AI 会写代码之后，程序员真正值钱的能力是什么？
AI 吃掉的是机械实现，留下来的却是更昂贵的东西：工程判断力、系统控制力，以及把 Agent 约束进现实世界的能力。
Agent 时代真正缺的，不是模型，而是产品形态
2025 年，所有人都在卷模型。
算力通胀时代，我为什么囤了MiniMax年卡
这是2026年4月9日的一次真实决策过程。
我的龙虾给自己写了一个MCP Skill
我的龙虾跑了一个月，今天它给自己写了个Skill。
Google Scion:Agent orchestration 正在从概念验证走向工程化试验台
一个 AI 编程 Agent 在终端里跑?简单。
Finalrun Ai Verification
Finalrun：AI 开发工作流正在从写代码走向写完即验证
Skill 的第一性原理：被低估的 Prompt 工程
最近我注意到一个很有意思的变化：Codex 官方已经明确把 custom prompts 标成 deprecated，建议直接用 skills 来承载可复用指令。
为什么同样的 Coding Agent，有人觉得神，有人觉得废？
这段时间我越来越强烈地感受到一件事：
AI IDE 正在从“一个助手”变成“一个多 Agent 工作台”
过去我们讨论 AI IDE，常常是在讨论模型强不强、补全准不准、改代码快不快。
为什么 Agent 真正走进生产，核心不是模型，而是 Harness
当 Agent 从 Demo 走向生产，真正决定成败的，往往不是模型能力的上限，而是执行系统的下限。
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Redis-shake is a tool for synchronizing data between two redis databases. Redis-shake是一个用于在两个redis之间同步数据的工具