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24天前
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从 RAG 到可持续演化的知识库:llm-wiki 介绍
llm-wiki 是让大模型持续维护一套持久化的 wiki。新的文章、论文、笔记被加入后,LLM 会把信息吸收进 wiki:创建页面、更新摘要、补充概念、维护交叉链接、标记...
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1月前
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OpenClaw 过去一周 Issues 分类总结报告(2026-03-03 ~ 2026-03-10)
数据来源: openclaw/openclaw GitHub Issues 报告时间: 2026-03-10 数据窗口: 2026-03-03 ~ 2026-03-10 (...
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1月前
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OpenClaw 是装在个人电脑好还是云服务好?
大多数个人用户,优先装在家里的电脑。 只有在你明确需要“7×24 在线、外网稳定访问、家里电脑不常开机”时,才建议买云服务器。...
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2月前
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【antfu参与 & vercel新作】:json-render 仓库迭代方向分析
json-render 是由 Vercel Labs 开发的 Generative UI 框架。本文详细分析了近2个月以来,json-render的快速迭代方向。...
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2月前
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AI 新概念:Ralph Loop 入门介绍与实践
Ralph Loop 代表了一种根本性的思维转变:从与 AI 对话转向编程 AI。这篇文章将深入探讨这一概念的本质、工作原理以及如何在实践中应用它。...
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2月前
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Agent Skills 生态全景:GitHub 上最受欢迎的 49 个技能相关仓库深度盘点
本文基于 GitHub 数据,对 49 个与 Skills 相关的最受欢迎仓库进行梳理分类与深度解读,帮助你快速把握这一领域的全貌。...
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2月前
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antfu 新作:skills-npm 如何用包管理重塑 Agent Skills 生态
skills-npm 是一个典型的「小工具,大理念」项目。1,400 行代码背后,是对 AI Agent 工具链生态的深刻观察:Skills 的分发不需要新的基础设施,np...
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2月前
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OpenClaw 深度技术解析
OpenClaw 展示了一个本地优先、多渠道统一、模型无关的个人 AI 助手该如何设计和实现。它的价值不仅在于解决了一个真实的工程问题——"让 AI 助手存在于所有消息平台...
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2月前
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评估驱动开发 EDD 介绍
“评估驱动开发(Evaluation-Driven Development, EDD)”调的是:先把评估体系(指标、数据、测试集、评估流程)设计好,再去做功能/模型/Pro...
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3月前
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Skills 生态介绍
本文介绍了Shills 市场,同时深入分析 Vercel Labs 开源的 Skills CLI 工具,这是一个为 AI 编程助手构建的开放式技能包管理器,支持 30+ 种...
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3月前
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中心化 Agent 和 非中心化 Agent 的实现区别
今天开会有一个问题引起我的思考:有同事说可以在Cursor执行自定义的Agent。梳理了下问题让ChatGPT回答。...
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3月前
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json-render:构建安全可控的 AI 生成 UI 框架
随着大语言模型(LLM)在应用开发中的广泛应用,如何让 AI 安全、可控地生成用户界面成为一个技术挑战。本文深入解析 Vercel 开源的 json-render 框架,探...
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3月前
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agent-browser 深度技术解析:面向 AI Agent 的下一代浏览器自动化工具
本文深入剖析 Vercel Labs 开源的 agent-browser 项目,从架构设计、核心技术实现到最佳实践,全面解读这款专为 AI Agent 设计的无头浏览器自动...
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3月前
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Claude中SubAgents和Skills的区别
用子代理:需要独立推理、上下文隔离、并行处理的场景 用技能:需要特定领域知识、固定操作流程、可复用的专业功能...
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3月前
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Hooks、Middleware、Plugins的区别及应用场景
最近在看 Claude Agent SDK, 里面特别提到了 Hooks,有各种各样的 Hooks,思考为什么这样设计,于是总结了下 Hooks、Plugins、Middl...
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3月前
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什么是 SWE-bench?
SWE-bench 是第一个大规模、可自动评测的“真实软件工程任务”基准. Claude Opus 4.5 和 GPT-5.2-Codex 是当前 SWE-bench 最高...
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3月前
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两张图讲清楚Skills是如何节约Context Window的?
不把事情真的交给工具,模型只能在 context 里“脑补”,既费 token 又不准。 Skills 把能力变成“可按需加载的外部模块”,context 只承担“索引和当...
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3月前
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为什么通用Agent也需要Bash环境
对比“不用 Bash” vs “用 Bash”时,大模型解决同一个问题的方式差异,核心想说明的是让模型把“思考 + 执行”交给真实工具(如 Bash),可以避免胡编、提高准...
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3月前
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探索Agent RAG: 一文讲清楚从理论到具体落地
两张图说清楚Agent RAG 如何从理论到落地的详细流程。概念级流程图”落实成“可执行 Agent / Graph 工作流”的实现版。...
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3月前
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Skills vs. MCP 的核心区别
用最清晰、最准确的方式解释 Skills 和 MCP(Model Context Protocol) 的区别,让你快速分辨两者各自负责什么。...
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