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通过微信,QQ等远程操作本地的Claude code或者Codex
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
用 Kiro CLI 做 Agent 后端,1000 行代码搞定飞书 AI 聊天机器人
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语言基本使用
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。
最新版vue3+TypeScript开发入门到实战教程之路由详解
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你不能不了解的几个 Claude Code 核心概念
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…
2026年中国API安全产品推荐指南:核心厂商综合排名与选型分析
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
GPT-5.4镜像站技术深度拆解:从“大一统”架构到智能体原生时代的全面跃迁
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
AI-Native 大语言模型安全——使 LLM 安全与组织目标及监管环境保持一致
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
Agent、Prompt、Harness:你真正要理解的边界
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
扣 、扣、扣
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“
WP Umbrella LFI 利用工具 - Nxploit
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推理部署与训练的映射关系:从训练到落地的核心链路
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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