Harness Engineering: C 端 AIGC 内容生产自优化实践
阿里妹导读文章内容基于作者个人技术实践与独立思考，旨在分享经验，仅代表个人观点。在前一篇 《Harness Engineering:为 AI 打造可持续迭代环境的实践》 中,我们讲了 HelixVer
阅读全文Rust 生态的隐形成本：2500 亿次下载与开源可持续性之问
2025 年底，crates.io 累计下载量突破 1000 亿次。这个数字本身已经是开源世界的一个里程碑。但仅仅几个月后，这个数字变成了 2500 亿。不是 1100 亿，不是 1200 亿——是
阅读全文20 万台服务器暴露后，这个项目开源了！
Agent 普及的越快，就越是要提防它背后的风险。因为在生产中，它得能接上你的 ERP、SAP、在线文档才能干活，但接入的那一刻，数据就可能失控。原因很简单，当下的 Agent 的权限编排，完全跟不上
阅读全文AI Infra入门干货总结：大模型是如何高效推理的
作者：binnnliu看了很多的文章和视频，我以为我理解大模型的工作原理了，直到看了vLLM的代码，我发现很多地方理解的太过表面。因此花了大概2个月的业余时间，深入阅读了vLLM的源码，本文算是对于学
阅读全文连短信验证码都不让用了？Windows又在搞偷偷“创新”
将 脚本之家 设为“星标⭐”第一时间收到文章更新本文来自电手（ID:AoMeiDianShou），未经授权不得二次转载“短信验证码”想必每个会上网的电友都不陌生吧！这玩意儿有时候好用是确实好用，但，不
阅读全文IntelliJ IDEA 从卡顿到起飞，只用改这些。。。
将 脚本之家 设为“星标⭐”第一时间收到文章更新来源 | 苏三说技术 （ID：susanSayJava）前言今天不聊高并发、不聊架构设计，想和大家聊一个每位Java程序员每天都在用的工具——Intel
阅读全文彻底出圈！比 Electron 轻 10 倍！轻量化桌面端框架爆火！
脚本之家 设为“星标⭐”第一时间收到文章更新出处：前端之神（ID：Sunshine_Lin_God）Wails 是一个用 Go + 任意前端框架（Vue/React/Svelte 等）编写跨平台桌面应
阅读全文最新调查发现：计算机毕业生，就业率断崖式下滑
2026年的毕业季，对美国计算机专业的应届生而言，是一场令人窒息的“倒春寒”。著名商业杂志《经济学人》在最新调查中发现，自从ChatGPT问世以来，美国计算机专业毕业生的就业率出现明显下滑。2022年
阅读全文【机器学习】隐马尔可夫模型简介
量化交易中长期存在一个挑战：金融市场的行为模式会频繁发生变化，有时甚至是突变的，这背后往往是政府政策、监管环境及其他宏观经济因素的阶段性变动。这些不同的市场阶段通常被称为“市场状态”。如何有效识别状态
阅读全文Anthropic三张底牌全翻了！Mythos1首次现身，Opus4.8曝光
来源：新智元【导读】几乎同一天，Anthropic三大超级AI提前曝光！Claude Opus 4.8突袭谷歌后台，Sonnet 4.8跳级4.7。曾经叫嚣着「太危险不公开」的Mythos 1，也现身
阅读全文连 Karpathy 都开始恐慌：AI 正在重新定义「程序员」｜ 硅基时间
文 / 蒋涛（CSDN 创始人）本文为《硅基时间》系列之一。作为一个从业三十年的程序员老兵，我们正在亲历有史以来最大的一场科技革命。我想认真记录 AI 正在带来的时代趋势，以及程序员这个行业正在经历的
阅读全文不给现金，只给超3亿美元Token！Sam Altman开始“拿算力换股份”：向169家YC公司发200万美元Token，但要拿股权来换
整理 | 郑丽媛出品 | CSDN（ID：CSDNnews）当年互联网创业公司最熟悉的“羊毛”，是云厂商送的服务器额度；现在，AI 创业圈的“新硬通货”，已经变成了大模型 Token。而这一次，出手最
阅读全文辞掉大厂工作，他砸4.8万美元在家自建服务器：一年后，日均省下105美元！
当越来越多 AI 开发者开始抱怨“云 GPU 太贵”时，有人干脆选择了自建服务器。但自己搭服务器，到底比租云 GPU 便宜多少？本文作者算了一笔账，并分享切身体验。作者 | Rosmine
