Biohub 预测了 11 亿个蛋白质结构，为什么下一步反而要造新的实验数据？
预测出十一亿个蛋白质结构后，Biohub 为什么还要投入实验？
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由 AI 采访转化而来，每篇都能追到原视频。
酒店一周没回信，他先让 Codex 找出旧邮件：怎样把邮箱、日历和采访准备交给一个可检查的 AI 幕僚长
一封酒店订房邮件迟迟没有回复，很容易在收件箱里被遗忘。
Conductor CEO 同时管理多个编程 Agent，但不让 AI 决定产品架构
多个编程 Agent 并行工作时，团队怎样既加快试验又守住软件结构？
Devin 怎样让 Agent 检查自己的工作：测试、截图和多 Agent 拆分
Agent 写完代码后，怎样让它检查工作并继续修正？
两个模型都做出了漂亮网站，也都在往下滚时出错：选 AI 主力别只看谁赢了
选日常 AI 主力时，六项实测的胜负够不够？
Alessio Fanelli 怎样在手机上管编码 Agent：任务会自己跑，返工和成本仍要有人盯
怎样在离开电脑后，让编码 Agent 接任务、接受反馈并继续返工？
工程师早上做出内置浏览器，PM 才开始讨论要不要上线：OpenAI 的 Codex 工作法
原型变得一天就能做出来，产品经理还该怎样推动团队？
Spark 每天早上 7 点替 Peter 看邮箱，但一句“别显示机密”并不能保护隐私
个人 Agent 可以把邮箱、日历和文档连起来，省下查找与复制的时间，也可能把分散的私人信息汇集到一处。
单元测试全部通过，Fable 还是找出十多个大问题：什么时候值得用高成本模型
昂贵模型应该用在工作流的哪里？
Anthropic Managed Agents 实操：长时 Agent 先解决一个人的短命任务
一项工作只需要持续几周，却每天重复，还要访问多个系统并做判断，通常不值得先立一个长期软件项目。
把 Hermes 变成全天候 AI 助理：Peter Yang 搭的不是机器人，而是一套工作系统
全天候 AI 助理能按时发简报，不代表它理解用户的习惯，也不代表每次操作都可靠。
主页、登录页和后台终于像同一款产品：AI 写页面前，先把设计规则做成共享系统
AI 分别生成的主页、登录页和后台即使各自好看，放在一起也可能像三款产品。