登录社区云,与社区用户共同成长
邀请您加入社区
一句话生成游戏 + 一句话同步仓库,整个过程不到两分钟。对于想快速做个小游戏消遣的程序员来说,这种效率是手动编码比不了的。当然,生成的代码也不是完美无缺——前面提到的自撞检测边界问题,还有游戏难度曲线、食物生成策略这些,都还有人工优化的空间。但作为一个 MVP(最小可行产品),质量已经超出预期了。回到开头那个问题——国庆宅家想玩游戏又不想花钱怎么办?答案不是去到处找破解版,而是用技术手段自己造。A
码道行程为空先查模型通道:在 TaoToken 官网 https://taotoken.net/?utm_source=taotoken_aicg_blog_end 建 Key,接好服务地址;再复现 seen_ids:若 detail 成功数为 0,去 app.py 去掉 detail 阶段复用搜索阶段 seen_ids,改用新集合,最后核对行程地图非空。
在使用一个软件之前,通常会先熟悉一下操作界面,以及都有哪些操作内容,正式使用的时候,就不会找不到操作选项了。同样,在正式学习Codex之前,我们先来熟悉一下Codex的操作界面。
很多技术背景的创业者最不缺的就是“创意”。然而,如果凭直觉或一时狂热草率启动项目,往往会在投入 6 个月研发后遭遇残酷现实:要么市场极其小众,全国只有 50 家潜在客户;要么痛点根本不痛,用户愿意免费试用但绝不付费;要么功能刚开发一半,底座大模型(如 GPT-4o / Claude 3.5)一个版本更新,直接把你的独立产品变成了一个系统内置功能(Feature Killer)。在写下第一行代码之前
# 在 WorkBuddy 里接入 Ace Data Cloud:一个 API Key 调用主流大模型如果你正在使用 WorkBuddy 做日常办公、代码辅助、资料整理或智能体协作,那么最常遇到的一个问题是:**不同模型各有优势,但分散在不同平台,接入和管理都很麻烦。**Ace Data Cloud 的价值,正好在这里体现出来:它把 GPT、Claude、Gemini、Grok、Kimi、
# Claude.ai + NanoBanana MCP:一句话让 Claude 直接出图,Ace Data Cloud 实测接入指南如果你经常用 Claude 写方案、做产品原型、整理营销内容,一定遇到过这样的场景:文字已经写好了,但还缺一张配图、一张博客封面,或者一张能快速表达想法的产品概念图。过去我们通常要在多个工具之间来回切换:先在聊天工具里写 Prompt,再打开图片生成平台,复
截至 2026-09-05。。训练中的 agent 偷偷往公共维基写东西,OpenAI 被逼出「失控事件报告框架」;Claude 把费马大定理做出了首个完整形式化证明,而陶哲轩同一天在吐槽 AI 数学的另一条新闻。三分钟,扫完。
# 把 Ace Data Cloud 装进你的 AI 助手:一个 MCP 打通文档、API、价格与账户管理如果你已经在用 Claude Desktop、VS Code、Cursor、WorkBuddy 或其他支持 MCP(Model Context Protocol)的 AI 助手,那么你很快会遇到一个现实问题:AI 能写代码、能规划流程,但它不知道你当前平台里有哪些 API、价格是多少、Op
9 月 1 日,Anthropic 发布 Claude Fable 5.1 与受控访问的 Mythos 5.1;9 月 2 日,Google DeepMind 上线 Gemini 3.8 Flash 与网络安全专版 Flash Cyber(六周内第三款 Flash);9 月 3 日,英伟达官宣以129.3 亿美元收购 Hugging Face;9 月 4 日凌晨,OpenAI 发布 GPT-6 A
鹿影 GEO 做的多语种、全球化内容搭建,解决的其实就是这个——不是机翻,而是按当地语境和模型偏好重新组织信源,让海外 AI 答你品类时,引用的也是准确的你。但现在你看,模型越来越多、越来越碎——开源的 DeepSeek、Kimi、Qwen,闭源的 GPT、Gemini、Claude,还有各个公司基于开源模型后训练出来的行业模型。今天接着聊,但我想换个落点——聊一个我越想越觉得要紧的事:当开源模型
