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吴恩达来信：人工智能工程技能地图
吴恩达团队综合整理AI工程技能地图，助开发者确定学习方向和雇主招聘。四项重要技能为构建和部署AI应用、软件工程基础、使用编程智能体、塑造构建，背后需持续学习心态。
如何塑造软件公司的工程文化
David Grizzanti 在演讲中提出塑造软件公司工程文化的方法，认为应像人类学研究般先了解文化，明确行为奖惩区间，再通过建立新规范、以身作则逐步转变文化，还分享运用人类学思维理解文化的方式。
最新12种GraphRAG技术全面评测
6月两篇论文对12种GraphRAG技术评测。GraphRAG通过构建图结构组织知识，在复杂推理等任务中优于传统RAG。不同GraphRAG技术在图构建、知识检索上表现各异，如RAPTOR图构建慢但令牌消耗少。
程序员的提示工程实战手册
文章围绕程序员如何利用提示工程让AI编程助手成为可靠开发伙伴展开。介绍给AI代码助手的提示词技巧、高效代码提示原则，还阐述调试、重构、实现新功能的提示模式，指出常见反模式及应对方法。
EvaLearn：AI下半场的全新评测范式！
OpenAI研究员指出传统基准测试难衡量AI实际效用。复旦大学与字节跳动等团队提出全新评测范式EvaLearn，以连续问题求解为核心，构建问题并设评分标准，对九个前沿大模型研究有诸多发现。
多模态大模型理解物理工具吗？PhysToolBench提出了衡量多模态大模型对物理工具理解的基准
香港科技大学等团队提出 PhysToolBench，用于衡量多模态大模型对物理工具的理解。它将理解分为三个等级，测试 32 个模型，揭示了大模型在工具理解上的不足，也为未来发展指明方向。
吴恩达来信：Buildathon 快速工程挑战赛正式发布！
2025年8月16日将在旧金山湾区举办Buildathon快速工程挑战赛。AI辅助编程重塑软件工程，不同开发者对AI使用程度差异大。DeepLearning.AI与AI Fund携手举办竞赛，让选手限时构建产品。
Claude 4.x 的提示工程实战指南
Anthropic在官方文档上线Claude 4.x提示工程指南，针对4.5系列模型优化。介绍基本原则、长期推理和状态跟踪方法、沟通风格，还给出特定场景指导及迁移考虑，助你发挥Claude 4.x实力。
Anthropic更新了Skill Creator，评测框架上线
Anthropic更新Skill Creator，上线评测框架。该框架无需写代码，能处理两类技能测试需求，可测试和改进技能，有捕获质量回归等用途。还增加基准模式、多Agent支持等，能让技能触发更可靠，更新已在Claude.ai等可用。
AI Agent的上下文工程：构建Manus的经验教训
上下文工程是AI智能体的“系统一”，决定其速度、恢复力与扩展边界。Manus通过试错与用户验证，给出可复用经验，如利用大模型“上下文学习”能力、关注KV - cache命中率等。