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  • Vibe作品广场首发挑战来啦!发布作品,赢富士拍立得等千元好礼
    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
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  • 携程员工:在携程4年,月薪3万左右,基本没涨薪了。不过挺满足的,毕竟稳定,福利也不错(附Agent面试题)
    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。
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    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
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  • DeepSeek 降价,扩招 150 人
    DeepSeek 宣布下调 Flash 系列 API 价格,并释放约 150 个工程岗位。本文梳理降价幅度、V4.1 Flash 进展与算力投入,讨论 Agent 产品、多模态能力和 AI 岗位转型。
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  • 从零搭建你的 AI 编程工作流
    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
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  • ChatGPT Images 2.5发布,改图终于不换脸了
    OpenAI 在GPT-6 Astra 发布没多久,又推出了新一代图像生成与编辑 ChatGPT Images 2.5,这速度比生产队的驴都勤快。
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  • 全网都在吹的 Kimi K3,到底怎么样?
    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。
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  • 从 ChatGPT 到 Astra:四年走完的路,AGI 真的来了吗?
    OpenAI 毫无预告地发布 GPT-6 Astra,以 ARC-AGI-3 满分、Lean 4 验证的数学突破、像素级 Computer Use 和递归自我改进四大跃升,将行业推到 AGI 门槛前。
    • Cosolar
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  • 用 GPT-6-Astra,先检查这几个设置
    GPT-6-Astra 上手有哪些设置值得检查?本文结合 Codex 的实际使用,整理子 Agent 模型分工、规则冲突、确认时机、推理强度、防休眠和实验性上下文管理,并附可直接参考的配置示例。
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  • 不要先问“用哪个 AI”,先盘点你的开发工作流
    开篇 开始使用 AI 编程后,很多开发者最常问的问题是: 哪个 AI 工具更适合写代码? 哪个模型生成代码更准确? 有没有万能 Prompt? 用什么插件能自动帮我完成更多事情? 这些问题当然有价值。
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    1. 引言:为什么 Agent 需要 Skill 在过去一段时间里,Agent 开发的关注点主要集中在几个方向: 如何让 LLM 调用 Tool 如何构建 RAG 如何设计 Agent Workflo
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  • GPT-5.5+Codex!夯爆了,夯中夯。
    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
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  • 中级开发者用 AI,最容易掉进的 5 个坑
    开篇 当 AI 可以生成代码、解释报错、补齐测试时,很多开发者的第一反应是: 答案是:有可能。 但前提是,你没有掉进下面这些常见陷阱: AI 明明生成了代码,为什么接入项目后问题更多了? 同一个问题问
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  • 30 天 AI 编程入门总结:接下来应该学什么
    这是《AI 编程提效实战》的第 30 篇,也是入门阶段的总结篇。 过去 30 天,我们没有从“让 AI 一次生成完整项目”开始,而是从最基础的问题出发,逐步学习了: 如果你已经读过前面的文章,接下来最
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  • 2026 年 8 月,我的最新 AI 装机单
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  • 体验完阿里「悟空」,我想把电脑里的龙虾换掉了,是真NB!
    龙虾漏洞太多...我准备换成企业级、更安全、自由度超高、含阿里生态的悟空,因为悟空有OpenClaw几乎所有的能力,自由度也非常高(可以自定义模型,自定义Skills、MCP)而且更安全,更易用。
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  • KV Cache 到底缓存了什么?从逐 token 生成讲到 GPU 与显存
    前面聊大模型生成文字时,我们已经知道:输入 token 变成向量,经过多层 Attention 和 FFN,最后给词表里的候选 token 打分,再选出一个新 token。 接着遇到一个很容易理解错的
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