每天用 AI 写代码的工程师 Claude Code ｜ Codex深度用户 ｜Agentic engineering 在这里分享 AI 工具实测和开发者工作流，持续构建中 AI会员代充值：ai.codexapi.space/
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写出 Claude Code 的人，自己已经不写代码了。
Claude Code 负责人 Boris Cherny 上个月在计算机历史博物馆说：「我已经完全不手动改代码了。全是 Claude 在写，我过了好一阵才意识到。」🧵piped.video/watch?v=9wr9HLra…
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斯坦福教授说，AI 导致学生们在所有家庭作业上都得了满分，从不去参加学习，然后在现场期末考试中挂科。
Talked to a Stanford prof last night who told me that AI has led to students all acing all the homeworks, never showing up to office hours, and then failing the final exams in-person.
So in response the department is changing the TA's purpose, by eliminating office hours and requiring students meet with TAs 1:1 and walking them through each coding assignment to demonstrate they actually understand what's going on in the code.
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它覆盖的厚度很夸张，随便抽几个都是现代大模型与生成式的地基：
Transformer 全家桶：从原版 Attention、Transformer-XL，到现代 LLM 标配的 RoPE（旋转位置编码）、ALiBi，再到 RETRO 和 FlashAttention (Triton)。
生成式扩散模型：DDPM、DDIM 到完整 Stable Diffusion / Latent Diffusion 拆解。
微调与优化器：LoRA、Sophia-G、AdaBelief、LLM.int8() 量化。
RL & 经典骨架：PPO (带 GAE)、DQN、StyleGAN2、ResNet。
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很多人问它和前段时间爆火的 Ilya Sutskever 30 篇论文清单有什么区别？
Ilya 那个是顶级科学家的“内功必读心法”，但只给你列了书单，啃不啃得动全看造化。 labml 则是工程第一线、持续在维护的“解剖台手术刀”。把论文抽象的公式直接摊开给你看 PyTorch Tensor 怎么变换维度。
说实话，与其在收藏夹里囤 50 篇未读 PDF，不如挑一个周末，对着它的双栏把 RoPE 和 LoRA 敲一遍。
🔗 传送门整理：
交互双栏网页版：nn.labml.ai
GitHub 仓库：github.com/labmlai/annotated…
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分析了一下Claude code的代码，聊一下他的异步agent和workflow的设计。
Claude Code 的"多 agent"由四层机制的叠加——
Agent 工具负责生成子 agent（同步/异步/fork 等形态）；
任务注册表 + 命令队列构成异步回流骨架；
teammate 团队用磁盘信箱文件实现协议通信；
Workflow 引擎在 Node vm 里跑确定性 JS 脚本做批量编排。
所有形态的 agent（subagent、teammate、workflow 的 agent()、fork）最终都走同一个查询执行生成器 cw，共享同一套权限、hook 与遥测管线；彼此之间上下文物理隔离、不共享内存，只靠消息通道（tool_result、task-notification、mailbox、attachment）交换信息。
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