#教程/实践

Karpathy 分享理解大模型输出的技巧：从文字到图表、网页与讲解视频

Andrej Karpathy 分享理解大语言模型输出的思路与技巧，建议让模型用 ASD-STE100 受控语言规范来解释内容，以获得更易读的写作风格，也可以要求「80% 接近 ASD-STE100」来放宽约束。

GitHub Security Lab 发布基于 Taskflow Agent 的 AI 模糊测试流水线

GitHub Security Lab 发布 Fuzzing Taskflow，一个面向 C/C++ 项目的自主模糊测试流水线，基于其 Taskflow Agent 框架构建。

Andrew Ng@AndrewYNg· 23:02精选AI 评分6262

吴恩达发布 AI Engineering Skills Map，总结使用编码智能体的关键技能。他基于对数十位顶级 AI 工程师的访谈和团队实践，提出规划、执行、部署与监控三阶段工作流，并归纳出五项核心技能：主导工作流、赋予智能体自主性、审查产出、定制智能体及其环境、理解编码智能体基础原理。他指出社交媒体常把编码智能体简化为长时间自主运行，但多数有效用法是高度迭代的过程，需要高水平的判断介入。

Karpathy 分享用 LLM 搭建个人知识库的 idea file

Andrej Karpathy 将其用 LLM 搭建个人知识库的推文整理成一份 gist 形式的 idea file，读者可交给自己的智能体据此构建 LLM wiki。

Karpathy 分享用 LLM 构建个人知识库的工作流

Andrej Karpathy 分享了他用 LLM 构建个人知识库的做法：把文章、论文、仓库、数据集、图片等源文档索引到 raw/ 目录，再由 LLM 增量编译成由 .md 文件组成的 wiki，包含摘要、反向链接，并按概念分类撰写条目。