Bun 被 Anthropic 收购，首次将通用语言运行时纳入大模型工程体系，揭示 AI 原生运行时的结构性趋势。
AI 工程
人工智能工程、大模型、智能体应用与实践。
从架构、语义、社区活跃度和工程范式层面解读 Ark，分析其对 2026 年 AI Infra 趋势和 ArkSphere 社区的启发。
深度解析 Ark：AI 时代的 Kubernetes？还是一场新的工程范式重构？
对 McKinsey 开源项目 Ark 的深度分析：架构、CRD、控制面、设计范式、与其他框架的差异、生产可用性、趋势判断，以及对 ArkSphere 社区的启发。
AI 普及并不会在 2026 年封顶，真正的分水岭在于从"会用 AI 工具"走向"能构建 AI 系统"。本文结合一篇 2026 AI 预测与个人观察，讨论为什么 AI 工程时代尚未真正开始，以及未来三年开发者的现实窗口。
介绍如何通过配置扩展市场、安装 AMP 和 CodeX 插件，以及调整编辑器设置，将 Antigravity 打造为符合 VS Code 使用习惯的 AI IDE。
基于我持续数月的深度使用体验，分析 NotebookLM 如何帮助我更高效地学习新技术、阅读庞杂文档、生成教学大纲，并给出未来期待的改进方向。
Kimi K2 Thinking：国产思维型大模型的真正觉醒
Kimi K2 Thinking 的开源标志着国产模型进入思维型大模型时代。本文拆解其技术路线、核心理念、MoE 专家分工、工具链交织推理路径，并分析其与国际前沿 Claude/Gemini 的路线关系。
TRAE SOLO vs VS Code：AI 工程实体对比
以 AI 工程实体框架，系统对比 TRAE SOLO 与 VS Code（含 Copilot、Agent HQ）在自动化、协作、模型透明度等方面的差异与工程定位。
分析闭源大模型加速与开源生态同步响应现象，探讨工程视角下的核心矛盾与基础设施演进。