在飞书里直接指挥 Claude Code：这个开源神器让你的工作流起飞！
如果你同时用飞书和 Claude Code 的话，Zara Zhang这个开源项目 feishu-claude-code-bridge 值得一试，它可以让你在飞书里面直接连接 Claude Code，
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GLM-5.1-HighSpeed不是更小的蒸馏模型，而是真正的旗舰级大模型，却跑出了每秒400个token的极致速度！一举将大模型API的推理速度推向新高度。这不仅是一次速度的突破，更代表着AI基础
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如果你用 Copilot、Claude Code 或 Gemini CLI 进行过足够多的结对编程，你一定很熟悉这种感觉：你描述了自己的需求，agent 生成了一段能编译、能运行、表面看起来也对的代码
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昨天阿里 Qwen 团队悄然放出了 Qwen3.7 Max，这不仅是 Qwen3 系列的最新迭代，更被官方定位为“Agent 时代的基础模型”。根据 Qwen 研究员 Chujie Zheng（郑楚杰
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从模型卷到产品卷，国产大模型打响 Agent 终端争夺战5 月 20 日，AI 圈被一则招聘消息瞬间点燃！国产顶尖大模型公司DeepSeek 正式组建 Harness 团队，从零打造 Code Har
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Prompt Engineering、Context Engineering，以及现在的 Harness Engineering。Prompt engineering 随着 2022 年底 ChatG
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今天我们来聊一个被很多人低估、却决定 AI Agent 成败的核心要素——记忆系统。最近，SwirlAI 创始人 Aurimas Griciūnas 在 X 上发了一篇关于 AI Agent 记忆的深
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2023年，AI圈最火的关键词无疑是Prompt Engineering（提示词工程）。彼时，大语言模型（LLM）凭借简单提示词就能生成流畅文本，开发核心也聚焦于人工设计输入模板，人机交互呈现单向线性
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最近 OpenAI 放出一篇重磅文章《Harness Engineering》，直接把行业震了：他们一个内部团队，用 Codex 从零搭建了一个真实内部产品，没有一行代码是人工手写的，5 个月积累约
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你知道在 AI 输出中，HTML 比 Markdown 更好吗？如果你对此存疑，一位 Anthropic 工程师的新指南可能会改变你的看法。Anthropic 的 Claude Code 工程负责人
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最近在 GitHub 上刷到一个真·宝藏开源项目，直接让我眼前一亮！它叫 12-Factor Agents，由 HumanLayer 团队推出，目前已经斩获 11k+ Star。 如果你正在开发 Ag
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大多数工程师以为自己在把 Claude Code 当作一个编程助手在用。实际上，他们脚下是一个更庞大的 agent 运行时，而他们很少真正审视它。Anthropic 自家的文档已经清楚表明，Claud
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2026年，无数人陷入AI学习的死循环：斥资购买高价课程、疯狂囤积证书、刷完上百小时教程，却依然不知道如何动手搭建一个能解决实际问题的AI系统。他们不是不够努力，而是踩了两个致命误区：一是忽略了互联网
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AI圈的军备竞赛，已经卷到了一个全新岗位上。最近半个月，三大AI巨头集体动作，目标直指同一个职位——Forward Deployed Engineer（FDE）。谷歌急到压缩面试：从过去数周4-6轮，
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2024 年，我们做了演示。2025 年，我们做了编码代理。2026 年，我们要把通用型知识工作者真正投入生产环境。Anthropic 的 David Soria Parra 称，Model Cont
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1. 核心认知：搞工程化，而非只玩Prompt这是最基础，也最容易被忽略的一点。Prompt Engineering（提示词工程）是入门捷径，但绝不是终点。很多人沉迷于调参式Prompt，却忘了AI落
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从Hermes Agent等前沿智能体框架的强势崛起，到OpenAI、微软等科技巨头相继推出Workspace Agents等AI智能体产品，产业界的密集动作标志着AI已正式完成从“对话式”向“执行式
阅读全文AI时代别慌！吴恩达最新发声：AI不是来抢饭碗的，是来给你送机会的
刷到这篇文章的你，是不是也被近期的AI失业潮搞得焦虑？“ChatGPT写文案比我快10倍，我要被裁了”“AI能自动编程，程序员要失业了”“连设计师、行政的活，AI都能搞定，普通人没出路了”……打开手机
阅读全文2026 年最值得读的 12 本 AI 书（适合真正动手做项目的人）
大多数 AI 书单满足的是“好奇心”，不是“造东西”。做 agents 的后端工程师和想理解 AI stack 的产品经理需要的书不一样；专注 evaluation 的 ML 工程师读的东西也和为时延
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就在我们还在消化Anthropic工程师Thariq的实操干货、忙着用HTML解锁AI输出新姿势时，更炸裂的消息来了——AI教父Andrej Karpathy（卡帕西）直接公开站台，彻底把HTML替代
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你的第一个 agent 也许只带着一个 500 个 token 的 system prompt 和两个工具上线，但这些数字通常会很快膨胀。举个例子，泄露的 Claude system prompt 大
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你有没有过这样的经历？用LLM搭了个聊天机器人，跑Demo时顺风顺水，能推理、会调用工具，怎么看都像个“全能智能体”。可一旦部署到生产环境，瞬间翻车：模型转头就忘三步前说的话，工具调用悄悄报错，上下文
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你可以把一个 GitHub issue 分配给 Codex，离开电脑，20 分钟后回来时，已经有带测试和文档的完整 pull request（PR）在等你审核。不是一段代码片段，而是一套可运行、可评审
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我所在公司的高层手里，攥着一份8000 人的裁员名单。我有10% 的概率在这份名单上。5 月 20 日，也就是十几天后，我就会知道最终结果。看到 Coinbase 刚刚发布的「AI 驱动裁员」公告，我
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OpenAI Codex 在 4 月 30 日发布后，下载量迅速大幅超越 Claude Code。鉴于开发者对这款工具的采用速度正在快速分化，现在是时候评估是否应当从 Claude Code 切换到
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每天和AI打交道的打工人，大概都有过这样的崩溃时刻：让AI生成一份复杂方案，结果收到几百行Markdown，密密麻麻的文字堆在一起，别说仔细看，光扫一眼就头大；想让AI做个简单的图表、对比表格，它只能
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你是否在 AI 辅助编程中陷入这样的困境：简单任务得心应手，一遇大型项目就频频翻车；Claude 频繁 “失忆”，上下文混乱、任务冲突不断；零散教程学了一堆，始终无法搭建稳定可复用的工作流；想落地团队
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智谱AI（Z.ai）正式发布了GLM-5V-Turbo的技术报告。这不是一次普通的模型更新，而是他们首款原生多模态编码基础模型，专为视觉编程、长时序规划和智能体（Agent）工作流而生。一句话总结：A
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5月6日，旧金山Code with Claude现场，Anthropic的灵魂人物——Amodei兄妹（Dario & Daniela）罕见同框，一场半小时的对话，炸出了AI圈半壁江山的秘密。同一天，
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在实际构建 Agentic Systems 时，AI 模型本身很少再是瓶颈。真正的瓶颈在于包裹它们的“harness”。Anthropic 用了两年时间为 Claude 打造这层 harness——它
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