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最近微信和QQ，飞书等都支持了小龙虾，但是小龙虾风险太高，对咱们懂技术的来说cc和codex足够了，于是借用了这个通道，直接写了个通讯组件，可以远程操作cc和codex，效果如下： 具体内容见GitH

前两天想给团队飞书群接一个 AI 聊天机器人。刚开始梳理需求就头大了——LLM 集成、流式响应、工具调用、会话管理、上下文控制…… 后来发现 Kiro CLI 支持 ACP（Agent Client

go语言的语法极其简单，15分钟简单敲一下本文的内容，就能大致了解go语言的基本语法，非常简单好用。

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面向有工程经验的开发者，系统梳理 Claude Code 中 hooks、subagents、MCP、CLAUDE.md、/loop 这五个关键概念，以及它们如何共同构成可落地的 agent wor…

在数字化业务全面API化的时代，数据安全防线正从传统网络边界向API接口迁移。随着《数据安全法》《个人信息保护法》的全面施行，数据安全已成为企业数字化战略的核心支柱。据IDC《2025年度中国数据安全

2026年3月，OpenAI正式发布GPT-5.4系列模型，这不仅是GPT-4系列的又一次迭代，更是一次架构哲学的深刻变革。与前代产品“专用模型各司其职”的思路不同，GPT-5.4首次实现了推理、编程

在本章中，你将深入理解：为什么必须把 LLM 安全 与更广泛的组织目标以及不断演进的监管要求对齐。你将首先学习如何把 LLM 安全纳入企业风险管理（ERM）流程，并理解如何在推动创新与控制风险之间取得

上一章我们先把问题摊开了。 结论其实很明确： Claude Code 之所以会“时灵时不灵”，很多时候不是因为它不够强，而是因为它工作时依赖的那套环境没有搭好。 但如果只停在这里，还不够。 因为你接下

伙伴们，我先来冒个泡。 最近算工资的时候心态有点崩：春节、五一、国庆、中秋这些法定节假日，公司照扣不误；请个年假，说是带薪的，结果工资条上还是少了一截；绩效就更别提了，最高只能打到0.8，领导说这是“

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在深度学习全流程中，推理部署与模型训练并非割裂的环节，而是高度关联的技术体系：推理本质是训练过程中模型前向计算（Model Forward）部分的独立化、工程化落地，核心目标是在保证精度的前提下，实现

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很多人今天看 AI 竞争，盯住的还是模型分数、参数规模、榜单排名，或者谁又做出一个更像人的聊天产品。 但如果把最近几条线放在一起看，我越来越强烈地感觉到，2026 年的 AI 竞争已经明显分层了。

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