在 AI Agent 开发领域，上下文工程 (Context Engineering) 正成为构建可靠长时运行 Agent 的核心方法论。本文由 Cognition 团队撰写，提出了两个关键原则：共享完整的 Agent轨迹而非单条消息，以及识别行动中的隐式决策以避免冲突。文章深入分析了为何 OpenAI Swarm、Microsoft AutoGen 等多 Agent 架构存在固有缺陷——上下文分散导致子 Agent产生相互矛盾的输出。作者推荐采用单线程线性 Agent 架构，并介绍了使用 LLM 压缩对话历史来处理超长上下文的进阶方案。文中还以 Claude Code 子 Agent 设计和 Edit Apply 模型演进为例，展示了这些原则在生产环境中的实际应用。对于希望构建企业级 AI Agent 的开发者而言，这是一份不可多得的架构设计指南。
本文介绍如何在纯 Rust 中编写 SIMD 加速代码。AMD Zen 5 是首款拥有完整 512 位数据通路的 CPU，开发者终于可以放心使用 AVX-512 指令。SIMD工作流程分为三步：加载、计算、存储，关键是减少内存访问。文章推荐使用 std::arch 模块实现无依赖的 SIMD 代码，同时提醒编译器会自动向量化常见操作，无需过度优化。作者期待可移植 SIMD特性进入稳定版，届时只需实现一次算法即可跨平台运行。使用好512位数据通路和SIMD指令确实是能将CPU的真正能力发挥出来，因此我们应该学习下Rust，并将它用在合适的领域中。我们可以看到很多AI相关的Python库的底层都是C/C++和Rust开发的，并且使用Rust开发的库数量还在上升。
探讨在 GUI 虚拟机中运行 Claude CLI 的五大优势：浏览器自动化、应用开发调试、视觉反馈分析、安全隔离和完整工作流集成，以及多 VM 并行开发策略。
全面介绍 LLVM 编译器基础设施与 Rust 的协作原理。LLVM 是模块化的编译器工具链，采用前端-优化-后端三阶段架构。核心的 LLVM IR 使用静态单赋值形式和无限虚拟寄存器实现高效优化。Rust 编译器选择 LLVM 作为后端，可减少实现负担、获得成熟的优化能力并支持跨平台编译。本文通过 square 和 factorial 函数示例，直观展示源码到 IR 的转换过程
深入解析 GCC 编译器自举原理。编译器自举是指用自身语言编写编译器，解决"先有鸡还是先有蛋"的经典问题。GCC 需要两次编译的核心原因在于 glibc、libgcc 与 libstdc++ 之间的循环依赖：第一次编译产生功能不完整的交叉编译器，第二次编译才能链接 完整的 glibc 构建出完整的标准库。本文通过 LFS 实践详解三阶段编译流程。
深入解析Linux Shell演进史：从1971年Ken Thompson开发的V6 Shell到现代Bash、Zsh的发展历程，涵盖Bourne Shell、C Shell、Korn Shell的技术特性与脚本对比。
独立开发者如何将B2B软件卖到2万美元？本文分享市场调研、MVP最小可行产品策略、咨询式销售技巧，以及一人公司如何与大企业竞争的实战经验。
深入解析Linux信号与线程机制，从LinuxThreads到NPTL演进，掌握多线程信号处理最佳实践，揭秘JVM如何利用SIGSEGV实现GC线程暂停。
Actor模型并发编程详解：深入理解Carl Hewitt提出的Actor模型原理，对比Erlang与Akka两种实现的调度机制、GC策略及IO操作差异
从架构师视角解析微服务接口设计要点：涵盖内外部接口差异、服务发现机制、安全加密策略及熔断保护，助你构建健壮的分布式系统。