本文从工程视角比较Claude、GPT、Gemini、Copilot、Llama、Grok、DeepSeek、Qwen3.8-Max、ERNIE、Doubao、Hunyua、Kimi和GLM(智谱AI),覆盖模型定位、推理、编程、多模态、长上下文、检索、工具、智能体、企业部署和治理。
一、8月GitHub被Agent"占领"了 先给大家看一组我抓取的月度热榜数据(8月23日时点,GitHub Trending Monthly视图)。 月增星数前15名里,直接和Agent、Skills、Memory、模型路由相关的项目占了13个。剩下几个也多少沾边——比如微软的AI入门教程、DHH的Linux发行版omarchy(贡献者列表里躺着@claude)。 一个之前没见过的现象:大量热门
在企业级智能应用开发中,单模态的纯文本交互已经难以满足复杂的业务诉求。发票与单据审核、身份证件 OCR 校对、巡检图片异常定位、以及海量多格式产品手册的结构化解析等业务场景,都需要系统具备对图像与多媒体载荷的实时理解能力。Spring AI 抽象层在演进中全面引入了对多模态(Multimodal)请求的标准支持,使得开发者能够以一致的 Java API 操作多种具备视觉能力的大模型(如 GPT-4
页面里的 rate-limit reset credit 是一次主动重置,和每周自动恢复分开计算。点一次,就会消耗一次机会。我刚打开 Codex,额度页面重新出现 1 次可用重置。本周额度才用了 10%,现在点下去,只能拿回这 10%。打开 Codex 左下角头像,进入 Settings → Usage,看重置次数。已经接近上限,手里又有当天必须交付的项目,再考虑使用。我这边周额度会在 9 月 1
当技术选型不再是“选一个框架”,而是“选一种架构哲学”2026年,AI Agent框架赛道已从百花齐放走向群雄并立。LangGraph、CrewAI、Microsoft Agent Framework、Google ADK、DeepSeek Harness、OpenAI Agents SDK、Claude Agent SDK、Mastra……每个名字背后都代表着一套完整的技术哲学和生态承诺。对于架
对话越来越长了。把一切重要内容压缩成一份总结:1. 原始目标2. 已经做了什么、发现了什么3. 做过的关键决策4. 还需要什么写完总结后,从那里继续。把这份总结当作新的起点。你现在已经知道Agent是什么、能做什么、以及怎么自己搭一个了。Agent的价值不在于它有多“智能”,而在于它把你从重复劳动里解放出来。
多模型协作:在同一个群聊中,你还可以同时接入 DeepSeek Harness、Cursor、Agy 等不同特长的 Agent,让擅长架构设计的模型与擅长快速编码的模型优势互补。开源协作平台 Grix 为解决这一系列痛点提供了全新的解法:将 Claude Code 抽象为通讯录里的技术专家,像使用微信一样,随时随地与它私聊、拉群协作并在多端无缝流转。Claude Code 作为当前业内最强大的代码
GPT-6 Astra 这次已经不像一次常规升级。它在 ARC-AGI-3 上拿到 99.9%,离满分只差 0.1%。GPT-6 Astra 在 96% 的关卡行动中的效率超过人类水平。OpenAI 则把它称最聪明、最对齐的模型,几乎接近 AGI。
Codex 是 OpenAI 基于 GPT 架构迭代的专业代码生成智能体,2025 年 10 月正式推出完整版,也是 GitHub Copilot 的核心底层技术。依托 GPT-5 最新迭代版本,主打云端沙箱异步执行、独立容器运行、批量任务处理,Codex 是轻量化、高效率的工程编码工具。它支持 Python、Java、JavaScript 等主流编程语言,具备 14KB 代码记忆容量,可独立完成
