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快到年中了。回头看,这半年我换掉的不只是云上的主力 Agent,也把入口从聊天窗口换成了工作台:Hermes 在云上做中枢,OpenCode 留在本地做 cod...
Loop Engineering 的天花板不是 token,是工程师的判断力。而 Loop Engineering 本身正在削弱这个判断力。
从 Prompt 到 Loop,四个工程阶段每一步都在用更多 token 换更高可用性。这不是模型在变聪明,是工程在替模型还债。
Copilot 改计费之后,credits 烧多快看不见、账单来了才慌——做了个桌面硬件监控台,实时盯着月度和今日用量,放桌上一眼就知道今天烧了多少。
container machine 是 Apple Container 里容易被忽视的另一半:不是跑一个进程,而是跑一个完整的 Linux 开发环境,自动挂载你...
同一份代码审计任务,MiniMax M3 花 找到个问题,最贵一档花3.39 也不过找到 15 个——便宜模型正在逼近专有模型的能力边界,这个趋势值得每个重度使...
AI 消除了工作流里的摩擦,却也悄悄跳过了成长路上的必经之路。GitHub Copilot 改计费只是一个信号:不是所有的慢都该变快。
jk 是为 AI coding Agent 设计的 Jenkins CLI:附带配套的 SKILL,无需 MCP server,Agent 直接执行命令即可操作...
《Harness Engineering 又来颠覆了》提出了三条原则,《蒸馏 Google 工程基因》介绍了 agent-skills——但「状态持久化」那条原...
AI 正在同时击穿两种漏洞披露文化赖以成立的前提,开源软件的透明度优势正在变成安全负担,用户和维护者都面临前所未有的压力。
AI coding agent 默认以最快速度到达「完成」,跳过写 spec、先写测试、上线检查这些在 diff 里看不见的工作。Addy Osmani 把 G...
TL;DR:Atlassian 宣布默认使用用户数据训练 AI,这不是意外,而是行业惯例。本文梳理海外和中国主流平台的数据训练政策,拆解背后的三个共同规律。
TL;DR:2024 年底到 2025 年初,AI 编程工具曾以远低于成本的价格开放旗舰模型访问权限。那个窗口正在系统性地关闭,本文用完整的数据还原这个过程。
第一篇来自前端开发者 Adam Argyle,标题直白:《AI 为什么在前端表现糟糕》[1]。第二篇是宾夕法尼亚大学和波士顿大学两位学者发在 arXiv 上的论...
TL;DR:用 OpenClaw 全程操控远程 VM,从 Terraform 建机器到安装配置 Hermes Agent,并在实测中触发了自我进化,生成了一个高...
Harness Engineering 不是新范式,是软件工程基本功在 AI 时代的强制兑现——你欠的文档债、流程债、架构债,AI 会让你加倍还。
用 opencode-telegram-bot 把 opencode 接入 Telegram 是个很方便的方案(详见 上一篇:用 Telegram 远程操控本地...
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