YC合伙人亲测:如何把Vibe Coding变成真正的生产力
YC合伙人Tom分享了自己一个月的“vibe coding”实验,系统总结了如何与大语言模型协作写代码而不失控。从心态、流程到具体技巧,这是一套来自一线创业者的实战方法论。
YC合伙人Tom分享了自己一个月的“vibe coding”实验,系统总结了如何与大语言模型协作写代码而不失控。从心态、流程到具体技巧,这是一套来自一线创业者的实战方法论。
这期No Priors播客首次系统讲述了OpenAI Deep Research的起源与设计取舍:为什么不把Agent做成“点按钮的机器人”,而是优先解决信息综合?以及强化学习如何在真实产品中学会规划、搜索与自我约束。
Thomson Reuters Labs 的 Shirsha Chaudhuri 通过真实的企业一线经验,拆解了“AI 工作流自动化”迟迟难以落地的关键原因。问题不在模型能力,而在连接、可靠性、标准化和人与 AI 的协作方式。
在 AI Agent 工具爆发的当下,Aparna Dhinkaran 提醒行业:真正决定成败的不是你能不能“做出 Agent”,而是你是否知道它在真实世界里有没有正确工作。这场演讲系统拆解了 Agent 的结构、评估方法,以及语音与多模态时代带来的全新挑战。
这是一场由 OpenAI 开发者体验团队成员 Ilan Bigio 主讲的实战型工作坊。它没有炫技式 Demo,而是从函数调用的“原始用法”出发,一步步推演出 Agent、记忆、委托、异步执行,直到对未来“生成代码式 Agent”的判断,勾勒出一条清晰但正在被忽视的技术演进路径。
在通用大模型准确率逼近90%的今天,Writer CTO Waseem Alshikh 用一套真实金融场景评测给出了反直觉答案:越“会思考”的模型,在金融任务中越容易胡编。本文还原这次评测的来龙去脉、关键数据和对行业的深远启示。
这场由 Vercel AI SDK 团队成员 Nico 主讲的 Masterclass,不只是一次 API 教程,而是完整展示了如何用统一接口、工具调用和结构化输出,逐步搭建一个“深度研究型 AI Agent”。从最基础的 generateText,到递归式研究代理,视频给出了清晰、可复用的工程路径。
Apache Ranger 创始成员 Don Bosco Durai 结合自身开源与创业经历,系统拆解了 AI Agent 在企业落地时被严重低估的安全与合规问题,并给出一套可执行的三层方法论:从安全评估、零信任执行到持续可观测性,帮助团队真正把 Agent 放进生产环境。
在这场演讲中,SuperDial工程师Nick分享了他们在真实电话场景中构建语音AI的经验:为什么“无聊但可靠”的通话才是好产品,以及语音AI工程师在2025年究竟要解决哪些最后一公里问题。
在AI Agent被热烈追捧的当下,Sayash Kapoor给出了一次“泼冷水式”的演讲:Agent并没有我们想象中那么可靠。通过法律、科研和产品落地的真实失败案例,他指出问题不在模型能力,而在评估方法与可靠性工程。