# 开发者生产力
OpenAI 终于把 CLI 做出来了：以后很多 API 活都能直接在终端里跑
OpenAI 这次发布的 openai-cli，我第一反应不是“又多了一个工具”，而是： 这下很多原来要写一层 SDK、再包一层脚本的活，终于可以直接在终端里做完了。 它的定位很直接：OpenAI 的官方命令行工具。 开源
设计没有死，只是只会画框子这件事越来越不值钱了
设计这件事，正在换层级。 我越来越不觉得它是在“变没”，而是在从表层往更深的地方走。 以前很多人一提设计，想到的还是界面、按钮、卡片、颜色、阴影。 这些当然重要，但现在只盯着这些，已经不够了。 AI 把视觉产出的门槛
程序员真正耗时间的地方，根本不是写代码
程序员真正耗时间的地方，根本不是写代码。 这件事我一直都这么看，只是很多没在一线做过的人，会把它想得太简单。 程序员最贵的时间，往往不是坐在键盘前敲代码的那一小段。 而是围着那几行代码打转的那一大段。 比如说：
Agent 开始「做梦」了：Claude 这次更新，真正想解决的是 AI 怎么越用越聪明
大家最近如果一直在看 AI Agent 这一块，应该会有一个很明显的感觉： 现在大家已经不满足于「让模型回答问题」了，开始往更工程化的方向走。就是说，一个 Agent 不只是要会调用工具、会跑任务，还要能记住自己做过什么，知道什么叫「
AI 编程工具的下一步：不是更会聊天，而是更像一个长期工作的 Agent
Amp 官方刚发了一篇 blog：Amp, Rebuilt(https://ampcode.com/news/neo)，正式公布了新 CLI 的第一块更新，代号 Neo。 表面上看，这是一次 CLI 重写。 但我觉得更值得看的，
DeepSeek-TUI 火了：把 DeepSeek 变成终端里的编程 Agent
最近 GitHub 上有个 DeepSeek 相关项目涨得很快，叫 DeepSeek-TUI(https://github.com/Hmbown/DeepSeek-TUI)。 它不是一个网页聊天界面，也不是简单套了一层 API 的命令
上下文窗口这道坎被打穿了：Subquadratic一上来就是1200万token
好，我们今天来聊一个挺有意思的事情。 2026年这个时间点，几乎所有主流的前沿大模型都在宣传自己「支持至少一百万token的上下文窗口」。听起来很美好，对吧？但实际情况是，真正能把这一百万token用好的模型，基本没有。 大家可
兴奋和发怵一起上头：2026 年程序员正站在一场大波浪前面
这阵子我一直有种很拧巴的感觉，今天干脆把它写下来。 2026 年做程序员，我一边兴奋，一边发怵。 这两种情绪放在一起其实挺别扭的，但这就是我最近真实的状态。一边看着 AI 把很多事情做得又快又好，一边又开始怀疑：那我这几年啃下来
Claude Desktop 接入第三方 API 的完整教程
Claude Desktop 这类桌面应用，很多人第一反应都是“只能连官方账号，没法改接口”。其实不是。 如果你只是想继续保留 Claude Desktop 的界面、对话体验和本地工作流，但把背后的模型请求切到第三方 API 上，这条
Google 给 Gemma 4 加了个“草稿模型”：同样质量，推理最高快 3 倍
这两天 Google AI 发了一篇挺技术向的博文，讲的是 Gemma 4 的一个新能力：Multi-Token Prediction，简称 MTP。 如果只看标题，可能会觉得这是一个很底层的模型优化。 但我觉得它对开发者挺重要
awesome-design-skills：让 AI 写前端时终于有一点设计品味
最近看到一个挺实用的开源项目，叫 awesome-design-skills(https://github.com/bergside/awesome-design-skills)。 它不是那种传统意义上的 UI 组件库，也不是设计素材
别再乱喂 Agent 了：Superpowers 把 coding agent 的开发流程做成了一套方法论
首图(https://imgs.eggman.tv/insight/06cec6116cfa4b4e8af16d98d8b5e32c_hero.png) 大家好，今天我们来看一个很适合拿来讲清楚“Agent 到底该怎么做工程”的项目：