7月3日，2026全球数字经济大会人工智能融合应用发展论坛在北京顺利举办。本次论坛以“智驱实体，数创未来”为核心主题，围绕“从AI-Agent到产业生产力”这一主线展开，聚焦人工智能融合应用的四个关键

传统搜索局限于文字匹配。本文带你用 Node.js 从零实现一个 60 行代码的极简 RAG 语义搜索系统。通过封装客户端、离线向量化、实现余弦相似度算法及命令行交互，带你彻底解密 AI 听懂“弦外音

AI 写代码最坑的不是写不出来，是「全绿却跑不起来」——我跑完 122 个测试全过，启动却白屏，附一个暗色 bug 实战。

一、从 Chatbot 到 Agentic AI 的跨越 2024 年底，Anthropic 发布了 MCP（Model Context Protocol），一个看似低调却在 AI 圈掀起波澜的协议。

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本文从**GB/Z 185**国家标准的合规视角出发，用**可运行的Python代码**构建MCP Server的**四层纵深防御架构**：输入净化→权限控制→审计追踪→沙箱隔离。

一本从源码里长出来的书 张汉东（@ZhangHanDong）做了一件很酷的事。 Claude Code v2.1.88 的 TypeScript 源码因为 source map 泄露而可被还原。他没有

很多团队用 LLM 的方式还停留在搜索引擎模式：输入一个问题，拿到一个回答。但其实优质输出不依赖单条prompt的打磨，而取决于围绕模型设计的工程架构。

Tair 语义缓存做的事情很小——只是在网关层多看了一眼“这个问题是不是问过”；但带来的改变很大——延迟从秒级降到毫秒级，Token 成本砍到原来的 1/10 量级。

本文将从技术边界、业务场景、价值重构三个维度，深入探讨 AI 智能客服时代人工坐席的新定位与发展路径。

Cursor 四模式选型指南：Ask / Plan / Agent / Debug 何时用哪个？ 配好 Rules / Skills 分层设计 之后，我收到最多的追问是： 在 Cursor 一年复盘

业务懂规则但不会写代码，技术能写但不理解业务，需求传递链路上损耗巨大。一个简单的"加白名单"需求能从"加个用户"变成"加个维度+有效期+审批流+审计"——本文聊聊业务IT协同的坑，以及怎么破。

“爬虫需求千奇百怪，每次都要单独写一套采集脚本，太烦了……” “想把采集逻辑复用起来，但复制粘贴改参数的方式太原始了……” “更麻烦的是，代码一多就乱，维护成本越来越高……” 如果你在用OpenCla

该解决方案通过多角度快速图像采集精准识别各类细微缺陷，有效降低人为错误与综合成本，更凭借TM Landmark独特的2.5D定位能力，系统性地克服了AMR停车偏差、实现移动式检测、快速换线等工况挑战。

上一篇讲的是 Skill 怎么写成可测、可执行、可维护的工程契约。 但写法正确只是第一步。真正跑测评时，很多失败并不是 Skill 本身写错，而是环境没有准备好： MCP 工具连不上。 测试账号没有权

上个月我发了一篇用Openclaw搭建多Agent。 用OpenClaw搭跨境电商团队：5个AI员工，跑通全平台矩阵。 没想到爆了。 评论区最多的不是问工具，而是问：「效果到底怎么样？」

AI产品在微型企业市场的技术适配：从Dashboard到对话式交互的工程实践 背景 在东南亚市场，超过7000万微型企业（杂货铺、维修店、摊贩）构成了一个独特的技术场景：用户不接触电脑、不需要Dash

在AI短剧全民掘金的风口下，多数创作者卡在不会运营、没有渠道、变现低效等问题，而橙星梦工厂凭借成熟的商业化生态、低成本量产能力和全域分发资源，让AI短剧创作真正实现“可量产、可传播、可变现”，是目前变