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在 AI 技术火热的当下，几乎所有大厂都将 AI 落地视为业务升级的核心抓手，但现实是，绝大多数企业的 AI 落地要么停留在 “试点好看、落地难行” 的阶段，要么投入大量资源却收效甚微。今天我们就来
阅读全文让 AI 自己做增长：基于OPC和Harness思想的自主增长系统探索
阿里妹导读文章内容基于作者个人技术实践与独立思考，旨在分享经验，仅代表个人观点。一、做这个系统的背景故事的起点是我们持续在围绕高德地图PC站做SEO优化，在探索各个方向上能带来增长的可能。偶然在某社媒
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一个调用了超过两亿次的函数，还能再快 5 倍吗？image-rs 是 Rust 生态中最基础的图像处理库，几乎任何需要读图、写图、处理像素的 Rust 项目都会间接依赖它。它的 fast_blur 方
阅读全文每次认识一款机器人-Unitree G1
Unitree G1 人形机器人深度解析从四足到双足：宇树科技的人形机器人技术演进之路一、引言在具身智能（Embodied AI）快速发展的今天，人形机器人正从实验室走向实际应用。2024年，宇树科技
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想要克隆自己的声音做配音，ElevenLabs 当属首选，它这个功能做的的确不错。但每月几十刀的费用，加上音频数据要上传到他们服务器，对不少人来说都是个门槛。对于语音输入也有不错的工具，比如 Wisp
阅读全文米聊飞信没了声，微信进了博物馆
将 脚本之家 设为“星标⭐”第一时间收到文章更新来源 | 科技狐 （ID：kejihutv）最近，微信干了件大事，把自己十四年前的第一行代码，捐给了博物馆。不少人听说后都愣住了：一个 APP 居然也能
阅读全文我说：“咱们以后面试，必须要问 Harness” 老板说：“Harness 和 Context、Prompt Engineering 不一回事吗？” 我说：“你可别掺和了”
将 脚本之家 设为“星标⭐”第一时间收到文章更新来源丨程序员Sunday（ID：gh_255b41b1f634）最近这段时间，Harness Engineering 这个词开始被越来越多人提到。尤其是
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将 脚本之家 设为“星标⭐”第一时间收到文章更新出品 | 前端也能这么有趣（ID：gh_526929db9664）说在前面高频按下标读、批量遍历、要吃满引擎优化，用数组；已拿到节点并且高频中间改链路，
阅读全文耿同学被人「反向打假」了，结果如何？不成立！
最近学术圈最火的，非「耿同学」莫属。这位北航肄业的博士生，愣是凭一己之力，把同济、南开、中山、上海大学等多所 985/211 高校的院长、杰青们，挨个送上了舆论的风口浪尖。可就在耿同学「战绩赫赫」之际
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作者：Jason，OpenAI Codex团队近日，OpenAI Codex 团队的 Jason 发了一篇长文，题目叫《Getting the most out of Codex》，完整地分享了自己充
阅读全文硕士，家里比较穷，毕业是继续工作还是读博？
我是一个在读的分子生物学硕士研究生，家里是农村，比较穷，我是应该出来工作呢？还是在学术的道路上继续不顾一切的奋斗呢？回答一作者：韩愈字退之 链接：https://www.zhihu.com/quest
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随着大模型走向万亿参数时代，MoE（混合专家）架构成为主流，但其在异构芯片（NPU）上的推理性能还面临着诸多挑战。近日，在国际顶级机器学习系统会议 MLSys 2026 的MoE推理优化挑战赛中，清华
