昨天刚和一些朋友聊了一下 AI 编程，有人说：“怎么感觉最近 AI 降智了？有时候让它修一个问题，问题没有修好，反而把原本正常的代码改坏了。” 这种情况很多人都遇到过。明明只是想改一个按钮，最后牵连了

写完一段代码、遇到一个报错、看到一个新的 AI 工具，初学者往往都会有同样的疑问。 这一篇不讲复杂概念，直接回答 10 个高频问题。每个回答都尽量给出一个能马上执行的动作。 先记住一句话： 1. AI

前面的文章分别介绍了需求拆分、代码生成、测试、优化和代码审查。 但在真实开发中，我们很少只做其中一件事。一个功能通常要经历： 如果每一步都临时提问，AI 给出的内容可能互相矛盾，自己也容易忘记验证哪些

这是掘金为 AI 时代的开发者们打造的一个专属作品展示空间。为了庆祝新板块上线，我们准备了一场 「Vibe作品广场首发挑战」 活动，发布作品就有机会赢取丰厚实物奖品

本文面向刚开始了解大模型的读者，以本机运行的 Qwen2.5 0.5B 为例，解释 Token、参数、Transformer、训练、蒸馏和量化之间的关系。 先用一句话概括大模型： 1. 一个模型里有什

携程员工爆料4年月薪3万没涨薪但满足，14道Coding Agent面试题全解：Prompt组装、上下文三层压缩、Tool与Skill区别、多Agent编排、Plan设计，附源码级回答。

最近，GLM 5.2 接连刷屏，国产模型又热闹起来了。 加上 DeepSeek V4、MiniMax M3，还有阶跃星辰的 Step-3.7-Flash，国产大模型这一波可以说是你追我赶，热度一下子又

很多人都问过一个问题：同样用 AI 编程，为什么有人效率翻倍，有人却越用越累？ 这个问题我琢磨了很久。2025 年底 Stack Overflow 调查显示，已经有 65% 的开发者每周至少使用一次

从认识 DeepSeek Harness到安装、到运行、到写出第一个能用的工具插件，每一步都来自真机实测，最小实现单元，清晰认识deepseek harness

事情是这样的。 最近在用 Codex 做项目，遇到一个挺现实的问题，同一个账号里有好几个模型，模型名看着都很厉害，可每次到底该用哪个，还是得自己选。特别是 gpt-5.6 出来之后，但是自己每次都忘记

国产最贵、速度还慢，凭什么还是国产之光？Kimi K3 前端能力全球第一梯队，长任务处理稳，还是开源模型，这次是真敢跟顶尖闭源模型掰手腕了。

一次大模型 API 请求是怎么跑起来的：从 Harness 到 GPU、并发与 KV Cache 前面聊模型部署时，我一直有一个疑问：一个模型实例明明只有一份模型参数，为什么它可以同时处理很多人的请求

最近，OpenAI 在其最新的 Astra 系列模型中引入了一种被称为「Recurrent Depth（循环深度）」的推理技术。这项技术在提升复杂逻辑推理能力的同时，也引起了 AI 安全研究人员的高度

北京时间 2026 年 9 月 4 日凌晨，OpenAI 正式发布了新一代旗舰模型 GPT-6 Astra。 距 GPT-5 首次发布约一年，距离上一个重要更新版本 GPT-5.6 仅过去两个月。

编程、生图、视频，每个赛道只推荐两个选择：一个顶配，一个平价。结合一线开发和长期付费实测，给出 2026 年 8 月值得直接抄作业的 AI 工具清单。

前面研究 Codex、Agent、Tool、MCP 和记忆时，我逐渐有了一个疑问：每家公司的业务都不一样，真的可以直接使用同一套 Agent 吗？ 我的理解是，可以共用同一个通用 Harness 内核

你好，我是 Guide。先算一笔账：**ChatGPT Plus 套餐 $20/月，现在可以直接用 GPT-5.5**。Claude Opus 4.6/4.7 呢？Pro 套餐同样是$20/月。 相同

先看结论：diff 少了 200 行，单测全绿，上线就挂了 上篇结尾我说过要写一个真正的翻车，就是这个。

OpenAI 发布 GPT-6-Astra，多项科学、数学、终端、医疗与网络安全基准刷新纪录。本文梳理它的能力跃迁、开放节奏，以及为什么这次可能是 Agent 时代的重要拐点。