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Simon Willison 梳理了去年一年 AI 编程工具的发展：
1. 通过在多个环境中，用可自动验证的奖励来训练 LLM（例如数学/代码类谜题），模型会自发地产生在人类看来像是“推理”的策略——它们学会把问题拆解为中间计算步骤，也学会多种来回试探、逐步逼近答案的解题方法。
2. 后来发现，真正解锁推理能力的是“驱动工具”：当具备推理能力的模型可以使用工具时，它们就能规划多步骤任务、执行这些步骤，并对执行结果继续进行推理，从而动态调整计划，更好地达成目标。
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Claude Code 的创造者 Boris Cherny 分享了他如何使用这一工具：
1. 使用 Claude Code 没有唯一正确的方式：我们刻意把它设计成可以被你自由使用、定制，甚至随意“折腾”的工具。
2. 我会在终端里并行运行 5 个 Claude，把标签页编号为 1–5，并通过系统通知来知道什么时候某个 Claude 需要我输入。
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Andrew Yeung 分享了他在2025年学到的30件事：
1. 一切心理层面的基础——专注力、精力和生产力——都始于身体状态。
2. 如果没有人反对你，那你大概率是无关紧要的；质疑者恰恰说明你正在做重要的事情。
3. 一直有人对我说我太有野心了；起初我信了他们，但现在我把这些批评当作燃料。
4. 我认识的高绩效者都有一个共同点：他们能迅速把抽象想法转化为具体成果——原型、模型，甚至是应用。
5. 就像堆雪人一样，最难的是捏出第一个雪球；一旦压实并放到地上，你只需要不断向前滚。
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