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Python 2还能走多远？
自2020年Python 2停止维护，虽仍有项目在用，但企业和社区都在向Python 3迈进。文章介绍了Python 2的发展历程、存在的问题，阐述Python 3的优势，并给出了从Python 2切换到Python 3的方法。
一个邪修方法，帮你把用Agent的钱省掉80%。
作者曾分享Minimax的Agent，因使用成本高遭读者反馈。现该工具推出Publish to Gallery & Remix功能，用户可复用项目，降低成本，还能形成集体智慧。不过产品和交互设计较粗糙。
技术狂飙下的 AI Assistant，离真正的 Jarvis 还有几层窗户纸？
随着AI技术进入新阶段，LLM面临新天花板，市场呼唤从「会聊天」迈向「能行动」的下一代AI Assistant。文章从智能规划与调用等维度分析其发展挑战，介绍不同技术路径并分析优劣势。
字节真的要干生态了？Coze竟然开源了
字节开源 Coze Studio 和 Coze Loop，此时 Dify 等已在 Agent 基础设施赛道站稳。Coze Studio 提供 AI Agent 开发环境，Coze Loop 负责优化平台，技术栈扎实。开源版功能有删减，字节野心是抢占生态范式。
一个月重写三次代码库、三个月就换套写法！吴恩达：AI创业拼的是速度，代码不重要
吴恩达在 Y Combinator 演讲分享创业心得，指出执行速度是创业成败关键，创业者最大机会在应用层，介绍提速方法，还回应 AGI 炒作、token 成本等问题。
OpenAI核心研究员：比提示词工程更重要的，是spec-writing
OpenAI研究员Sean Grove在AIEWF 2025演讲提出，程序员最有价值技能是向AI传达意图，完善规范是含完整意图的「源代码」。他还分享软件工程看法，涉及规范执行、模型训练等内容。
76%程序员依赖AI？代码安全挑战解析
GitHub报告显示76%程序员用AI编程，代码安全成挑战。腾讯等团队建A.S.E评测框架，有项目级代码生成等优势，能评估代码安全、质量与稳定性，未来将扩充功能，邀开发者参与。
LLM提示三剑客：解密CoT、ReAct、DSP如何提升AI准确率？
LLM提示分思维链（CoT）、ReAct和声明式自我提示（DSP）三类。CoT鼓励模型推理，适合多步骤复杂问题；ReAct结合推理与动作，是代理基础；DSP让模型声明计划，用于模块化任务。还给出使用场景与对比。
从输入指令到代码落地：Cline AI 源码浅析
文章从源码角度剖析 Cline AI 将自然语言指令转化为编程任务的过程，包括启动调试、前端输入、主进程处理、任务初始化、构建提示、模型请求等环节，指出核心是 prompt 组装和 tools 调用。
恐怖的 361k+ star！这应该是我见过最给力的宝藏项目，全网最全！
介绍GitHub上的开源项目`free-programming-books`，它汇集海量免费编程学习资源，涵盖编程语言、框架、工具等多方面，有361k+ star。资源广、更新快、结构清、支持多语言，使用简单。