为什么我们需要MCP？ 作为开发者，你肯定用过 ChatGPT 或 Claude 写代码。它们很强，但有一个致命痛点：它们是“瞎”的。 它看不见你公司内网的 API。 它连不上你本地的数据库。

AI编程有些很难覆盖的死角：低代码库和存储的schema，无法做上下文关联给出正确的提示和代码修改。

还在愁 OKR 怎么填。写代码重构？那是本分。写修 Bug？那是填坑。 真正能拿 高绩效 的项目，往往是那种 “看着不起眼，一用回不去，老板还觉得你不仅懂技术更懂业务”的东西

基于 YOLOv8 的边坡排水沟堵塞智能检测系统设计与工程实现 [目标检测完整源码] 一、问题背景：为什么要“自动识别排水沟堵塞”？ 在山区公路、水利工程、高边坡治理等场景中，排水沟是否畅通直接关系到

AI 看似犯低级错误，很多时候是命名不一致让关键能力在它眼里“隐身”。本文以具体案例聊聊为什么命名一致性是 AI 时代的工程基础设施。

TRAE 中国版 SOLO 现在已经对全部用户免费开放，不仅能自由切换模型，还支持接入自定义模型。工具的价值就在于被人用起来，而现在，门槛又低了一大截。

过去这一周，科技圈的几个大动作，单独看都是新闻，连起来看，就是一张正在快速成型的未来地图。 地图的一角，微软发出警告，说中国AI正在新兴市场成为默认选择。

Hello，兄弟们，我是V哥！ 最近不少粉丝私信问我：“V哥，现在这行情卷得跟麻花似的，35岁危机就在眼前，你说咱们搞IT的，到了2026年还有出路吗？这技术迭代快得像坐火箭，我到底该往哪边押注？”

今天先把12月的复盘写了， 改天再把25年的复盘整理哈，这一年还是经历了很多事情，需要好好总结复盘~

引言 Spring AI Alibaba 和 Agent Scope 虽然都出自阿里巴巴，但它们的核心设计理念、适用场景以及对“Agent（智能体）”的定义有本质的区别。那我们怎么根据自己的场景来选择

相比于前面的单纯通过声音洗新闻稿件的文字内容，本次我们提升了一定的难度，面向连麦切片场景。继续继续~

一次有价值的AI编排实战分享，详情见文章详情见文章详情见文章详情见文章详情见文章详情见文章详情见文章

直接调用 OpenAI 的 API 并不等于拥有了一个 Agent。裸模型是不可控的、健壮性差的。为了解决这个问题，Cursor 团队提出了 Agent Harness。

这些目标往往 尺度差异大、背景复杂、分布稀疏，同时又存在航拍、固定摄像头、远距离拍摄等多样化数据来源，给传统规则算法带来了明显挑战。

如何评估模型在垂直领域下的表现？ 如何评估模型微调前后的效果？ 如何量化 RAG 系统的召回率？ 如何从领域知识创建模型评估数据集？

昨天，PayPal中国正式支持个人卖家账户注册，为独立开发者、小微创业者和从事海外产品销售的个人用户提供了更便捷的跨境收款渠道。下面为您详细介绍申请流程和常见问题 一、申请流程 1. 访问申请入口 前

最近了解了一些端侧 AI 推理的技术方案，在此做一些分享。 随着 AI技术 和大模型的快速发展，AI 已经成为各个业务场景里探索创新的重要方向。

本文从实际工程应用角度出发，系统梳理了一套基于深度学习目标检测模型的智能识别解决方案，完整覆盖了数据准备、模型训练、推理验证以及应用系统集成等关键环节。通过将算法能力与可视化应用相结合

AI 向右，社区向左 站在 2025 的尾巴上回望，这确实是极具撕裂感的一年。 一方面，AI 技术像一列高速列车，轰鸣着向着更强的逻辑、更高的效率、更极致的自动化狂奔——我称之为 “向右” ；另一方面