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Rust 1.95 于 4 月中旬发布后，下一个稳定版 1.96 预计在 5 月底与开发者见面。这个版本虽然没有颠覆性的语法大改，但在工具链、文档生成和标准库能力上有多项值得关注的改进。与此同时，Ru
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搞爬虫或者写浏览器自动化脚本，总会被各种反爬验证折磨。脚本跑到一半，就被 Cloudflare 验证拦下。还有谷歌的 reCAPTCHA，会给我们的行为打分，爬虫脚本的分数通常比较低，直接被判定为机器
阅读全文Codex 的 /goal 为什么能让 Agent 稳定做长任务？本质就是一张状态表
这是2026年的第16篇文章（ 本文阅读时间：15分钟 ）前言最近在看 Codex 里 /goal 的实现，越看越觉得这个功能被低估了。很多人一聊起 Agent 长任务，就会说：让它自己规划、自己执行
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作者 / Google I/O 团队AI 已不再只是提供辅助，而是迈向了能够在整个工作流中独立处理复杂任务的智能体阶段。在今年的 I/O 大会上，我们发布了 Gemini 3.5 系列模型，并升级了我
阅读全文最近AI 进化社・AI 测试版块，更新了多篇AI 赋能测试全流程的实战教程。 说实话，想把AI 测试真正落地、和真实项目深度结合，讲得透彻、新手能听懂、老手能直接复用，背后需要大量打磨、实操验证，也耗费了我非常多时间。 就在刚刚，重磅更新了一篇Agent Skill 赋能测试用例设计的深度实战教程。简单统计了下，单篇教程2.7 万字、数百张实操截图，全是可直接照搬落地的干货。 很多同学会觉得：用 Agent Skill 生成测试用例，网上教程一搜一大把，不是很简单吗？ 随便打开 Claude Code、Cursor、Trae，把需求丢进去，让 AI 开发个 Skill，上传 PRD 一键生成用例就完事了。 但我负责任地说：网上 95% 以上的 Skill 用例教程，都停留在 “搭个看起来能用的Skill Demo ” 层面。看似炫酷，真拿到真实项目落地、用来提效，你会发现完全用不起来。 而我这篇教程之所以篇幅这么长，核心区别就在于： 不只是教你怎么开发 Skill，而是完整搭建一套闭环落地体系： 从需求拆解→用户故事结构化→用例生成→边界 / 高频 BUG 场景补全→用例分级筛选→量化质量评审→人工终审→复盘沉淀，全链路打通。 首先我们要先保证源头需求清晰、方向正确—— 需求模糊，后面所有测试、设计、开发全都是无用功； 再解决AI 用例完整性、逻辑正确性、可执行性； 最后实现用例质量可量化、可校验、可迭代。 整套流程，我配套开发了6 个专属定制 Skill支撑落地。 与其说是一套工具，不如说是一套 「需求分析→测试设计」标准化闭环体系 。 学会这套体系，只要是标准化、重复性高的测试工作，都可以按照这套思路，自定义封装专属 Skill。 AI 测试的下一阶段，早已不是套用通用工具，而是结合自身业务、团队流程，打造自己的专属生产力工具。 当然这里，有一个需要澄清的地方，当下 AI 赋能测试的实现路径非常多，大模型直接对话、提示词工程、MCP 工具调用、Agent 团队、自动化脚本、Hooks 等都可行。 但Agent Skill 是新手入门首选、落地成本最低、复用性最强的方式。 同时我也想提醒大家： 不要把 AI 测试、AI 赋能测试，简单等同于只会用 Agent Skill。 不管是 Skill 还是其他 AI 形态，本质都只是工具和手段。 真正的核心永远是：测试思维、业务理解、质量把控逻辑。 我们的目标，是用 AI 解放重复低效劳动，把更多精力投入到深度业务分析、风险挖掘、质量策略设计，让 AI 成为测试人的得力搭档，而非替代者。
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