
Cursor 的正则索引优化:当 AI Agent 回到 1973 年的 grep
时间是个圈 1973 年,Ken Thompson 发布了 grep——一个在文件系统里匹配正则表达式的小工具。半个世纪后,我们有了 LSP、语义索引、向量检索,AI coding agent 最依赖的搜索工具是什么?grep。 Cursor 团队最近发布了一篇技术博客,讲他们如何为 Agent 的正则搜索构建索引,把大型代码仓库的搜索时间从 15 秒以上压缩到亚秒级。这不是一个花哨的功...

时间是个圈 1973 年,Ken Thompson 发布了 grep——一个在文件系统里匹配正则表达式的小工具。半个世纪后,我们有了 LSP、语义索引、向量检索,AI coding agent 最依赖的搜索工具是什么?grep。 Cursor 团队最近发布了一篇技术博客,讲他们如何为 Agent 的正则搜索构建索引,把大型代码仓库的搜索时间从 15 秒以上压缩到亚秒级。这不是一个花哨的功...

原文来自 Fortune 独家报道(记者 Jeremy Kahn)。 事件概要 3 月 26 日晚,Fortune 独家爆出:Anthropic 因 CMS(内容管理系统)配置失误,将近 3,000 份未发布资产——包括草稿博客、内部 PDF、活动策划文档——暴露在一个公开可搜索的数据缓存中。 这批泄露材料由 LayerX Security 的高级 AI 安全研究员 Roy Pa...

Reco.ai 团队上周发了一篇博客,标题直白到让人怀疑是标题党:“We rewrote JSONata with AI in a day, saved $500k/year”。 看完之后我只想说:这不是标题党,这是 2026 年 AI coding 的真实水平。 问题背景:$30 万/年的语言边界 Reco 是一家做安全检测的公司,他们的数据管道每天处理数十亿条事件。核心逻辑是用 J...

作为 OfoxAI(ofox.ai)的开发者,我每天都在不同的 AI 编程助手之间切换。Claude Code 擅长架构级推理,Codex 在快速迭代上有优势。但一直以来,它们各干各的——直到有人把它们放在同一个 tmux 里,让它们互相 review 代码。 从人类协作模式中偷师 Axel Delafosse 最近开源了一个叫 loop 的工具,思路非常简单:在 tmux 里同时启动 ...

一个开发者用 Swift 从零实现了一个类 Claude Code 的 coding agent。不是调 SDK,不是套壳,是从 API 调用、工具注册、对话循环到文件操作,全部用 Swift 原生实现。 这个项目叫 swift-claude-code,昨天在 Hacker News 上拿了 86 分。看完源码,我觉得它的价值不在于替代 Claude Code,而在于展示了一件事:构建一个...
昨天 OpenAI 发布了一篇重磅博文,详细阐述了 Model Spec 的设计哲学和演进机制。这不是又一篇 AI 安全的空洞宣言——它揭示了一个关键工程问题:当你的产品是一个会”说话”的模型,你怎么定义它该说什么、不该说什么? Model Spec 是什么 简单说,Model Spec 是 OpenAI 给模型写的”行为规范”。它定义了模型如何遵循指令、如何解决冲突、如何尊重用户自由、...
Anthropic 发布了 Claude Code 的 Auto Mode —— 用 AI 分类器自动判断操作是否安全,让你不用再疯狂点「批准」。93% 的权限请求其实不需要人看,但剩下的 7% 可能删掉你的生产数据库。 问题:审批疲劳 用过 Claude Code 的开发者都知道这个痛点:每写一个文件、每执行一条命令,都要弹出权限确认。这是安全设计,但也意味着你大部分时间在当「人肉审...
ARC Prize Foundation 在 Y Combinator 总部发布了 ARC-AGI-3 —— 史上第一个交互式 AI 推理基准。人类得分 100%,前沿 AI 模型不到 1%。这不是 AI 不够聪明,而是 AI 根本不会「学习」。 从静态拼图到交互式游戏 ARC-AGI 系列由 Keras 之父 François Chollet 在 2019 年创立,一直是衡量 AI ...

The Information 今天爆了一个料:Google 把 Gemini 模型的完整访问权限给了 Apple,而且允许 Apple 做蒸馏(distillation)——也就是从大模型中提取知识,训练出能在 iPhone、iPad 上本地运行的小模型。 这不是简单的”接入 API”。Apple 能在自己的数据中心里跑完整的 Gemini,拿到推理过程和高质量输出,再用这些数据去训练专...

Answer.AI 最近发了一篇数据驱动的文章,标题很直白:So where are all the AI apps? 问题很简单 —— 如果 AI 编程工具真的让开发者效率提升了 2 倍、10 倍甚至 100 倍,那这些多出来的产出去哪了? PyPI 的数据不说谎 他们选了 PyPI(Python 包仓库)作为观测指标。逻辑很清晰:如果软件生产力真的爆发了,最大的公共代码仓库应该能看...