DeepSeek Harness 源码实战第3章：Profile / Bundle / Patch——dsh 的装配系统 改一行配置，整个产品的形态就变了。 上一章我们讲了 Cordis 插件引擎，知

DeepSeek Harness（dsh）是DeepSeek开源的Agent执行底座，以MIT协议发布。它提出“Agent = Model + Harness”理念，采用Cordis内核与“一切皆插件

把这些问题串起来后，我越来越倾向于一个判断： 而真正决定这些平台长期竞争力的，不会只是今天的模型排行榜，而是数据、Agent、算力、现实世界反馈与用户生态共同构成的闭环。 一、训练数据从哪里来？一个经

上一期我们用 AI 完成了一个简单的待办事项页面。 流程大致是： 代码能够运行之后，很多新手会产生一个疑问： 答案是：不一定。 代码没有报错，只能说明它暂时没有触发明显错误。 它仍然可能存在： 没有满

用户反馈"改的配置自动变回去了"，排查发现两个Agent在同一个时间窗口调用了同一个写Tool，一个"读→改→写"操作覆盖了另一个的结果。我试了两种方案——先试了加锁队列，发现太重；最后用版本号乐观锁

别再把 SOP 直接丢给 Agent 了，它真的看不懂 最近很多团队都在试着把部门里的 SOP 交给 Agent。 想法很自然：既然流程已经写好了，那是不是把文档丢进去，再补几句 Prompt，Age

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。

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。

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

你以为只是问问AI"哪款吸尘器好"？它已经把收银台搬进了聊天框。而分这笔账的会议，你没被邀请…… 你昨晚是不是也问过AI"帮我挑个生日礼物"？

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。

四大准则也还是不靠谱啊：定好了铁律，AI 照样偷懒给你看 你有没有遇到过这种情况：明明给 AI 定好了详细的 SKILL 规则，AI 嘴上说"已按 SKILL 执行"，实际产出却处处偷懒——该改的不改

阅读代码，很多时候比写代码更困难。 尤其是下面这些场景： 教程中的示例使用了没见过的语法。 接手一个项目，不知道文件之间如何关联。 看到一个函数，却不知道它为什么这样写。 代码可以运行，但不理解输入和

插件框架不是给前端用的吗？dsh 整个 Agent 运行时都跑在插件引擎上。 如果你做过前端开发，可能用过 webpack 的 plugin 系统或者 VS Code 的扩展机制。但 dsh 的插件引

讲真的！AI在数学界的突破真是越来越随意了。 事情的起因很随意，8天前 Anthropic 员工 Jarred Sumner 在跑步时，给一个尚未发布的研究版 Claude 提出一项“不合理挑战”：认

大模型指参数规模巨大、基于深度神经网络构建的人工智能模型。主要有语言模型，图像视频模型，语音模型，多模态模型（可以同时处理文本图像语音等）。本文主要描述大语言模型，即LLM(Large Languag

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

我的 AI 工作流写了两年，直到 Opus 4.8 才真正生效。我的 CLAUDE.md 里一直有这么几条： 以证据为准，不靠猜测：API 行为、库能力、文件路径、配置语义都要查实 未证实前不说「可以

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