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在 Build 2025 开发者大会上,微软发布全新开源命令行文本编辑器 Edit,将作为 Windows 11 内置组件。它轻巧且功能实用,但开发者对其必要性存疑,微软解释了自研考量,代码已开源。
Anthropic发布循环设计指南:权威拆解当下最火的AI新范式loop
Claude Code团队明确loop定义,将其分四大类,给出选择循环及控制Token消耗的实用指南,还介绍保持代码质量方法,最后总结各循环适用场景、建议功能,指导用户开始使用。
YOLO26(极速目标检测) + SAM3(精准掩码生成) 搭建一套实用的流水线
文章介绍用 YOLO26 极速目标检测和 SAM3 精准掩码生成搭建流水线。阐述二者原理,给出环境配置、实战代码,分析结果,还介绍进阶优化技巧和常见问题解决方案,适合实时应用场景。
硬核拆解 OpenClaw:如何构建真正稳健的生产级 Agent 系统?【下】
本文延续上篇,继续拆解 OpenClaw 中 Agent 模块工程方法,涵盖安全与风险防御、记忆与状态管理、成本与效能优化、子 Agent 协作机制,介绍其方法并解读,指出企业场景需做取舍。
谷歌发布适用于多智能体的八种设计模式
谷歌发布多智能体系统八种核心设计模式指南,涵盖顺序流水线到人工介入架构等范式,对每种模式清晰解释,还附谷歌 Agent Development Kit 示例代码,助开发者结构化设计系统。
从极速复制“死了么”APP,看AI编程时代的技术选型
本文以复刻‘死了么’APP为例,分析AI编程时代技术选型。介绍开发工具,如Qoder;给出技术选型原则,像选声明式技术栈;还阐述Supabase优势,能降后端复杂度、省运维成本。
DeepSeek-OCR是「长文本理解」未来方向?中科院新基准VTCBench给出答案
DeepSeek - OCR的VTC技术可实现高压缩率,降低长文本处理成本。但视觉语言模型能否理解压缩信息存疑,中科院等推出VTCBench评估,测试模型认知极限,还推出VTCBench - Wild检测鲁棒性。
谷歌推出 LLM-Evalkit,为提示词工程带来秩序与可衡量性
谷歌推出基于 Vertex AI SDK 的开源框架 LLM - Evalkit,让大语言模型提示词工程更有序可衡量。它整合实验、测试等环节,与谷歌云工作流集成,有无代码界面,已在 GitHub 发布。
如何正确Vibe Coding?这是来自Anthropic编程智能体负责人的大师课
Anthropic研究员Erik Schluntz分享Vibe Coding经验。他认为AI能力指数级增长,开发者应接纳大模型生成系统,还提出聚焦‘叶子节点’、做好产品经理等策略,并介绍22000行代码合并案例及实战问答。
DeepSeek-OCR是「长文本理解」未来方向吗?中科院新基准给出答案
DeepSeek-OCR的视觉文本压缩技术降低长文本处理成本,中科院自动化所等团队推出VTCBench基准测试评估模型视觉认知,含三大任务及衍生版本,测试结果有‘U型曲线’,还评测多种尖端模型。