最近，月之暗面 kimi 正式开源 Kimi K3 完整模型权重，Kimi K3 是一款总参数量达 2.8 万亿、上下文窗口达 100 万 token 的 MoE 大模型，更是全球首个落地的近 3 万

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。

理论到实践的距离，只有动手才能缩短。从本章开始，我们将用三个完整的实战项目，把前面学到的知识融会贯通。第一个项目是智能数据分析Agent——用户用自然语言提问，Agent自动查询数据、执行分析、生成图

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

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。

Agent的后端能力再强，如果用户只能通过命令行交互，那它的受众就永远局限在开发者群体。一个优秀的用户界面能让Agent从"技术demo"变成"大众产品"。本章将系统讲解如何为Agent构建交互界面，

上一篇文，我们从需求和产品角度分析了要不要构建一个应用。 本篇文章，解决接下来要面对的问题，为大家解释一些最常见的技术概念究竟什么意思，可以为开发过程提供什么帮助。

这一章主要基于之前的基础去实现 Agent 核心功能。这个时候，我们先不考虑任何优化实现 DeepResearchSystem 核心流程。重在让 Agent 跑起来。

一个 Hook 堵住 Claude Code、Codex 的大部分权限"漏洞" Claude Code 的权限规则是按命令前缀匹配的。 比如说：你配一条 Bash(git push:*)，想让 AI

前两天Kimi K3的发布可以说在AI赛道上又投下一颗炸弹，炸的水花四起。 业内有人惊呼又是一个“DeepSeek时刻”，当然可能是DeepSeek R1 珠玉在前...

最近这段时间，国内外模型更新得很快。 如果只看发布会和榜单，大家都会觉得每个模型都很强。参数更大、上下文更长、推理更强、价格更低，听起来都挺猛。 但真正用到工作流里，会发现另一件事：模型强不强，不只看

AI Harness，助你成为 AI 全栈开发！ git submodule + domain init，以及对 AI 的一些思考

AI 给出的调拨建议不能直接入库，得有人看一眼，点个「采纳」或「拒绝」。本期就把这个缺口补上，把整个业务流程真正闭环。 这里有一个背景得先交代：Spring AI Alibaba 从 1.0.0.4

AI Agent 开发实战（六）：用 Spring AI 搭建你的第一个 Agent 一、Spring AI 是什么，不是什么 先对齐预期： 维度 Spring AI LangChain4j 定位 S

最近这段时间，国内外模型更新得很快。 如果只看发布会和榜单，大家都会觉得每个模型都很强。参数更大、上下文更长、推理更强、价格更低，听起来都挺猛。 但真正用到工作流里，会发现另一件事：模型强不强，不只看

现在，大家对基础模型能力诉求越来越高了，不再满足文本输入，而是混合输入。 比如一张界面截图、一份业务图表、一页扫描合同、一张发票等，模型不仅要能看懂文件中的内容，还要能把内容变成可执行的步骤、提取结构

做了一段时间 Agent 系统之后，我越来越觉得 Skill 被神话得太厉害了。Skill 的本质其实很朴素——一段渐进式披露的 Prompt，核心是 Context 的动态组织，它不是魔法。

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

Kaku 是 Pake 作者 tw93 开源的 AI 终端，基于 WezTerm 深度定制，内置命令修复、自然语言转命令和 AI 聊天面板。