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

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。

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

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

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

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

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

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。

OpenAI 官方的 Codex Manual 里有一套很明确的推荐用法——别把 Codex 当聊天框，把它当工程同事。

从 cold email、发版优化和性能调优出发，讨论 Agent 如何借助 Run、Heartbeat 与 Goal 三层循环持续追踪长期结果。

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

同样的 Rate Card，为什么更强的 Sol 反而更快耗尽 Codex 限额 TL;DR 场景：GPT-5.6 Sol 与 GPT-5.5 在 OpenAI Codex Rate Card 上的输

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。

前一期已经把基础打好了——Spring Boot 环境搭建、文本向量、Milvus 向量数据库集成，以及要访问的数据库的数据准备都完成了。这一期开始真正编写 BI 的功能。

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，

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