前言 近年来，人工智能技术迎来爆发式发展，AIGC、Agent、MCP等概念相继涌现并快速迭代，推动AI从单一工具向协同生态演进，AI技术从“能对话”进化到“能干活”。2022年ChatGPT点燃了A

大家好，今天想和大家分享一下我最近的"玩具"开发经历。我经常想在小红书上分享自己的读书心得，但每次都要手动排版、找图、写文案，实在是一件费时费力的事。于是，我萌生了一个想法：能不能用AI帮我完成这一切

想快速上手AI智能体开发？本文带你用AI SDK + Open Responses API打造第一个Agent！从基础调用到工具集成、持久化对话，手把手实战教程助你轻松掌握2026最新AI开发标准！

前言 日常搬砖，经常在不同的AI编辑器之间切换，一方面是为了满足免费额度不够用的问题，还有就是现在AI编辑器工具更新太快了，可能过几天就出点更有趣或者更好用的新功能 界面 好几天没用 OpenCode

Skills 到底是个什么东西，为什么最近讨论的声音这么大呢？今天，Sunday 就通过这篇文章，一文带你彻底搞懂 Skills。

第14章：DAG 工作流：解开任务的“死结” 上一章我们讲了多 Agent 编排的基础：要么大家排队做（串行），要么大家一起上（并行）。 但在现实世界中，大部分商业任务既不是单纯的“一条线”，也不是单

Todos 的痛点：用完就忘 如果你是 Claude Code 的老用户，可能听说过 Todos 功能。但说实话，大多数人都会忽略它。 为什么？因为 Todos 存在内存中。 这意味着： • 关闭会话

这一链路涵盖了从海量异构数据的精炼、超大规模分布式环境下的模型训练、特定任务驱动的指令微调，到最终模型输出与人类价值观对齐的RLHF阶段。如近的开源生态系统已涌现出一批高性能、模块化且落地性强的代码框

既然我可以调用一个 AI，那是不是也可以 同时调用多个 AI ？既然 AI 可以写代码，那它是不是也可以完成：产品经理、设计师、测试、运维，甚至是 财务、人事 的工作？

从《learn-claude-code》受到启发，于是参考源代码写了这篇文章：如何实现从0开始构建Agent？

在很长一段时间里，AI圈流行着一种近乎迷信的观点：大力出奇迹。参数量越大，模型越强，这似乎成了不可撼动的铁律。然而，2026年开年，阶跃星辰（StepFun）甩出的一张“王炸”

前言 大语言模型（LLM）在早期阶段主要以对话机器人的形式出现，用户通过自然语言向模型提问，模型返回一段看似智能的文本结果。这一阶段，模型能力的发挥高度依赖用户如何提问，同一个问题，用不同的描述方式，

第10章：Planning 模式：Agent 的战略指挥部 想象这样一个场景： 你招了一个实习生，让他 “研究一下特斯拉、比亚迪和 Rivian 三家公司的竞争格局” 。 实习生 A（没规划） ： 打

第11章：Reflection 模式：让 Agent 学会“照镜子” 想象一下，你让 Agent 写一段 Python 代码。 第一次运行，它报错了。 Agent 对此一无所知，直接把这段报错的代码扔

Doubao-Seed-Code编程能力确实没有达到全球顶尖水平。 但它是国内首个支持视觉理解的编程模型，也是国内目前支持上下文长度最长（256K）的编程模型。 弥补了，其他国产编程模型的短板。

作为程序员，你竟然还在手撸代码 ？？？ 如果没有公司给你提供账号，你真能玩转AI ？？？ 除了平时搜搜查查，AI 对你还有其他用处 ？？？ AI 只会服务使用 AI 的程序员～

Superpowers 是一个为 AI 编程代理（如 Claude Code、Codex、OpenCode）打造的完整软件开发工作流系统。它的核心理念是：通过一套可组合的"技能"（Skills）和初始

看到一张“母慈子孝”的聊天记录，我突发奇想：能不能让 AI 把它画出来？折腾一下午，我真的造出了一个“漫画工作室”！它有负责写脚本的“AI 编剧”，有老实干活的“AI 画师”，还有负责发文的“宣发”。

使用 D2C Agent 半小时完成五个页面，UI 还原度超 80%，效率惊人。解析 D2C 技术原理，探讨设计稿转代码的多种实现路径，以及 AI 时代前端工程师如何从重复劳动中解放。