我用Claude Code搭了个四AI团队，居然真的能协作开发 为什么要折腾这个？工作中的真实痛点 单Agent的致命问题：上下文臃肿

最近 AI 界又有一个概念火出圈了，它就是——Skills（技能）。 你可能在很多地方听过它的其他名字，比如 Claude Agent Skills 或者 Agent Skills，但大家最习惯的还是

大家好，我是小虎。 如果说 AI 是新时代的电力，那么今天要介绍的这个项目，就是五金店里最全的那套工具箱。 这几天我看到 GitHub Trending 热榜上有一个叫 Antigravity-Awe

提到美团，你可能会想到穿梭在大街小巷的黄衣骑手，以及手机里那个“送啥都快”的生活小助手。而这一次，美团选择将“小助手”背后的“超级大脑”开源！

上周，最大的开源新闻就是 OpenAI 开源了 gpt-oss 推理模型。尽管模型能力不俗，但似乎并未带来“颠覆性”突破，也许是我们对大模型开源已经有些“审美疲劳”了。 说回本周的热门开源项目，Kit

本教程面向零基础用户，详细讲解了从数据准备到模型训练、优化和部署的完整流程。教程内容循序渐进，旨在帮助读者快速上手 AI 开发，掌握从理论到实践的核心技能，为进一步探索人工智能奠定基础。

本文介绍了如何使用 TensorFlow.js 在纯前端环境中实现图像分类、物体检测和姿态估计，帮助前端开发者构建智能图像处理应用。

MCP是什么？ 首先我们快速过一下MCP的基本概念，接着我们会通过一个简单的天气服务的教程，来上手学会使用MCP服务和在主机运行服务。MCP是一个开放协议，旨在标准化应用程序如何向大型语言模型.

简介 模型上下文协议（MCP）是一个创新的开源协议，它重新定义了大语言模型（LLM）与外部世界的互动方式。MCP 提供了一种标准化方法，使任意大语音模型能够轻松连接各种数据源和工具，实现信息的无缝访问