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从 0 到 25 万行:一个 100% AI 编码项目,真正难的不是生成,而是治理

作者分享 Routa 项目用 AI 驱动开发的经验,指出 100% AI 编码项目真正难的是治理。介绍多个工具参与情况,阐述项目长出反馈系统的过程,包括规则入口、上下文收敛、提交前约束及仓库级裁决等。

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2.2 万 Star 的 AI 虚拟伴侣项目!AIRI,连续一周登上 GitHub 日榜热门!

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震撼!0人类,16个Claude全自主开发,2万美元十万行代码成功运行Linux

Anthropic研究员用Claude Opus 4.6智能体团队,让16个Claude自主协同,花两周和2万美元,编写出超十万行代码的C语言编译器,能运行《毁灭战士》、编译Linux内核,但也暴露了一些局限。

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这个一年前出现的词让小白从 0 到月入 1 万美金成为现实

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真·开外挂!MIT新研究:架构0改动,让大模型解锁千万级上下文

MIT CSAIL团队提出递归语言模型RLM,不改动模型架构,让GPT - 5、Qwen - 3等模型具备千万级token超长文本处理能力。它将上下文处理“外包”,实验显示其处理规模超前沿模型,复杂任务优势显著,多数场景性价比高。

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看完 Manus、Cursor 分享后的最大收获:避免 Context 的过度工程化才是关键

上下文工程优化是Agent创业公司新一年竞争重点,其信息质量很大程度决定Agent表现。文章结合Manus、Cursor团队思路,给出做好上下文工程要点,如缩减上下文、搭建工具行动空间、多Agent协作等。

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