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38:47EN → 简体中文Theo 的长时间 Agent 实验:验证、算力与成本Theo Browne · Ping Labs滑板游戏和两个编译器项目展示了反复检查与弹性算力如何支撑 agent 工作,也揭示了循环可能带来的高昂成本。
31:47EN → 简体中文Theo:向智能体请求结果,再构建它需要的工具Theo Browne · Ping Labs从工具耗时报告、排障手册到数据连接,看提示如何改变产品工程。
41:32EN → 简体中文用 Fable 5.1 完成更长的编程任务Theo Browne · T3Theo Browne 分享如何设计编程智能体提示词、设定完成状态,并通过审查和测试支持长时间运行的任务。
33:48EN → 简体中文编码已经解决了吗?Theo 区分代码生成与软件工程Theo Browne · Ping LabsClaude Code 的界面缺陷引出一场讨论:智能体能实现什么,以及验证和维护优质软件需要什么。
51:15EN → 简体中文Theo 如何从智能体的实际错误中改进 AGENTS.md 和 SkillsTheo Browne · t3.ggTheo Browne 介绍如何审计智能体会话、编写项目指引并跨机器共享 skills,同时强调不要把他的配置当作模板。
0:31EN → 简体中文Theo:把技能描述写成触发提示Theo Browne · Ping LabsTheo 认为,技能描述应帮助模型判断何时加载技能,而不是包含完整操作步骤。
19:12EN → 简体中文Theo 谈 Boris Cherny 对 AI 智能体时代工程实践的建议Theo Browne · Ping LabsTheo 认为,构建好工具、测试和入职流程的技能,在智能体加入开发工作流之后仍然有价值。
36:00EN → 简体中文GPT-5.6 评测:优势、成本与编程智能体的取舍Theo Browne · Ping LabsTheo Browne 结合基准测试和实际编程体验,评估 Sol、Terra 和 Luna。
0:20EN → 简体中文Theo:用 Markdown 文件向编程智能体下达任务Theo Browne · Ping Labs一段关于智能体工具如何改变软件创意规模的简短观察。
30:08EN → 简体中文GPT-5.6 的有限预览:基准、代理风险与访问权限TheoTheo 回顾发布时的公告、公开评估和报告中的代理事件,讨论安全与广泛访问之间的平衡。
44:57EN → 简体中文Theo 解读 Anthropic:如何为 AI 自我改进做准备Theo审视内部生产力证据、AI 未来的不确定性,以及协调暂停的难题。
47:33EN → 简体中文Theo 的 AI 编程工作流程如何改变Theo介绍远程智能体、项目上下文、简短提示、验证和拉取请求决策。
37:56EN → 简体中文Claude Code、Codex 与 Cursor:AI 编程的三种思路Theo Browne · T3Theo 从界面取舍出发,比较终端智能体、本地验证和云端执行。
27:16EN → 简体中文GitHub 内部代码库泄露与 Nx Console 供应链攻击Theo Browne · T3Theo 讨论遭投毒的编辑器扩展、被盗发布凭据,以及自动更新带来的艰难权衡。
39:05EN → 简体中文GitHub Copilot 为什么为智能体工作流程改变计费方式Theo Browne · T3Theo 解释为什么一次智能体请求消耗的资源可能相差巨大,以及这对订阅定价意味着什么。









