SenseVoice 不只是 ASR:把语音从"转文字"升级成"理解状态" TL;DR 场景:在 AI 语音机器人/智能客服/会议助手/智能硬件中,普通 ASR 只能给出文字,会丢失语种、情绪、环境声

在前几章我们完成了LLM底座、Prompt工程、记忆系统的搭建，Agent已经具备上下文记忆、长期语义回忆、结构化输出能力。但此时的Agent仍停留在「被动应答」阶段：面对复杂多步骤任务，只会简单线性

Codex Windows 自动更新后沙箱报错：一次 WindowsApps 受保护文件问题排查 WindowsApps 应用包中的 app\resources 可执行文件处于 Encrypted /

前面章节我们掌握了 LLM 底层原理、Prompt 工程、结构化输出能力。但目前的 Agent 仍然存在一个致命问题：无记忆能力。 默认模型每次对话都是「全新开局」，无法记住用户偏好、历史任务、对话上

AI 时代的快速写作方式与新的问题 LLM 带来了巨大的生产力提升。我目前主要用 Codex 辅助日常任务，写作也不例外。LLM 本来就是通用自然语言模型，最擅长处理语言文字，但带来便利的同时，也产生

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

Codex简介 AI时代真的风水轮流转，前段时间最火的还是Claude Code,转眼间Codex就火得一塌糊涂。 Codex是由OpenAI 推出的AI智能体。 起初呢主要用于编程开发，后面慢慢进化

AI 编码工具读文件没问题，但遇到“项目怎么分层”“这个接口后面调用了谁”“改一个类会影响哪些流程”时，只靠搜索文件名和关键字就不够了。

Claude Fable 5 / Mythos 5 事件：前沿模型开始进入"能力分层"时代 TL;DR 场景：Anthropic 于 2026-06-09 同步发布 Claude Fable 5 与

GStack用42个纯Markdown定义的Skill，搭起了一个完整的虚拟工程团队。每个Skill对应一个专业角色，有自己的思维方式、工作流程和评价标准。

做 AI 相关开发的朋友都经历过这个阶段：项目里要用到多个模型，于是你接了 OpenAI SDK、Anthropic SDK、Google AI SDK……三个 SDK 三种调用方式，参数名都不一样，

通俗来讲，Harness 是将工程学的思维，整理成范式束缚在Agent上，让Agent能够更规范、更稳定的工作。 立项决策 → 需求规划 → 评审规范 → 实施验证 →复盘改进

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。

Kronos 调研：金融 K 线基础模型，是真突破，还是量化圈的新玩具？ TL;DR 场景：金融 K 线时间序列的基础模型范式探索（tokenize + pretrain + generate） 结论

马上过儿童节了，但你不是小朋友了，你是“大厂写bug人”。小时候你觉得编程什么样？是像《黑客帝国》那样满屏数字雨，还是像《瓦力》那样智能机器人满地跑？

CodeGraph 调研:给 AI 编程 Agent 一张代码库地图,少一点反复 grep(2026) TL;DR 场景:AI 编程 Agent 在真实仓库中频繁陷入「重新认识项目」的循环——反复 g

这个 Skill 并没有用什么惊世骇俗的黑科技。它只是把高德地图的能力、Python 的数据处理能力、AI 的自然语言理解能力，用一种"顺手"的方式缝在了一起。

大家好，我是孟健。 我做视频号不用剪映，不用 PR ，甚至不碰任何剪辑软件。 一条 60 秒的短视频，成本一毛钱，从选题到成片 15 分钟搞定。 怎么做到的？OpenClaw（开源 AI 助理框架）+

五一假期越来越近啦，你是早早做好攻略的出行卷王，还是在疯狂抄作业的佛系选手，亦或是打算安心宅家躺平？快来分享你的假期安排，出游路线、宅家日常、避坑心得都欢迎～