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开篇 每个编码智能体的demo看起来都很魔幻……直到你把它对准真实的代码库。然后它就会： 上下文窗口瞬间爆满 对过时的代码产生幻觉 慢到你还不如直接grep 我在用大型Rust/Python/TS代码

Rust 生态系统刚刚经历了近年来最令人印象深刻的一周。本周 GitHub 的趋势排行榜并非充斥着实验性项目或周末 hack——而是被生产级基础设施所主导:高性能存储系统、AI 编码智能体、区块链和本

我开源了一个 Rust 引擎刚上 GitHub Trending：为什么 AI Agent 离不开「新鲜数据」

用Python+向量索引打造学术论文语义搜索引擎（CocoIndex实战教程）研究者和技术社区都面临一个痛点：大量PDF论文散落在硬盘，想按作者、领域甚至语义检索变得极其困难。关键字搜索已经不能满足真

在现代软件开发中，代码库的规模越来越大。如何快速定位相关代码、理解代码上下文，成为了开发者面临的重大挑战。传统的文本搜索已经无法满足需求，我们需要更智能的解决方案。

引言 数据基础设施领域正在经历一场根本性的变革，这一变革由Rust语言的独特优势驱动：内存安全、无畏并发和零成本抽象。进入2526年，Rust已经从实验性选择成为高性能数据系统的事实标准。目前45%的

引言 传统ETL是为批量报告而设计的，并不适合需要实时嵌入向量生成、动态模式演进和不透明模型行为的AI系统。本文深入探讨AI ETL为何需要根本不同的原语，以及在实践中的具体实现方式。 问题：传统ET

问题：传统图像搜索为何失败 如果你曾尝试构建图像搜索系统，就会知道其中的痛苦。传统方法将整个图像压缩成一个密集向量——本质上是将复杂的视觉场景压缩成高维空间中的一个点。 会丢失什么？ 空间布局和位置信

ETL（Extract, Transform, Load，提取-转换-加载）是现代数据工程的基础流程。