之前我已经给大家分享过很多个人使用 AI 的技巧，今天这篇文章就主要分享大模型 API 的使用教程，我将以国内智谱最新旗舰的 GLM-4.6 模型为例，手把手带你学会 3 大使用 API 的场景。

最近了看到了一个独立开发者分享了一个很酷的案例，他使用 OpenClaw + Codex/Claude code搭建了一个AI Agent，然后他完全没打开编辑器就把功能实现了，并完成了交付。

发现 国际版的 Trade Solo 最近推了个大更新，真的挺重磅的。 除了原本就有的 Solo Builder，现在又新增了一个 Solo Coder，功能更狠。 先说 Solo Coder。 它里

本文讲述作者使用 AI 工具 Cursor 与 Trae 开发并上架证件照水印 App「SafeMark」的全过程，涵盖开发动机、工具选择与使用问题，并分享开发实践与心得。

这里用前几天新出的小米自研 AI 大模型 MiMo-V2-Flash 举例，进行接入第三方模型 API 的配置

🤖 OpenClaw + OpenCode：打造你的全自动化 AI 工程团队 📋 目录 前言：为什么要组合使用？ 核心概念：大脑 + 执行器 环境准备与安装 OpenClaw 配置 OpenCode

深度网络的困境 在前面的章节中，我们学习了注意力机制、位置编码和MLP层。现在让我们把它们组合成一个完整的Transformer层： $$ \begin{aligned} &\text{步骤1：多头注

2026 年 1 月，Cursor 团队公布了一项颇具野心的实验： 让编码 Agent 连续运行数周，自主推进复杂项目。 目标很直接——验证一个问题： 如果向同一个代码库持续投入更多 Agent，自主

前言 大家好，我是小溪，见字如面。2025年10月10日，Anthropic正式为Claude Code上线了插件系统 这次更新并不是简简单单的功能更新，而是一次革命性的更新，这意味着我们之前需要手动

在神经网络里，最核心的计算单元就是神经元（Neuron），它就像人脑里的一颗神经细胞，负责接收输入、加工处理，然后把结果传递下去。

在使用 AI Agent 开发复杂任务（如代码重构、长篇写作）时，最头疼的就是“断档”。一旦程序崩溃或需要分阶段执行，AI 往往会丢失之前的上下文。 Anthropic 发布的 Claude Agen

这是一个非常有意思的话题，近日有人对 Anthropic 发出了灵魂质问，既然 Claude Code 已经能 100% 自己给自己写代码，那么为什么 Anthropic 还有上百个工程师的岗位空缺：

写在前面 最近技术圈被一只"小龙虾"刷屏了——OpenClaw（前身Clawdbot/Moltbot）。作为GitHub史上增长最快的开源项目之一，它不像ChatGPT那样只会"说话"，而是真正能动手

我第一次听过，要超过 Claude 的模型是 GLM-4.7。 最近 Kimi k2.5 发布之后，又有人说 Kimi 比 Claude 好用了。 我本不以为然，但是有两个数据让我想认真对待这个模型了

距离我 8 月份写下《我的 Claude Code 使用小记》已经过去了近 4 个月，在这段时间的高强度使用后，是时候分享一些新的体验了。

OpenCode 使用便捷（多界面 / 简易指令），适配多研发场景提升效率；oh-my-opencode 插件可自动安装，多智能体协作强化能力，用户反馈其显著革新开发体验。

AI越来越强大，所以应该也有一些开发者，为了省事，把代码甩给AI，结果得花更多时间去修补它写出的Bug。 但其实问题不在于AI不够聪明，而在于它眼瞎呀。

第一次看到 Claude Code 的时候，我是有点懵的。 一个 CLI 里的 AI？不在 IDE 里补代码？不用鼠标、不点文件树？ 我当时的第一反应是：这玩意儿能干嘛？

从语言热度趋势，框架/工具发展，浏览器发展，AI工具支持，跨端演变，学习模式变革等方面，分析前端发展和未来展望