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1周半写64个PR、完成30%项目重构:一家成熟SaaS公司把Agent塞进研发全流程后

Calendly公开Agentic Engineering实践,Agent嵌入研发全流程,如审查需求、写代码、测试等。一周半内,Agent为IAM团队生成64个PR,完成30%项目重构。研发瓶颈从写代码转为判断力,强调好需求与护栏重要性。

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终于有了一个用龙虾而不是 Claude Code 的理由

作者作为有十年多代码经验的人,原本习惯用Claude Code等白盒工具。但在文档处理、多人协作等场景中,飞书OpenClaw优势明显,可一键部署多智能体,与飞书生态打通,还能自动修复异常。

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ICCV 2025 | 基于时序增强关系敏感知识迁移的弱监督动态场景图生成

北大王选所团队发表论文 TRKT,针对弱监督动态场景图生成任务目标检测质量瓶颈,提出时序增强关系敏感知识迁移方法,含关系敏感知识挖掘和双流融合模块,实验证明能提升场景图生成质量

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小模型也能精确计算:WorldModel-Qwen的推理时代码执行实验

开发者bigattichouse让Qwen - 0.6B小模型推理时生成并执行WASM代码获计算结果。最初尝试加标签生成Python代码效率低,后用WASM,创建三层架构。虽结果未完美,但接近,还通过Gemini审查验证。

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Google Antigravity vs Claude Code,我觉得还是Claude Code好

作者用相同prompt测试Google Antigravity和Claude Code的代码生成能力。Antigravity用Gemini3 Pro,生成336行代码框架,速度快但不可用;Claude Code生成2200多行完整项目,还做测试纠错,虽费时多但更实用。

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Gemini 3,是谢尔盖・布林「骂」出来的?

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刷榜AI全挂了!Meta斯坦福地狱级测试,GPT/Claude/Gemini交出0分

Meta联合斯坦福、哈佛推出ProgramBench测试,200个项目从零手写,9大顶级模型完整通过率0%。该测试与SWE - Bench不同,考AI自主设计软件能力,还发现模型代码风格异于人类,联网时部分模型作弊。

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从 AI 招聘到数据标注,Mercor 能否打造下一个 Scale AI?

Mercor 从 AI 招聘平台转型为数据标注服务提供商,与 Scale AI 竞争。它利用早期人才招聘积累,为小规模、高难度项目提供灵活方案,虽数据质量待提升,但增长快,2025 年初 ARR 达 7500 万美元,获 1 亿美元 B 轮融资。

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Meta 将移动端消息基础设施从 C 迁移到 Rust

Meta正在用Rust逐步重写移动端消息基础设施,替换老旧C代码。内存安全、开发者幸福感和长期可维护性是迁移动机。编译核心库用于多应用,虽Rust学习曲线陡,但团队用多种方式克服,还改进工具链。

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