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排序:发表时间倒序
我们是如何失去“当下”的英文
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我们是如何失去“当下”的

佳文共赏
作者: JA Westenberg
发表时间:

铁路统一时间标准催生了时间的商品化,泰勒用秒表将人类劳动切割为可买卖的分钟单元,电报、电话与智能手机层层压缩时间间隙直至彻底消失,实时信息流使过去现在未来坍缩为无差别的混沌,通知不断征税当下时刻使其沦为内容原料,年轻一代从未体验过无后台通道的纯粹在场,焦虑抑郁数据随社交媒体普及陡升,唯有在手工制作、遛狗或长距离行走等加速器不可及之处,神经系统才能短暂找回被殖民的此刻。

智能体技术栈博弈英文
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智能体技术栈博弈

技术博客
作者: Addy Osmani
发表时间:

作者认为当前生产级智能体的主要瓶颈不在模型,而在底层架构失衡,导致治理、可靠性和审计风险持续累积;未来一年团队应押注四件事:为智能体建立平台级身份与权限控制,提供跨系统通用上下文,支持跨天跨周的持久执行与人工审批,以及用开放平台替代自建管道;谁先把智能体基础设施标准化,谁就能把资源集中到真正有差异化的业务逻辑上。

Impeccable:前端设计工具中文
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Impeccable:前端设计工具

开源项目
作者: pbakaus
发表时间:

Impeccable是基于Anthropic技能扩展的开源前端设计工具,内置18个AI命令与反模式库,通过7个领域参考文件指导LLM规避Inter字体、紫色渐变、卡片嵌套等常见设计偏见,支持Cursor、Claude Code等多平台即插即用,并配备独立CLI工具可扫描检测24类设计问题。

Harness:开源 DevOps 开发平台中文
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Harness:开源 DevOps 开发平台

开源项目
作者: harness
发表时间:

Harness Open Source 是 Drone CI 的下一代开源 DevOps 平台,基于 Go 和 TypeScript 构建,集成代码托管、CI/CD 流水线、Gitspaces 开发环境及制品仓库,支持 Docker 本地部署,旨在提供端到端的开源开发体验。

记忆可能正在损害你的AI产品英文
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记忆可能正在损害你的AI产品

技术博客
作者: Manthan Gupta
发表时间:

AI产品把记忆当默认卖点,但作者认为它本质是高成本的产品与系统税:常导致答案被旧偏好锚定、上下文膨胀、调试更难,并放大隐私泄露与安全投毒风险。多数场景应先做显式配置、工作流状态和任务级检索,只有长期连续型产品才值得谨慎引入记忆。

OpenAI Agents SDK:轻量级多智能体工作流框架中文
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OpenAI Agents SDK:轻量级多智能体工作流框架

开源项目
作者: OpenAI
发表时间:

OpenAI Agents SDK是面向多智能体工作流的轻量框架,兼容OpenAI及100多种LLM,提供智能体配置、工具调用、安全校验、人机协作、会话管理、追踪调试和实时语音能力,0.14.0新增容器化沙盒智能体,可在本地执行长时任务、检查文件、运行命令和打补丁,提升复杂自动化任务的可控性与扩展性。

我如何用每月20美元的技术栈运营多个月10万美元收入的初创公司英文
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我如何用每月20美元的技术栈运营多个月10万美元收入的初创公司

技术博客
作者: Steve Hanov
发表时间:

作者虽有营收和用户仍因过度精简难获融资,因此给出低成本创业方案:用5到10美元VPS、Go、SQLite、本地GPU跑批量AI,必要时用OpenRouter接入顶级模型,用Copilot控开发成本;多数初创公司无需复杂云架构和风投,也能以极低烧钱实现可扩展增长。

Cursor 学习教程中文
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Cursor 学习教程

学习资料
作者: Cursor
发表时间:

Cursor Learn 是一门面向开发者的实用课程,核心是教你理解 AI 模型的原理、类型与局限,并用 Cursor 等工具提升写代码效率。课程强调在成本、速度和可靠性间做取舍,建立正确心智模型,避免生成代码不可用的低效循环,最终掌握可迁移到各类 AI 工具的软件开发方法。

《动手学大模型》中文
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《动手学大模型》

学习资料
作者: Lordog
发表时间:

《动手学大模型》是上海交大张倬胜团队推出的免费实践教程,面向初学者提供大模型入门与课程研究支持,覆盖微调部署、提示学习、知识编辑、数学推理、多模态、智能体与安全对齐等11个主题,并配套课件、代码和脚本;2025年6月又新增与华为昇腾联合开发的国产化《大模型开发全流程》教程,形成更完整的入门到进阶学习体系。

你的人工智能并非“笨拙”—— 它只是需要更出色的驾驭方式英文
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你的人工智能并非“笨拙”—— 它只是需要更出色的驾驭方式

技术博客
作者: Lychee
发表时间:

智能体失效的主因不是模型能力不足,而是缺少明确的系统外壳,可靠方案是用Harness Engineering把模型置于受控执行层中,通过约束行为、外置状态、逐步校验和局部恢复,配合工具截断、模式验证、状态管理、编排与重试机制,避免长流程中的幻觉、格式漂移和整体崩溃。生产级AI竞争力取决于系统设计而非提示技巧。

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