从 Bun 到 Deno，AI 时代的开发工具正在经历什么？
文章梳理了 AI 编码浪潮下开发工具格局的变化：Anthropic 于 2025 年 12 月收购 Bun，Deno 团队则在 2026 年 10 月 9 日整体加入 Cloudflare，Deno Runtime 一年维护期后停止由原团队开发、Deno Deploy 六个月后关闭，JSR 继续运营并迁移至 Cloudflare 基础设施。
#编码
博客园AI 评分6262 博客园AI 评分1212 AI卷王们，从窄路走向宽阔？——三范式
文章提出AI时代打工人应对工具的三种态度，认为真正值得关注的是专注用好AI的"卷王"。作者以团队中消耗Token最多的AI用户为例，其桌面常开Claude Code终端搭配原生大模型，把精力放在提升判断、任务拆分与验收机制上。文章主张纯粹执行正在贬值，复杂中的判断与选择愈发升值，打工人应借助AI搭建可迁移的组合能力。
GitHub Blog · AI & MLAI 评分2222 GitHub Podcast 拆解五大 AI 热梗：该不该读 AI 代码、RAG 是否已死、Skills 是否杀死 MCP
GitHub Podcast 最新一期拆解了五个 AI 热门论断：AI 生成的代码仍需阅读和负责，但审查力度应按风险分级；Skills 与 MCP 解决不同问题，前者是打包的团队经验，后者是智能体连接工具与数据的标准接口，二者可组合使用；RAG 并未消亡，它让模型基于训练数据外的文档、内部知识和代码库上下文作答，与 Agent、Skills、MCP 可共存于同一工作流。
Andrew NgAI 评分3838 吴恩达发布 AI 工程技能图谱：软件工程基础
吴恩达发布 AI Engineering Skills Map，梳理 agentic coding 时代软件工程基础需掌握的五大能力：全栈应用构建、数据管理、系统架构设计、系统安全与可靠性、生产环境扩展与运维。
Andrew NgAI 评分3838 吴恩达发布 AI 工程技能图谱
吴恩达团队基于超 1 万份招聘信息、数十场专家与招聘经理访谈及问卷数据，发布《AI 工程技能图谱》，提炼出四项最重要的 AI 工程技能：构建与部署 AI 应用、软件工程基础、使用编码智能体、塑造构建过程。他强调 AI 工程技能比"AI 工程师"岗位更宽泛，所有开发者都需掌握。
Andrew NgAI 评分3636 吴恩达分享构建 0 到 1 产品的三大循环
吴恩达提出构建 0 到 1 产品的三大循环：智能体编码循环让 AI 智能体写代码、自测并持续迭代直至无 bug 且符合规格，工程循环每几分钟构建测试新版本；开发者反馈循环以数十分钟到数小时为周期，由人类审查产品并引导智能体改进。
Andrej KarpathyAI 评分2222 Karpathy：AI 能力认知正出现巨大鸿沟
Karpathy 指出，人们对 AI 能力的理解正出现越来越大的鸿沟。一部分人仍以去年 ChatGPT 免费版或已弃用的 Advanced Voice Mode 的表现来判断 AI，而今年 OpenAI Codex、Claude Code 等前沿智能体模型在编程、数学、研究等技术领域进步惊人，能连续运行 1 小时重构整个代码库或挖掘系统漏洞。