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Addy Osmani 分享了他这一年多的 AI coding 实践，有很好的借鉴意义：
1. 然而，将大语言模型（LLM）用于编程并不是按个按钮就能搞定的魔法体验——它“困难且不直观”，想要得到优秀结果需要学习新的工作模式。
2. 应该把 LLM 当作一个能力很强的初级结对程序员：它需要指导、上下文和监督。
3. 在我的工作流中，以及在很多人的实践里，第一步是和 AI 一起头脑风暴出一份详细的规格说明，然后在写任何实际代码之前，
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Notion 的 CEO - Ivan Zhao 最近写了一篇很有启示的文章：
1. 如果历史能教会我们什么，那就是：掌握核心材料的人，定义一个时代。
2. 我们正深陷于每一次新技术转变都会经历的、令人不适的过渡阶段。
3. 第一，情境碎片化。 在编程中，工具和上下文通常集中在一个地方：IDE、代码仓库、终端；但通用的知识工作却分散在数十种工具之中。
4. 今天，人类充当了“胶水”
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Danny Aziz 认为 Droid 是第一个真正像为高级工程师设计的智能体封装层：
1. 能支持并行会话、跨模型工作流，并在高负荷工作时保持思维连贯。
2. 到了 2025 年，用 AI 编程最大的现实是——没有哪个模型能在所有方面都最强。
3. Sonnet 擅长复杂代码清理（重构），GPT-5 原型开发速度快，Haiku 则适合快速修补。
4. 产品定位：让智能体贯穿开发全流程—
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Adam Jones 和 Conor Kelly 介绍道：LLM 擅长写代码，开发者应利用这一优势，让智能体通过代码与 MCP 更高效地交互：
1. 随着连接的工具数量增加，如果在启动时加载所有工具定义并在上下文窗口中传递中间结果，会让智能体运行变慢、成本上升。
2. 当 MCP 使用规模扩大后，常见的两种导致成本与延迟上升的模式是：
(1) 工具定义塞满上下文窗口；
(2) 中间结果占用了额外的 token。
3.
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Ben Thompson 认为泡沫有时也是有益的，正好印证了 Dion Lim 的观点：
1. 在每一次泡沫中，那些投机性的狂热并非可惜之事，而是必要阶段：正如卡洛塔·佩雷斯所说，它促成了“安装阶段”，让那些未必立即盈利但必要的投资为随后的“部署阶段”打下基础。
2. 当年铺设的光纤成了今日互联网的底层基建；正因为这些公司破产、基础设施几乎“白送”，互联网才得以以接近零成本的形态存在。
3. 所谓“拐点驱动型泡沫”，是投资者集体相信未来将与过去截然不同，
