在 Codex 中安装 Jev 判断模型实测，Agent 决策比 LLM 快 40-200 倍，便宜 40-400 倍，输出 Token 免费

开篇 让 AI 写技术文档，最常见的提问是： 得到的结果通常很长，却不一定好用： 把代码注释改写一遍。 充满“系统能够提升效率”这类空话。 没有写清楚参数、错误码和调用示例。

从 config.toml、角色 TOML 和 AGENTS.md 三层入手，配置 Codex 自定义 Agent 的固定与动态模型，讲清模型优先级、验证方法和常见排错。

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。

看到一段难维护的代码时，你会不会马上想重构？ 很多开发者的第一反应是： 这件事本身没有错。 问题在于，代码“看起来不舒服”，并不等于现在就值得重构。

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

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

更高 → 看到用户、产品和团队；更深 → 看到数据、模型、系统和质量边界。 现在已经完全不缺“把功能写完”的人，稀缺的是能“用 AI 把不确定性变成高回报”的人。 这条路你不走，其他人一样会走

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。

最近在 Agent 和模型应用圈里，开始有人讨论一个叫 Jev 的模型。它有时也会被写成 “JEV”，但 TypeSafe AI 官方使用的名称是 Jev。 第一次看到它，很容易产生几个疑问： 这是不

开篇 遇到线上报错时，很多人的第一反应是把错误信息复制给 AI： 有时 AI 会马上给出一个看起来合理的答案： 这些建议不一定错。 但它们通常没有真正回答你的问题： 问题发生在哪个请求或任务中？ 哪个

最近大模型圈又更新了一轮，Anthropic 推出了专为长程编程设计的 Claude Opus 5.5，OpenAI 这边则推出了价格直接降半的 GPT-6 Sol 和超低成本的 GPT-6 Luna

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。

9. 把 DDD 开源脚手架化为自己的：联调照出的问题与事件重构——租户权限、按钮样式与全局 DomainEvent 反哺 SKILL 一、租户权限问题：jg-admin 凭什么能新建租户 黑盒测试照

AI 已经进化到连Next Level 了，把语言进化掉了。传统的生成式大语言模型擅长文本对话与非结构化创作，但在企业软件架构中，绝大多数自动化链路需要的并非连续生成的字符串，而是确定、类型安全且带有

在 2026 年 9 月上旬全面暂停 200 美元档位的新增订购之后，OpenAI 针对 ChatGPT Pro 20X 启动了动态容量管理方案。

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

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。