2025-12-29 08:00:00
周刊内容: 对一周内阅读的资讯或技术内容精品（个人向）进行总结，分类大致包含“业界资讯”、“技术博客”、“开源项目”和“学习资源”等。
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2025年12月，白银市场经历了史诗级的暴涨。现货白银（London Silver）价格冲破每盎司 79美元 关口，年内涨幅超 170%，其波动性和上涨斜率已远超黄金。
近期关于白银投机的话题很热，原因是场内溢价居高不下，可以进行套利（具体方式可问AI）。溢价（Premium）是指投资产品的交易价格高于其内在价值（净值）的现象。在此轮行情中，国内唯一的白银期货公募基金（国投白银LOF）溢价率一度突破 60%-70%。这意味着场内交易者愿意多花六七成的溢价去抢购该基金，本质上是在博弈更疯狂的涨势，而非进行资产配置。
马斯克（Elon Musk）近期在社交平台 X 上对此明确表示：“这不是什么好事。许多工业生产都需要白银。”马斯克的担忧不仅在于特斯拉的造车成本，更在于其 “宏图计划”（Master Plan 3） 的核心——可持续能源转型。
对光伏（PV）板块的影响：白银是光伏电池正银/背银浆料（用于收集电流）的核心原材料。在之前的成本构成中，硅料是最大的开支，但随着银价翻倍，银浆已跃升为光伏组件中占比最大的单一原材料成本。
对电动车（EV）板块的影响：电动车对白银的需求远高于传统内燃机汽车。白银具有极佳的导电性，被广泛应用于电驱动系统、车载电子设备（如传感器、显示屏）以及充电桩的连接器中。每一台纯电动汽车大约需要使用 25-50克 白银。
还有其他板块如AI 算力与基础设施、半导体与消费电子、通信与 5G 基础设施和医疗器械也会受到不小的冲击。
MiniMax M2.1 是一款多语言编程 AI 模型，支持 Rust、Java、Golang 等多种语言，覆盖从底层系统到应用层开发。它在 Web 和 App 开发场景中表现出色，能构建复杂交互和高质量可视化表达。此外，M2.1 在办公场景中的可用性显著提升，可高效处理复合指令约束任务。
性能方面，M2.1 回复简洁，响应速度和资源利用效率显著提升。它在多种编程工具和框架中表现稳定，支持多种 Context Management 机制。模型还具备自主调用工具完成任务的能力，可实现办公自动化。
MiniMax M2.1 提供了两个版本的 API，分别是M2.1和M2.1-lightning，后者速度更快，适合对TPS有需求的用户。同时，M2.1全面支持自动Cache，无需设置，自动生效，为开发者带来更流畅的体验、更低的成本与更优的延时表现。
维他动力发布全球首款无需遥控的智能机器狗“大头 BoBo”。该机器狗采用自研关节电机，具备强大负重与拖拽能力，续航 5 小时，配备一体化电池仓设计。
在空间智能方面，搭载多种传感器与全场景空间基座模型，支持语音交互与自主避障。 产品还配备全能拓展背板，支持多种接口，满足不同使用需求。
深入探讨了大模型技术的核心演进方向与未来行业格局。指出提升模型效能的关键在于持续规模化基础模型，并通过长尾场景对齐与强化推理能力来增强实际体验。智能体（Agent）化与记忆机制被视为AI迈入真实世界的里程碑，使模型从单纯的知识积累转向真正的生产力工具。
未来，AI的发展将聚焦于自我评估与在线学习，通过端到端的技术整合逐步替代人类特定工种。此外，作者认为领域大模型仅是过渡产物，而多模态与具身智能的突破则依赖于更庞大的数据积累与硬件稳定性。
总而言之，AI的应用本质并非创造新软件，而是通过模拟或辅助人类工作来创造实质价值。
文章探讨了人工智能革命对个人、组织及社会形态的深刻重塑，强调我们必须摆脱“后视镜思维”，即停止用旧时代的逻辑来束缚新技术。
