Claude Code 源码今天泄露了，1903 个文件 51 万行 TypeScript。我通读了一遍，写了篇深度分析。

前言 在AI技术爆发的这两年，我发现了一个有趣的现象。 当大家都在讨论大模型有多强大时，真正落地的AI应用却往往卡在一个看似不起眼的环节：数据的检索和记忆。 你有没有想过，为什么智能客服能记住你之前的

我发现很多人对 OpenClaw 的理解，还停留在“一个能聊天、能写代码、能接各种渠道的 AI 工具”这个层面。 但你真把它拆开看，从技术的角度来看，你会得到一个完全不一样的理解

不久前 DeepMind 发布了一篇论文，内容简单说是： RLM（Recursive Language Models） 不是让模型“硬记”所有内容，而是赋予模型像程序员一样操作数据的能力，让模型在不把

为什么 AI 总是乱改代码？核心原因往往不是模型能力，而是缺乏工程约束。本文拆解 claude.md 的结构与实践经验，教你快速构建一份可落地的 AI 工程规范。

AI Agent（智能体）的发展正经历着从“单体玩具”向“生产力工具”的剧烈蜕变。如果我们回顾这个生态的技术栈演进，会发现一条非常清晰的脉络：MCP -> Skill -> GEP。

在最近 AI 领域内，智能体（Agent）的研究和应用越来越多，原生多智能体工作的基础模型也已开始出现。 作为一个能够推理、规划和行动的系统，智能体正逐渐成为现实世界人工智能应用的常见范式。从编程助手

Spring 创始人 Rod Johnson 在介绍 Embabel 时曾明确表示：这是他自 Spring 之后，最希望投入精力推动的一个方向性项目

LiteLLM 正在让“调用大模型”这件事，变得更像一门成熟的工程实践，而不是一场每次都得从头开始的“技术探险