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最新聚合的文章
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Anker 首届黑客松挑战赛｜9 月 7 日报名启动
安克首届黑客松挑战赛 9 月 7 日启动报名：四道题源自真实产品线与 SDK，设录音、安防、储能、服务四赛道，18 万 + 奖池，优秀作品可直通产线与 SSP Offer，10 月深圳 24 小时决赛
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本季黑客松精选：五场值得连夜赶工的比赛
灯会千盏，只取一瓢。本季五场高质量 AI 黑客松：有奖金、有投资人、有真实用户反馈场。
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玩遍各种 Agent 后，我反而开始认真研究豆包和飞书
最近我突然开始认真研究豆包和飞书了，这件事情放在我自己身上其实还有点反差，因为过去很长一段时间我都在折腾各种国外的 Agent，Claude Code、Codex、各种 Vibe Coding 工具，
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Hermes Agent 进阶：获得一个共同成长的长期记忆伙伴
你有没有想过把你的Agent打造成一个可以陪你成长，自动沉淀永远在升级的系统，我在前不久就突然冒出这么一个想法，想让我的Hermes可以缓慢的陪我一起成长。 这个想法不是单纯的依赖于Hermes自带的
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用 Node.js 复刻 Codex Astra 的终端星光
用 Node.js 复刻 Codex Astra 的终端星光 Codex 选中 gpt-6-astra 后，输入区域会出现一些淡淡的光点。它们停在原地，各自亮起，又慢慢隐进背景。 这类动画容易写得太吵
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💫 给金鱼建图书馆（下）：Milvus 向量数据库，让 AI 拥有长期记忆
一、为什么需要向量数据库？ 上篇的三种管理策略各有短板： 策略 问题 截断 老消息直接扔，信息全丢 总结 压缩后有信息损失，细节保不住 文件 存了全量，但搜索靠关键词匹配，"我做什么工作"匹配不到"数
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[Agent Memory / 强化学习] MemPO源码学习笔记 —（1）— 总体
[Agent Memory / 强化学习] MemPO源码学习笔记 —（1）— 总体 0x00 概要 0x01 基础 & 背景 1.1 用RL训练记忆系统的要点 1.2 主要难点 1.3 主要
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Agent 编排 Agent：DeepSeek Harness 的子代理与工作流系统有多强
第14章：子代理与工作流编排——agent 如何编排 agent 一个 agent 能写代码、能跑命令。但如果任务太大——「重构这个模块」「同时修 10 个文件」——单个 agent 的上下文窗口会爆
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DeepSeek Harness 系列（02）：万物皆插件——Cordis 核心设计深度解读
dsh 的所有能力都建立在 Cordis 插件框架之上。这篇文章结合真实源码，深度解读 Cordis 五个核心机制：Plugin、Context、Service、Event、Effect
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image 2.5刷屏了：有人拿它做广告，有人已经做出了动画
看image 2.5如何从局部改图走向广告、课件、界面和动画。 相信你也有类似的情况，比如老金我做自媒体的公众号封面，最怕遇到一种情况：第一张终于满意了，让它把标题缩小一点，结果背景、配色、主体跟着一
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一天一个开源项目（第213篇）：public-apis —— 474k Star 的免费 API 终极清单
public-apis 是 GitHub 上 Star 数排名前三的仓库，收录了 1400+ 个免费公开 API，涵盖 50+ 个大类，从动物图片到金融数据、从区块链到气象服务
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从「跑完即销毁」到「用完再销毁」：云沙箱的一次进化
引言：把「执行」这件事搬走 让 AI Agent 跑一段它自己生成的代码，看输出，再决定下一步，今天已经很常见。让它跑不难，难的是让它安全地跑、干净地跑，而且下一次还能接着跑。 云沙箱就是干这个的。但
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4-bit 量化”几乎无损”？把它放进 Agent 循环里再试一次
一、先把账算清楚：一张 24 GB 显卡里到底住了谁 不要在显存这个问题上凭感觉。把每个居民逐个点名： 居民 是否随上下文增长 30B 稠密模型的典型开销 模型权重 否 FP16/BF16 约 55
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干与湿：AI 拿走脑力之后，人剩下什么
《无人知晓》E45 里，李继刚有个判断很锋利：工业革命拿走了体力，AI 正在拿走脑力。留给人的，是心力。 01｜烘干机和木材 这对概念出自段永朝、姜奇平的《新物种起源》。 干状态：整个社会像一台烘干机
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AI 改祖传模块后，代码评审总绕不开两个问题
AI 能在几分钟里改完一个组件、补齐测试、顺手整理目录。真正让人卡住的，往往不是它写得够不够快，而是那份 diff 摆到评审里以后：我们究竟在确认什么？ 碰到维护多年的前端模块，代码评审最容易变成“这