作者通过钢铁与蒸汽机的历史类比，指出程序员已率先从“骑自行车”转向“开汽车”，即从亲历亲为转变为管理无限大脑的指挥官。在组织层面，AI 扮演着支撑信息流的“钢铁架构”，能打破传统沟通成本的瓶颈，促使企业从低效的传统模式向高敏捷性进化。
未来，知识经济将从“人类尺度”的小型城市演变为如同东京般的巨型智能网络，实现全天候、大规模的自动化协作。真正的变革不在于用 AI 优化现有工具，而在于彻底重构工作流程，释放无限心智作为基础设施的潜能。
程序员 Armin Ronacher 对其 2025 年工作与生活的深度总结。他详细描述了自己从传统手动编程向代理式编程（Agentic Coding）的重大转变，并分享了使用 Claude Code 等 AI 工具作为虚拟助手的实践经验。
作者探讨了 AI 带来的心理冲击，包括人机之间产生的“准社会关系”以及对“智能体”定义的哲学思考。文中还指出了当前版本控制和代码审查工具在 AI 时代面临的局限性，呼吁技术架构进行相应革新。最后，他反思了 AI 生成内容的质量问题，并强调在拥抱自动化的同时应保持人类的责任感与技术水准。
通过深入的行业数据，全面揭示了人工智能如何重塑软件开发生态。
报告指出，AI工具已成为开发者的效能倍增器，显著提升了代码产出量并增加了拉取请求（PR）的规模与密度，同时详细分析了 Anthropic 与 OpenAI 在模型性能、响应速度及成本效率上的激烈竞争。
除了市场工具的普及趋势，文章还汇编了关于混合专家模型（MoE）、长文本处理与强化学习搜索的前沿研究，旨在探讨如何通过算法优化解决上下文管理和智能体推理的瓶颈。
整体而言，该报告不仅记录了编程工具链的快速更迭，更旨在引导工程团队在日益自动化的开发流程中，通过技术创新实现更高效的逻辑推理与系统构建。
报告汇总了来自177个国家数万名从业者的反馈，全面剖析全球软件开发现状。
文本揭示了技术生态的深刻变革，特别强调了AI工具的普及与矛盾：尽管超过八成的开发者已将AI纳入流程，但普遍存在对AI生成内容准确性的质疑以及对“似是而非”代码的调试挫败感。此外，报告还追踪了工具偏好的演变，指出 Python 和 Rust 的生态系统（如 Cargo 和 uv） 正受到狂热追捧，而远程办公与工作满意度之间的正向联系也愈发凸显。
通过对开发角色、学习路径及社区参与度的多维度分析，该报告不仅勾勒出当前的技术趋势，更反映了开发者在追求效率的同时，对信息安全与知识真实性的核心关切。
详尽分析了全球互联网流量的动态演变，揭示了网络连接在现代社会各领域的深远影响。
深入探讨了生成式人工智能的爆发式增长及其对网络爬虫流量的重塑，还重点关注了网络安全趋势，涵盖了后量子加密技术、超大规模 DDoS 攻击以及电子邮件威胁的最新演变。
通过对 SpaceX Starlink 卫星互联网普及率、移动端与桌面端占比以及新兴协议采纳情况的统计，系统地描绘了全球数字基础设施的连接质量与技术整合现状。
通过 Cloudflare 全球网络的宏观数据，为读者提供一个观察互联网行业竞争态势与防御机制的权威视角。
回顾详述了谷歌在人工智能领域实现从辅助工具向通用实用程序跨越的里程碑。
全文围绕Gemini 3系列模型的科研突破展开，重点介绍了其在复杂推理、多模态理解以及赋能科学探索方面的卓越表现。通过涵盖医疗基因组学、量子计算、气候预测和创意协作等八大板块，文章展示了谷歌如何将前沿技术转化为提升生产力与应对全球挑战的具体应用。
最终，该报告强调了在追求技术极限的同时，必须秉持负责任的开发态度，通过跨行业协作确保人工智能的安全性与社会共益。
自动从 RSS 源更新项目 README 文件中的博客列表，以实现Github主页自动刷新。
Green-Wall 可用于生成 GitHub 贡献图和 AI 驱动的年度报告。
一个现代化、跨平台且免费的 AI RSS 阅读器.
