SMOL AI、Cognition 与 Latent Space 相关构建者 Swyx
Swyx 把数据密集型应用工程能力与只做 RAG 的角色区分开来，认为两者的需求差距正明显扩大。他用“Data engineers > AI engineers”概括这次招聘关注的方向。他邀请博客或 GitHub 中积累了这类工作的开发者联系 Latent Space 团队。岗位优先考虑 San Francisco，也可以提供搬迁和签证支持。联系地址是 jobs@latent.space，团队会进一步判断是否匹配。
OpenAI Codex 与 ChatGPT 团队 Thibault Sottiaux
Thibault Sottiaux 表示，团队已经与 OpenCode 合作，协助同时也是 OpenAI API 客户的用户恢复使用。他说，这也包括退还攻击中可能被扣除的额度。另一项建议是提前申请 Daybreak Blue 访问权限。他把它描述为用于防御的、更宽松的网络安全配置。他强调，不要等到发生安全事件后再来寻求帮助。
AI 教程与访谈创作者 Peter Yang
Peter Yang 建议，把实际工作试做变成招聘常态，而不只是进行面试。他引用 Anthony Pompliano 的案例：团队拿出一项真正想开发的功能，让候选人在两周内做出来。候选人先提问、了解情况，随后交付了功能。Pompliano 认为，这比花四周判断对方能不能胜任更直接。团队在评估候选人的同时，也真正上线了一项新功能。Peter Yang 用这个案例支持以实际产出考察工作能力。
Anthropic Claude Code 开发者 Thariq
Thariq 发现，自己最近常常更愿意用 vibe coding 做游戏的一小部分，而不是直接玩游戏，尤其是需要思考的游戏。他反复想到一个切入点：制作游戏和角色的乐趣，本身是否就能成为主要玩法。他设想把游戏开源，让玩家用 vibe coding 创建自己的角色，再由游戏进行平衡。他还在探索角色是否能自行对战，类似 Salty Bet，或者让玩家在战斗中选择类似 Persona、Heavy Rain 的电影化选项。他没有把这些设想当成已确定的机制，而是明确说自己还不知道答案。他会在继续探索时分享进展。
Vercel CEO Guillermo Rauch
Guillermo Rauch 通过 AI Gateway 试用了新的 deepseek-v4.1-flash-1017-fast，修改一个游戏项目。他说，模型加入了声音，并改进了碰撞检测。它也调整了坡道，让摄像机跟随汽车。他估计这次修改花费约 30 美分。这是他对一次具体构建过程的体验反馈，不能直接当作其他任务的成本或效果承诺。
Box CEO Aaron Levie
Aaron Levie 认为，agent 群体协作的重要性在于把算力变成更多经济任务的关键变量。研究、数据处理、发现问题和运行测试等工作，过去常受人的规划、执行、复核与协调能力限制，因此实际投入远少于他认为值得投入的程度。在模型足够擅长任务之后，agent 群体有机会把这些工作并行化。他列举网络安全、生命科学与材料研究、交易、QA 测试和数据处理等方向。他设想，能使用工具、写代码、处理数据、具备领域深度并相互协调的 agent，可以通过明确目标和投入更多 token 来解决更复杂的问题。他强调的“理论上只剩算力这个参数”，依赖模型能力已足够这一前提。他的判断是，这种能力也会改变这些领域的竞争方式。