索性爬起来，打开电脑，用 Claude Fable 5 把想法一点点敲了出来。把基于中央气象台、日本气象厅、美国 JTWC、台湾气象署四家的路径数据放在同一张地图上之后，很多事一眼就看明白了

AI Agent 操作浏览器的方式分两种。第一种是截图发给 LLM，LLM 返回一个 (x, y) 坐标，让浏览器自动化工具在该坐标模拟点击；第二种是把网页转换成一棵带编号的文本树，LLM 从文本树里

列表转树：前端面试题 列表转树：为什么它是前端高频题 后台返回的数据通常是扁平的，但前端渲染菜单、组织架构、评论回复时，需要的是树形结构。列表转树（list2tree）

Skills 生态已有 1400+ 个，大部分是换了壳的 Prompt。实测两周后留下 5 个真正改变 AI 工作方式的：Superpowers(245K Star)、Taste Skill...

🤯 我亲手"操控"了 Claude 的想法——Anthropic 切开它的脑子后，整个世界都安静了

Node.js 异步进化论：从 path 路径拼接到 fs 文件读取，我终于理解了回调地狱的救赎之路 一、先聊 path：你以为路径拼接就是字符串相加？ 1.1 join vs resolve——面试

Anthropic 在 Claude Code v2.1.91-v2.1.196 中植入隐写追踪代码，通过修改系统提示词中的撇号和日期格式，在用户无感知的情况下标记中国用户。

跟以前只发一个旗舰款的路数不太一样，这次给了仨版本：Sol、Terra、Luna。产品线确实越铺越宽了，从对话到图像到视频到语音到浏览器操作，基本能覆盖的都覆盖了。

做梦也想不到，熬了几个通宵写的浏览器插件，上架3 个月后已经有 6000 人在用，6月份还收到来自用户 128元的赞赏。已经被用户夸得上瘾了，他们说话好听又有趣，非常有趣

豆包和千问 7/15 同时下线智能体功能。整理了 4 种替代方案对比（Coze/Dify/Claude Code/自建API），附迁移操作指南和数据导出 Checklist。

本文提供AI 编程时代的 .editorconfig——为多 IDE 维护一份 AI 上下文实现思路，主打 「声明式配置 + 同步器」 这个范式。并提供了AI 规则同步的工程化实践。

通俗易懂的 Loop Engineering 保姆级教程，用 Claude Code、Codex、Cursor 三款主流 AI 编程工具实战体验 Loop 的效果，详解方法论框架和踩坑经验

在之前我们聊过 《Agent 的基础概念概念》，今天就聊让 AI 快速搭建一套 Agent 的极简架构设计。 简单来说，你判断一个 Agent 方案靠不靠谱，可以从这 10 个问题开始： 准确来说，A

我这几天疯狂测试 Fable 5 的能力。目前重点聚焦它的游戏开发能力和网页设计能力，复杂的项目编程这个不用测，它肯定是 No. 1。 游戏方面我已经让他做了好几种模式了，之前做了坦克大战，然后做了大

你有没有这种经历？ 你问 AI：“帮我看看用户登录的逻辑在哪？” 它回你一堆操作日志： 等了一分多钟，它还在那儿“吭哧吭哧”地翻文件，最后给你一个似是而非的答案。这时候你心里肯定在骂：你是人工智障吗？

AI 写代码越来越快，但我更想让它慢一点 最近看到 Addy Osmani 开源了一个项目，叫 agent-skills。 一开始我以为它又是一个“让 AI 更会写代码”的工具。看了一圈后发现，不太一

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给个人配AI能加速3到10倍,但组织整体的产出周期几乎不变——问题不在"人"这个节点上,在"人和人之间的协作依赖"这条边上。这篇文章用三条分布式系统的老定律讲清楚原因,再给一套不管你是leader还是

本文将讲解 AI Agent 里的 tool search 机制——当工具数量多到占满上下文窗口时，怎么按需加载模型需要的工具。本文内容覆盖实现原理、匹配算法、缓存影响，并配合 x-code-cli