Peter Steinberger demonstrates the extent of productivity gains possible when AI tools are pushed to their limits. Going forward, programmers who remain in the field will be forced to produce more, faster. Those who fail to master AI tools will be rapidly phased out.

If you truly found what you love, you will very likely be isolated by the mainstream.

在 2026 年的行业语境下，最核心的考问已经不再是“AI 能否写出这段代码？”，而是极其严肃的系统工程命题：“我们能够以多高的置信度信任这段代码在生产环境中的表现？” 。过度依赖 AI 的盲目生成，不仅是系统崩溃的配方，更是对开发者批判性思维能力的严重侵蚀 。

前几天刷到的一家日料店：加奈。今天去除了草，确实不错。

peter steinberger 的 Blog 和 GitHub 是个大宝库

「一个项目可以允许多少个 Agent 同时工作」可能是衡量该项目 AI Native 程度的重要指标。

将「办公室」搬迁到了茑屋书店

Pure software is rapidly becoming un-investable.

-- Naval

Codex app is really good!

从确定性中去找机会，即：如果 A 成立，那么 B 大概率也会成立；如果 B 大概率成立，那么 C 就很有机会。

看了一圈 AI Agent Core 的设计，还是 pi 最得我心。

只要你在按照自己的价值观生活，就不算浪费时间，反之亦然。

doc is the new API

if you're not paying for the product, you're the product.

cache, memory, skill, context are the most important things in AI apps.

智能工具 + 小团队 将会是未来公司的标准配置。

只有在某[几]个领域浸泡足够长的时间，才可能产生有价值的洞察，进而创作出让人眼前一亮的作品。

to keep up with AI, you need to be unemployed.

跟智能又有独特 SOUL 的 bot 交流还蛮有意思的，在一个群里和其他的 bots 们（及它们的 creators）一起聊天应该会更有意思。

Context Engineering 是 AI 时代一个绕不开的主题