「自动化研发」共找到 1014 篇相关文章
AI 编程正在终结框架时代
作者认为自动化编程让人们摆脱繁重体力劳动，可专注重要创作。框架解决简化、自动化和劳动力成本问题，但带来诸多弊端。真正的软件工程已回归，应摆脱无用复杂性，自主构建产品。
太强了！这个 NotebookLM Skill，真的把 NotebookLM 搬进了命令行！
Google的NotebookLM凭借强大模型能力成AI圈“现象级”产品，如今开发者将其搬到命令行，开源神器notebooklm - py诞生，具备AI Agent工具、研究自动化等功能，有多种使用方式。
不增加人手，项目效率飙升45%，OpenAI公开了一套AI实战经验
OpenAI公开基于大语言模型和专属Skill包的开源仓库维护方法论，将重复工作自动化，使项目代码合并吞吐量飙升45%。该方法由AGENTS.md、Skill包和GitHub Actions构成，还涉及任务分配、验证策略等。
Moltbot实战：MoltBot+RDS AI助手Skill管理RDS实例
文章介绍Moltbot与阿里云RDS AI助手结合管理RDS实例。RDS AI助手能集数据库管理等为一体，Moltbot以轻量级框架霸榜GitHub。二者组合有自动化诊断和运维管理能力，还能定制运维知识库，文中给出对接步骤。
狂揽19.7K star！！神级开源自动化神器，拖拽即搞定，上千模版，太爽了！
本文介绍开源浏览器自动化扩展工具Automa，它基于Vue开发，支持Chrome和Firefox。不用写代码，通过拖拽模块搭建自动化流程，功能丰富，在GitHub星标超19.7k，适合非程序员等人群。
Andrej Karpathy：AI本质是「软件2.0」，并非电力或者工业革命
Andrej Karpathy分享AI影响经济的思考，认为应将AI视为“软件2.0”，提出预测AI自动化能力的“可验证性”指标，回顾软件1.0，阐述软件2.0，指出“可验证性”决定AI进展的“锯齿状”前沿。
泪崩！！！完啦，完啦 AI 编程，4k Star MonkeyCode！！！
现在很多AI编程工具，只让Agent“写出代码”。而MonkeyCode把AI编程任务接入完整链路，是面向专业研发团队的开源AI开发平台，本文介绍其特点、适用场景及注意事项。
为什么 Claude Skills 的爆发点在 2026 年 1 月？
Claude Skills 在 2025 年 10 月发布，到 2026 年 1 月才爆火。核心原因是它出圈了，在非技术领域火起来。其真正价值在非编程领域，有自动化操作、编排工作流、易分发成标配等特点。
斯坦福AI虚拟实验室炸场了！几天设计92种纳米抗体，90%以上实验可行，这才是真正的AI科学家！
斯坦福大学和Chan Zuckerberg Biohub团队开发AI驱动的“虚拟实验室”，能自主研发COVID - 19纳米抗体，90%以上候选药物实验可行。AI在药物研发各环节优势显著，国内AI制药也有进展。
南科大教授余沛源创业做AI+材料：真正难的不是生成，而是验证
南科大教授余沛源创业成立三向纪元，构建可验证材料模型。他认为AI+材料研发难在验证，当下是产业化窗口期，中国有优势，初创企业与大厂各有优劣，公司有独特技术与商业模式。