Cursor 让我第一次强烈感受到 AI 编程的震撼，Codex 则让我第一次真正感觉到，AI 不只是编程助手，而是一个真正的超级Agent，Codex 明显更接近下一阶段的形态。

2026年8月GitHub十大热门：Agent 正在从「会写一段代码」走向可复用的 Skill 资产 + 可治理的记忆/文档上下文 + 更贴近真实桌面与硬件工作流。

一个人+AI做情侣食谱小程序，30天纯赚 上一篇「一个月赚了8块」发出去后，评论区挺热闹。 "8块，够买杯奶茶""这也能叫赚钱？" 现在可以回一句：奶茶钱有了，还能加份小料。 先说结论：上线30天，累

我用 GPT 有两年多了，也算是个重度用户了吧。平常写方案、改文案、整理资料、有时候半夜想到一个选题也会爬起来跟它聊两轮。因为网络的原因，我一直走的是中转站——大家懂的都懂，就是第三方转发 API 的

先放个结论：按星哥的步骤配置完，你就能在本地工具里直接调用 DeepSeek V4 Pro 的免费额度，不用充值，不用复杂操作，5 步就能搞定！ 免费的模型： 一、准备工作 想薅这个羊毛，提前准备好这

引言 哈喽大家好，我是亿元程序员，一位有着8年游戏行业经验的主程。 从零做一款微信小游戏，需要几个人？ 正常情况下，至少需要： 美术负责界面和游戏素材； 策划负责玩法、关卡和数值； 程序负责功能开发和

OpenAI 内部用 Agent Loop 五个月写了 100 万行代码。我决定自己验证一下——造了一个框架，给个种子文件，让 AI 无限跑下去。结果发现，真正的难点根本不在模型能力。

上一期聊 Pi 的时候，还提到它没有内置 MCP，想用得自己装扩展。现在，这一点得更新了：Pi 已经原生支持 MCP。 官方还专门写了一篇 《You Said No MCP!》，标题翻过来就是“你不是

前言 最近编程圈最火的一个词，非 Skills 莫属。 不是指程序员的技术能力，而是指 AI 编程助手的“技能包” 。 一套让 AI 从“随缘写代码”变成“按流程交付”的标准化工作流模块。 今天这篇文

2024 年 10 月 25 日，Simon Willison 让 16 个大模型画一只骑自行车的鹈鹕。两年过去，这道题成了看模型进步最直观的一把尺子。

本文梳理小米 MiMo 从 MiMo-7B 到 MiMo-V2.6 的模型迭代、V2.6 的 RL 训练、下一代架构 HySparse2，以及 MiMo Code和 MiMo Desktop 两款产品

我是一名从事七年的软件开发工程师，最近用AI完成工作，突然发现了一个问题，我们把AI都用错了。 第一阶段：程序员手撸代码，觉得AI不可靠。 第二阶段：部分代码让AI写，写完人工review。 第三阶段

我看着老板的脸色由白转红，又有点儿紫，最后有点儿黑，没说一句话。沉默良久以后老板开口说：小X啊，这个事儿公司需要开会讨论一下，你把材料留下先回去吧。走出办公室的一刻，我看着老板拿起那份账单...

先说结论：别重复造轮子 很多人一听"自己开发 Agent"，第一反应是"那不得从模型调用、消息循环、工具协议、权限系统一路手写？"。 其实不用。Ag

你用 Claude Code 写了几个月代码，却不知道自己到底花了多少钱。 你开了 20 个对话窗口，想找三天前 AI 写的那个函数，翻遍聊天记录也找不到。 你的团队每个人都在用 AI 写代码，但没有

在 Codex 中安装 Jev 判断模型实测，Agent 决策比 LLM 快 40-200 倍，便宜 40-400 倍，输出 Token 免费

有没有小伙伴跟我一样，每天都去白嫖 WorkBuddy 的 100 积分，每天都怕忘记领。 其实我早就开了会员，但还是会有积分焦虑，天天惦记着今天的积分领没领。

上一篇智慧厂房文章写到最后，我留了一个问题：那条从调研、设计、切素材、建模到网页化的链路，换个场景还能跑通吗？ 这次我换成智慧农业。厂房里看设备和分区，农业园区里要看地块、作物、墒情、水肥和当天作业。

最近一周，一个叫 Jev 的模型突然火了。玩游戏、订机票、分邮件，连 GitHub 上一个自己逛网页的开源项目，都说自己是 Jev 驱动的。 怎么火成这样，问题跟着就来了。它到底是个什么东西？