AI 确实是时代浪潮，是必备技能，但是现在也慢慢成为一种“认知卸载”，没有“摩擦”过的技能经验，有的只是流水线的review过程，甚至连 review 都不存在了，有的只是麻木的支付 token 账单

大家好，我是孟健。 90%的程序员已经在用 AI 写代码了，但 90%的人还停留在"让 AI 补全下一行"。 这不是我说的。Google Chrome 团队的 Addy Osmani，两天前在 O'R

OpenClaw 作为开源项目，引发了社区的广泛关注和参与。开发者们基于不同的需求和技术偏好，使用各种编程语言重新实现了 OpenClaw 的核心功能，形成了丰富的 "xxxClaw" 生态系统。

ResNet通过残差学习解决了深度神经网络退化问题。其核心是残差块结构，包含主路径（学习残差F(x)）和捷径连接（直接传递输入x），最终输出为H(x)=F(x)+x。

总述 AgentScope-Java 是一个生产级的AI智能体编程框架，用Java构建LLM驱动的智能应用。它不仅提供了基础的Agent-模型-工具三角交互，更重要的是提供了企业级生产必需的运行时控制

玩儿个很新的东西～ 大家好，我是袋鼠帝 最近也是好起来了，上周四去杭州参加了字节火山的线下meetup开发者大会。 在会议现场亲自体验了他们这次新发布的大模型和产品，整个过程还挺有意思的。

1 月 26 日深夜，阿里千问旗舰推理模型 Qwen3-Max-Thinking 正式上线。 该模型在科学知识（GPQA Diamond）、数学推理（IMO-AnswerBench）、代码编程（Liv

深入讲解 Claude Code 的 Skills 系统,包括核心概念、渐进式披露架构、创建自定义 Skills、最佳实践,以及如何让 Claude 从通用助手进化为领域专家。

渐进式披露 + 零成本脚本，复用团队知识，8.4 万生态的 Claude Skills，大幅降低沟通成本，提升 AI 协作效率。

几年前我们开始构建 Cursor 时，大多数代码仍是一键一划地手动敲入。 Tab 自动补全改变了这一切，开启了 AI 辅助编码的第一时代。 随后，Agent（智能代理）登场，开发者开始通过同步的“提示

大模型再聪明，一旦脱离了网络或遇到本地私有数据，往往也会“抓瞎”。有没有办法给 AI 接上一个通用的“USB 接口”？本文将手把手带你从零搭建专属的 MCP（模型上下文协议）服务器。

你可能会在开发过程中多次遇到重新解释项目背景、架构和规范的情况，那么如何利用 CLAUDE.md 解决这个问题呢？想要用好 CLAUDE.md，看着一篇就够了！

前言 OpenClaw是一款功能强大的终端式AI助手，支持多模型适配、多渠道接入，可本地部署也支持云端一键安装。 官方官网：https://openclaw.ai/ GitHub仓库：https://

掘友们，新年好！ 无论你已踏上归途，开启温馨「团圆副本」，还是坚守岗位，进入硬核「值班闯关」模式，这个春节，稀土掘金陪每一位技术人一起过年。 我们邀请你用文字、代码、照片，记录属于程序员的独特春节瞬间

试了十几款AI编程工具，真正留在我日常开发中的只有3个：Trae、Cursor 和 GLM-4.5。它们分别搞定终端调试、智能补全和自动化研发，各司其职，效率翻倍。

告别手工测量像素！通过Cursor + MCP技术直接读取Figma设计元数据，自动生成高质量前端代码，开发效率提升10倍。本文详细介绍配置方法、实战案例和进阶技巧。

第一次看到 Claude Code 的时候，我是有点懵的。 一个 CLI 里的 AI？不在 IDE 里补代码？不用鼠标、不点文件树？ 我当时的第一反应是：这玩意儿能干嘛？

如果说 TCP/IP 协议连接了计算机与计算机，那么 「Markdown 协议连接了生物大脑（人类）与硅基大脑（AI）。」

为什么90%的AI应用都死在了Demo阶段？基于 langgraph + langfuse + ragflow 的工业级AI落地应用实践