AI Skills with Matt Pocock
Matt Pocock 讨论了他开发的“grill-me”技能，该技能通过持续提问用户来帮助 AI 智能体深入理解任务。他提到该技能灵感来自 Anthropic 的 Thariq Shihipar，并强调使用“tracer bullets”等引导性术语可提升智能体编码效果。摘要还提到他将编码流程转向云智能体以实现协作，并探讨了代码库需为“无记忆同事”优化的开发理念。
#教程/实践
The Pragmatic EngineerAI 评分4343
PlatformerAI 评分3737 一个大语言模型维基改变了我的工作方式
作者使用大语言模型（LLM）构建个人知识库，显著提升了工作中的研究效率。该方法通过将资料整理为 Markdown 格式的维基，支持持续更新和快速检索。
One Useful ThingAI 评分5252 Ethan Mollick 分析当前最适合做真实工作的 AI 工具
Ethan Mollick 分析当前最适合做真实工作的 AI 工具，指出 ChatGPT 和 Claude 的代理模式（Work/Cowork 与 Codex/Claude Code）是目前最强大的通用选择，前者提供企业级自动化，后者支持本地计算机深度操作。
Replit 博客AI 评分3030 2026年产品经理最佳AI工具指南
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Hamel HusainAI 评分5050 数据科学家的反击：AI工程中的数据科学回归
Hamel Husain在PyAI Conf上发表题为《数据科学家的反击》的演讲，指出尽管LLM API让AI集成更便捷，但数据科学的核心工作——如实验设计、指标构建、数据验证和错误分析——并未消失。