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智能体时代，人类与AI如何分工？
本文围绕智能体时代人类与AI的分工展开，探讨工作模式、技能需求等变化。指出智能体使工作时空重构、原子化，挑战传统职业身份，还使工作与生活边界模糊，同时强调人类需掌握系统思维等元技能与智能体协作。
AI时代：判断力为何比技术能力更重要？
音乐家布莱恩·伊诺1995年指出计算机音序器把技术问题转为判断问题，如今AI时代这一洞察更凸显价值。技术壁垒消失，判断力成关键差异，未来职业将向战略判断转变。
耶鲁大学新研究揭示 AGI 时代的残酷现实
耶鲁大学新论文揭示AGI时代残酷现实，人类将失去经济价值。AGI会自动化“瓶颈”工作，人类从事“辅助性”工作，工资取决于计算成本，劳动收入占比趋近零，应思考财富重新分配。
AI时代，为什么我极力推荐你开始写日记？
本文指出在AI时代，日记是个人存在于世界的真实锚定。马伯庸、罗振宇都重视记录，作者介绍低门槛日记方案，强调日记要真实，还可让AI做回顾，呼吁大家从现在开始记日记。
快速行动，创造未来：AI时代的职业新法则——LinkedIn联合创始人给即将踏入AI时代职场的毕业生一些忠告
LinkedIn联合创始人Reid Hoffman给即将踏入AI时代职场的毕业生忠告。虽就业形势严峻，但毕业生应兴奋，主动驾驭AI，用其优化职业，具备AI素养，发挥主动性，重视人际关系，创造未来。
亚马逊裁员 3 万人：AI 时代的结构性裁员
多家媒体报道亚马逊计划裁减 3 万个岗位，涉及多部门，约占企业白领员工总数 10%。这或是对“疫情高峰期过度招聘”的校正，也是 AI 时代的结构性裁员，AI 投入使人工岗位减少。
构建 Claude Code 的经验：我们如何使用 Skills
本文来自Anthropic内部团队，总结构建Claude Code使用Skills的经验。介绍Skills类型，如库与API参考、产品验证等；给出编写技巧，涵盖避免说废话、建踩坑点章节等；还提及分发、管理及衡量效果的方法。
Shopify分享了他们做Agent的万字踩坑经验
Shopify分享构建生产级AI助手Sidekick的万字经验。构建中遇工具拓展难题，用JIT指令解决；评估是大挑战，建立严谨体系，虽有提升但效果仍有波动，模型还会钻空子，最后强调单Agent系统也强大。
Agent时代，为什么多模态数据湖是必选项？
AI时代，数智化底层是基建深耕。企业要构建多模态数据湖，因其能处理多模态数据，唤醒沉睡数据，驱动业务，还提供工程确定性。火山引擎给出升级路线及选型指南，其多模态数据湖已在多行业落地。
从 Shopify 构建 Agent 的经验中可以学到的
Shopify 分享构建 Agent 经验，采用主流 Agentic Loop 架构。给出4条打造 AI 智能体核心建议，还指出工具控制在20个内，可用 SubAgent 分摊上下文；用人类标记结果作基准让 LLM 评估 Agent 生成结果。