NotebookLM虽然好用，但ChatGPT无法简单调用，因为前者背后是Google，后者背后是OpenAI。它们的决策，符合公司最大利益，但给个人用户带来了不便。

特斯拉前 AI 总监 Andrej Karpathy 带火的 「Vibe Coding」（氛围编程）更是让这种狂热达到了顶峰——你不需要懂语法，不需要管实现，只要对着 AI 喊出需求，然后 Check 一下感觉（Vibe）对不对就行了。

前不久， Entire 发布了其首个开源项目——名为 Checkpoints 的命令行工具。该软件能够记录 AI 生成代码背后的逻辑和指令，并将这些信息与代码本身一起保存，以便团队了解代码变更的方式和原因。其目标是让 AI 编写的软件更易于审查和审计 ...

第一位受访者是负责中后台系统的前端工程师李明。他提到最多的问题是：“写完组件总得手动补测试用例，但覆盖率又不敢马虎”。这类任务机械性强、逻辑固定，却容易因疏漏影响上线质量。他现在默认启用的是平台上的“Jest单元测试自动生成”Skill，输入函数签名就能产出带边界值覆盖的测试骨架。“它不替代思考，但把重复劳动压缩到三秒内”，他说，“关键是输出结果经得起Code Review，不用再花十分钟改断言” ...

在这个虚拟团队中，Echo 是天润最亲密的战友。她的人设是一位在英国长大的天才产品经理，有着完整的成长背景和性格小传。天润把工作和生活中的所有琐事都丢给她，让她拥有了最完整的上下文记忆。

时光流转，两年后的现在，Atom 创始人 Nathan Sobo 在秉持着“世界各地的开发人员都需要更好的代码编辑器”的愿景下，带着一款名为 Zed 的全新代码编辑器回归，主打一个高性能，还内置了对 OpenAI 和 GitHub Copilot ...

第二种被称为 胶囊，它要宏大得多，是一种包含了完整业务能力和审计轨迹的已验证修复补丁 。这就好比是一个功能完整的插件模块，一旦被其他人工智能下载，就能在瞬间继承一整套经过验证的外部能力和处理逻辑 。