Anthropic 在 3 月 24 日发布了第五期经济指数报告《Learning Curves》,基于 2026 年 2 月的 Claude 使用数据。这份报告最有价值的地方不是告诉我们 AI 能做什么,而是揭示了**谁在有效使用 AI,以及为什么**。 核心发现很简单,但影响深远:**使用 Cl
Original Report: Anthropic Economic Index report: Learning curves On March 24, Anthropic released its fifth Economic Index report, "Learning Curves,"
This article explains how AI Agents work and the multi-agent collaboration mechanism through the real-world case of OpenCode/Oh My OpenCode. 1. Plain
The Spinning Jenny didn't eliminate textile workers—it expanded the entire industry tenfold. AI won't make programmers disappear either, but it will r
"History doesn't repeat, but it rhymes." — Mark Twain Introduction: Order Out of Control In 1764, James Hargreaves, a carpenter in Lancashire, England
本文通过 OpenCode/Oh My OpenCode 的真实案例,解释 AI Agent 的工作原理和多 Agent 协作机制。 一、先说人话:什么是 AI Agent? 传统 AI vs AI Agent 传统 AI(比如 ChatGPT): - 你问:"帮我分析这个项目的代码质量" - AI
"历史不会重复,但总是押韵。" —— 马克·吐温 引言:失控的秩序 1764 年,英国兰开夏郡的木匠詹姆斯·哈格里夫斯发明了珍妮纺纱机。这台看似简单的机器——一个人可以同时操作 8 根纱锭,而不是传统纺车的 1 根——并没有立即改变世界。真正改变世界的,是它引发的组织混乱。 家庭作坊无法容纳越来越大