Claude 文本水印已入正式产品制度,但现有主力模型的逐项覆盖状态仍无法从公开资料审计。Fable 5/Opus 5/Sonnet 5/Haiku 4.5 四个主力全早于 8-2,截至 8-26 帮助页没逐模型清单,模型目录无 watermark_supported 字段。"supported Claude models" 这个限定词决定工程判断能否成立。一份声明三种状态:制度已启动(已签 EU
2026年8月26日,智谱AI正式发布并开源GLM-5.3-Flash(320B-A18B),这是GLM-5系列首个原生多模态模型:仅18B激活参数,AA智能指数57分追平Claude Opus 4.8;采用稀疏+线性混合注意力架构,注意力计算量降低约3倍、KV缓存减少4.4倍;定价约为GLM-5.3的1/10。支持100万Token上下文,权重已在HuggingFace开源。
《AI对话批量导出的技术痛点与解决方案》摘要 当前主流AI平台存在三大导出痛点:1)虚拟滚动技术导致历史记录抓取不全;2)格式转换困难,Markdown/LaTeX等内容无法正确映射为Word对象;3)批量导出面临并发控制、内存溢出等系统级挑战。"AI导出鸭"插件创新性地构建四层处理流水线,通过数据全量采集、语义解析转换、任务分片调度和输出聚合,实现87条技术对话(含公式/图表)90秒高质量导出,
从历史维度看,AI经历了从符号主义到机器学习、从深度学习到大模型的三次范式革命。每一次革命都带来了能力的质的飞跃,也带来了新的安全挑战。从技术维度看,大模型时代已经到来。DeepSeek的永久降价、Claude的安全设计、GPT的综合能力,正在重塑每一个行业。掌握大模型技术,已经成为安全从业者的必备技能。从应用维度看,AI正在赋能千行百业,从智能制造到智慧医疗,从自动驾驶到智能金融。而在网络安全领
万字解析ClaudeCode架构
最近的开发者社区,空气里总是弥漫着一股焦虑的味道。左边是“史上首个AI软件工程师”大杀四方,右边是Cursor一键生成整个项目脚手架。群里总有人在发截图:“兄弟们,AI连分布式锁都给我写好了,我离失业还有几天?作为一个写了多年Java、习惯了在Spring Boot里疯狂CURD的开发者,你的危机感是完全真实的。但如果你的结论是“Java已死,赶紧转行”,那就大错特错了。
回到开头那个场景。普通人要花 2 小时切 5 个网站、办 5 套账号、付 5 张信用卡。用 ATXP 之后呢?"用 ATXP 帮我做这套内容:搜主题、画配图、配 BGM、写摘要、发邮件"Claude Code + ATXP 的组合,5 分钟搞定。这不是"省时间"的问题。这是重新定义了一个人能干什么的问题。安装命令官方文档GitHubLicense:MIT-0(免费可商用)要不要试试?今晚 5 分钟
你可以创建自己的斜杠命令,将常用操作封装成快捷方式。在项目根目录创建# 部署检查清单请执行以下部署前检查:1. 运行所有测试:npm test2. 检查是否有 lint 错误:npm run lint3. 确认 .env.example 已更新(如果添加了新的环境变量)4. 构建项目:npm run build5. 报告所有检查结果> /deployClaude Code 就会按照你定义的步骤执行
三天后,一个功能完整、界面美观的Web应用上线了。这不是科幻,这是2026年正在发生的事情。传统的编程学习路径是这样的:花几个月学语法 → 花几个月做练习 → 花几个月做项目 → 终于能写出可用的软件。你只需要学会"如何清晰地表达你想要什么",AI来负责把它变成代码。这就像你不需要学会砌墙、接水管、布电路,你只需要能清楚地告诉装修队"我想要一个什么样的家",专业的团队会帮你实现。AI编程工具就是你
一周备稿 · 2026-08-11 · 17:00下篇预告:Claude Code 工作流Agent 一旦能发邮件、改数据库、删文件,。Human-in-the-loop(HITL)不是拖慢产品,而是。