构建高效智能体
这篇文章探讨了如何构建高效的AI智能体系统。作者将智能体分为工作流（预定义路径）和智能体（LLM动态引导）两类，介绍了五种核心模式：提示词链、路由、并行化、编排器-工作者、评估器-优化器。文章强调应从简单方案起步，在必要时增加复杂性，并建议在沙盒环境充分测试、优化工具定义和提示词。客户支持和编码任务是智能体的理想应用场景。
不要再构建多Agent了
在 AI Agent 开发领域，上下文工程 (Context Engineering) 正成为构建可靠长时运行 Agent 的核心方法论。本文由 Cognition 团队撰写，提出了两个关键原则：共享完整的 Agent轨迹而非单条消息，以及识别行动中的隐式决策以避免冲突。文章深入分析了为何 OpenAI Swarm、Microsoft AutoGen 等多 Agent 架构存在固有缺陷——上下文分散导致子 Agent产生相互矛盾的输出。作者推荐采用单线程线性 Agent 架构，并介绍了使用 LLM 压缩对话历史来处理超长上下文的进阶方案。文中还以 Claude Code 子 Agent 设计和 Edit Apply 模型演进为例，展示了这些原则在生产环境中的实际应用。对于希望构建企业级 AI Agent 的开发者而言，这是一份不可多得的架构设计指南。
使用RUST进行SIMD编程
本文介绍如何在纯 Rust 中编写 SIMD 加速代码。AMD Zen 5 是首款拥有完整 512 位数据通路的 CPU，开发者终于可以放心使用 AVX-512 指令。SIMD工作流程分为三步：加载、计算、存储，关键是减少内存访问。文章推荐使用 std::arch 模块实现无依赖的 SIMD 代码，同时提醒编译器会自动向量化常见操作，无需过度优化。作者期待可移植 SIMD特性进入稳定版，届时只需实现一次算法即可跨平台运行。使用好512位数据通路和SIMD指令确实是能将CPU的真正能力发挥出来，因此我们应该学习下Rust，并将它用在合适的领域中。我们可以看到很多AI相关的Python库的底层都是C/C++和Rust开发的，并且使用Rust开发的库数量还在上升。
Erlang集群的唯一标识管理
Erlang是一个非常强大的分布式平台，其中一大特点就是可以为集群中任意一个进程添加全 集群唯一标识。本文通过分析Erlang/OTP的代码，来介绍Erlang是如何完成全集群唯一名标 管理。也就是常说的进程名字管理。
我们应该在有图形界面虚拟机中使用 Claude CLI
探讨在 GUI 虚拟机中运行 Claude CLI 的五大优势：浏览器自动化、应用开发调试、视觉反馈分析、安全隔离和完整工作流集成，以及多 VM 并行开发策略。
LLVM基础设施和Rust
全面介绍 LLVM 编译器基础设施与 Rust 的协作原理。LLVM 是模块化的编译器工具链，采用前端-优化-后端三阶段架构。核心的 LLVM IR 使用静态单赋值形式和无限虚拟寄存器实现高效优化。Rust 编译器选择 LLVM 作为后端，可减少实现负担、获得成熟的优化能力并支持跨平台编译。本文通过 square 和 factorial 函数示例，直观展示源码到 IR 的转换过程
GCC为什么需要编译两次才能完成自举
深入解析 GCC 编译器自举原理。编译器自举是指用自身语言编写编译器，解决"先有鸡还是先有蛋"的经典问题。GCC 需要两次编译的核心原因在于 glibc、libgcc 与 libstdc++ 之间的循环依赖：第一次编译产生功能不完整的交叉编译器，第二次编译才能链接 完整的 glibc 构建出完整的标准库。本文通过 LFS 实践详解三阶段编译流程。
Erlang 是如何释放NIF的资源
深入解析 Erlang NIF 资源释放机制。通过 Lua 插件开发实践，详解如何使用 enif_alloc_resource 分配资源、enif_make_resource 与 enif_release_resource 实现引用计数管理，确保进程崩溃时自动释放 NIF 绑定的 C 资源。对比 Port 方案，NIF 是 Erlang 调用 C 代码最高效的方式，本文帮助开发者掌握其内存安全的核心原理。
Linux shell的演进史
深入解析Linux Shell演进史：从1971年Ken Thompson开发的V6 Shell到现代Bash、Zsh的发展历程，涵盖Bourne Shell、C Shell、Korn Shell的技术特性与脚本对比。
如何将自己的软件卖到2万美元
独立开发者如何将B2B软件卖到2万美元？本文分享市场调研、MVP最小可行产品策略、咨询式销售技巧，以及一人公司如何与大企业竞争的实战经验。