法论各不相同，但是最终都是没人手搓代码了。这是好事，说明 AI Coding Agent 已经不是一个辅助的角色，而是全面主导了我司的软件开发，相比其他公司也是这种情况。

阅读全文

告诉coding agent一句话： 『实现一个网页版五子棋游戏』，对比目前各最新的大模型的能力。测试不一定很科学的测试个大模型的能力，只能说从一个用例方向上做对比。

综合分析

同一句提示词「实现一个网页版五子棋游戏」，通过 pigo 命令行、medium 思考档位，分别丢给 8 个最新模型，得到的结果差异相当明显。总体上每个模型都完成了「能玩的五子棋」这个基本盘，但在是否带 AI 对弈、运行方式、设计审美、工程严谨度四个维度上分化清晰。其中 deepseek-v4-flash 和 kimi-k3 是综合表现最好的两个——功能全、AI 实测能用，而且都自带了测试。

阅读全文

pigo 是一个类似pi coding agent的ai coding agent，使用Go语言开发。

你可以通过下面的命令安装它:

1

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/smallnest/pigo/master/install.sh | sh

在配置文件配置（推荐），或者命令行中输入参数也可以：

尝试了它的功能，你一定好奇，这样一个功能完备的ai coding agent是怎么快速开发出来的？

开发这个项目主要有两个目的，而且这两个目的都达到了：

• 为Go生态圈提供一个小巧灵活，功能强大、易于扩展的Agent, 就像 Pi agent、Claude code那样。既可以作为coding agent日常使用，也可以作为SDK方便集成到Go程序中使用
• 通过真实的项目证明，goal-workflow这套从需求到上线这套AI时代的软件开发工程方法非常有效，可以舒舒服服的开发中小型应用，而且也适合AI主导的项目后期的维护

所以本文想从这两个方面分享从零开发这个项目的经验，同学可以各取所取，从不同的关注点了解这个过程。

阅读全文

继 prompt engineering、context engineering、harness engineering、loop engineering 之后，2026 年 7 月又冒出来一个新词：graph engineering（图工程）。

X 上照例吵成一团：有人说这是又一次新瓶装旧酒的炒作，"图"根本不是什么新东西；有人说循环（loop）已经过时，图才是 Agent 编排的终极形态。towards_AI 那篇《这该死的图工程到底是什么》给了一个很克制的判断：

There is no new product called Graph. And loops are not going anywhere.
loops versus graphs is the wrong argument. Graphs have loops.

这篇文章分三部分：先讲清楚图工程到底是什么（历史、概念、理论），再介绍一个把图工程做成可用工具的 skill —— goal-workflow 里的 /graph，最后拿我自己正在跑的一个真实项目 pigo，看看 /graph 跑起来到底长什么样、产出什么东西。

阅读全文

TypeScript 名师 Matt Pocock 开源了一套 Claude Code Skills（https://github.com/mattpocock/skills）。据他在 X（Twitter）上的说明，这套 skills 的核心是 5 个命令串起来的一条主线：

/grill-with-docs → /to-spec → /to-tickets → /implement → /code-review

即：先把想法拷问清楚 → 写成规范 → 拆成卡片 → 动手实现 → 双轴评审。

这套 skills 的问题在于文档跟不上功能，很多人拿到手不知道怎么用。我此前也搭过一套类似流程，并用这套 skills 开发了一个 Go 版本的 pi agent（https://github.com/smallnest/pigo ，仓库里的 issues 都是这套 skill 生成的），因此对它的运作有一定了解。本文介绍这套流程。

安装命令：

1

npx skills add mattpocock/skills

阅读全文

最近大家都在聊「设计循环（loops）」，而不是给你的编码 agent 写提示词。但如果你在 X 上花点时间想搞清楚循环到底是什么，会发现众说纷纭。

在 Claude Code 团队，我们把循环定义为：agent 反复执行一轮又一轮的工作，直到满足某个终止条件。我们按以下几个维度，把循环分成几种类型：

• 如何触发
• 如何终止
• 用到哪个 Claude Code 原语（primitive）
• 最适合处理哪类任务

下面会讲清楚主要的循环类型、各自的适用场景，以及如何在控制 token 用量的同时保住代码质量。不是所有任务都需要复杂的循环——先从最简单的方案入手，按需选用这些模式。

阅读全文

「任何傻瓜都能写出计算机能懂的代码。好的程序员写出人能懂的代码。」——Martin Fowler

你有没有过这种感觉：打开一个文件，还没读懂逻辑，先皱起了眉头。说不上哪儿错了，但就是觉得"不对劲"。

这种"不对劲",有个专门的名字——代码坏味道（Code Smell）。

它不是 bug，代码跑得好好的；它也不是编译错误，测试全绿。它只是一种表面的征兆，暗示底下可能藏着更深的问题。就像厨房里飘来一丝馊味，东西还没坏透，但你知道该去冰箱里翻一翻了。

这篇文章讲三件事：这个词是怎么来的、坏味道到底有哪几类、以及——我怎么用一个 AI 技能，把一个真实开源项目的核心代码"闻"了个遍。

阅读全文

我把 775 篇收藏的文章塞进一个 4MB 的向量库，然后问它："我都收藏过哪些关于 loop engineering 的资料？"三秒钟，它把散在六七篇文章里的观点拼成一段答案，每条都带出处。

这不是什么 SaaS 产品，是我自己写的一个 skill，叫 chao-rag-wiki。今天聊聊它，顺便聊聊它背后那个问题：知识库越攒越大，你到底怎么"读"它?

得先从 Karpathy 的一个想法说起。

阅读全文