Jason wei在各个场合的观点

Claude Skills 是一种模块化的、可重复使用的能力包。你可以把它看作一个文件夹，里面封装了针对特定任务的指令、知识、甚至是可执行的代码脚本。它的核心价值在于，能将通用的 Claude 模型，转变为能够精准执行特定领域任务的“专家”。

Pavel Durov 的成功密码：深度解析自由、自律与商业哲学的融合

Groq创始人Jonathan Ross访谈核心洞察：计算力、能源与AI的未来

传统AI训练像是把人类所有的知识都强行灌输AI，而Meta的最新论文《Agent Learning via Early Experience》为我们展示了一条训练AI智能体的新路径: 可扩展、无需奖励的实用范式，通过将智能体自身的行为和结果转化为强大的监督信号，显著提升了AI的性能、数据效率和泛化能力。

Anthropic 官方课程，覆盖从基础到高级的AI技术与应用

借助AI，现代计算科学正把“宏大科学问题”变成一场可打分的游戏

Windows-MCP Server 开源项目分析

这里将收集Context Engineering相关的重要文献，具体解读将在其他博客展开。

该论文介绍了一个名为 ACE(Agentic Context Engineering，代理上下文工程) 的框架，该框架旨在通过演化上下文而非微调模型权重的方式，实现大型语言模型（LLMs）的自我改进。ACE将上下文视为不断累积、提炼和组织策略的 “演化剧本”，从而克服了现有上下文适应方法中存在的简洁性偏差和上下文崩溃等主要限制。通过使用 生成器、反射器和策展器 这三个代理组件，ACE实现了增量更新和“增长与提炼”机制，以保持详细的领域知识并提高可扩展性。实验结果表明，ACE在代理基准测试和金融等领域特定任务中显著优于现有基线方法，同时还能大幅降低适应的延迟和成本。