随机生成多种风格的头像图片，让你的头像不再“撞衫”。（@xingxingc投稿）
Storyset 提供免费可定制插画，支持 Figma 插件，可在线编辑颜色、背景与图层，适配多种项目需求。其动画功能可将静态插画转化为动态效果，提升视觉吸引力。
腾讯朱雀AI文本检测基于多种先进的人工智能模型，构造数百万级别的数据进行训练，能够识别出人类和AI的书写模式。该系统不仅具备优秀的英文检测能力，在处理中文数据方面表现尤为出色。
免费的商户采集工具，配套：打电话、加入通讯录、定位、导航和导出分享等功能，适合实体业务方向使用。（@xingxingc投稿）
猫头鹰智能网页订阅系统基于AI技术，实现了网页变化的智能监测与精准推送。系统采用先进的语义理解和智能降噪算法，能够自动过滤无关信息，仅推送用户关心的内容变化，如价格波动、库存更新、内容发布等。其多平台通知系统支持短信、邮件和Webhook等多种方式，确保用户实时接收重要信息。（@jufeng-2022投稿）
期刊资源合集。
结合图片学习Transformer。
聚焦于性能优化，提供了通用原则和具体技术。
2025-12-22 08:00:00
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韦氏词典将“slop”评为年度热词，反映AI生成低质量内容的泛滥。
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2025-12-15 08:00:00
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《时代》杂志将2025 “年度人物” 称号授予了AI的构建者们，包含马克·扎克伯格（Meta）、苏姿丰（AMD）、埃隆·马斯克（xAI）、黄仁勋（英伟达）、萨姆·奥特曼（OpenAI）、德米斯·哈萨比斯（DeepMind）、达里奥·阿莫迪（Anthropic）以及李飞飞（以人为本人工智能研究院）。
该封面图片灵感来源于1932年经典的“摩天楼顶上的午餐”（Lunch atop a Skyscraper）照片，把几位AI领域的代表人物坐到摩天大楼的钢梁上。他们正如同当年修建摩天大楼的工人一样，坐在钢梁上俯瞰世界，他们或许将重塑我们的未来。
OpenAI 发布了 GPT-5.2，这是其迄今为止最强大的模型系列，专为专业知识型工作设计。该模型在多个基准测试中刷新了行业水平，包括在 GDPval 测试中，其在涵盖 44 个职业的知识型工作任务上超越了行业专家，表现优于顶尖行业专业人士或与其持平的比例达到 70.9%。
“汉语盘点2025”活动由国家语言资源监测与研究中心、商务印书馆、新华网等联合主办，旨在用一个字或词描述当年的中国与世界，记录社会变迁与世界万象。活动经过网友推荐、专家评选，选出入围年度国内字、词各5个，国际字、词各5个，投票时间为12月9日至12月18日，网友可进入专题页面投票，每天最多投五次。
快手旗下可灵 AI 发布「主体库」，为 O1 多模态视频模型添加长期记忆能力，用户上传单张角色图，系统可生成 3D 视角补全、多光线变体，支持跨场景一键调用，主体一致性超 96%。2025Q1 将上线「多人主体库」与「实时风格化」，同一画面可锁定 3 位角色，并实时切换卡通、复古、赛博等全局风格。
Anthropic 公司在开发 Claude 时，引入欧陆哲学来塑造模型的行为准则。欧陆哲学关注人类生存体验和意义生成，与注重逻辑分析和科学实证的分析哲学不同。Claude 的系统提示词要求模型参考欧陆哲学，以避免在对话中过于强调实证和科学，变成缺乏共情的“杠精”。例如，当用户表达“水是纯粹的能量”这种非科学观点时，Claude 不会机械地反驳，而是进入用户的语境进行对话。
此外，Claude 的开发者 Amanda Askell 还引入亚里士多德的美德伦理学，训练模型具备“良好品格”，如诚实、好奇、仁慈等内在美德，使其在面对未知情境时能做出符合人类价值观的判断。
Daniel Lemire 在其博客中强调速度在技术工作中的重要性。他指出，尽管高质量的工作需要时间，但长时间的缓慢进展通常是负面的。快速行动有助于避免在不重要的项目部分上浪费过多时间，例如他曾经花费大量时间构建一个无人问津的课程播客版本。快速迭代还能加速学习过程，因为人们通过犯错来学习，而快速行动意味着更快地犯错和学习。
他还提到，工作成果会随着时间变得不那么相关，缓慢的工作节奏会导致人们坚持使用过时的成果，如一位教授使用了七年准备的、二十年前的讲义。在某些情况下，如心脏手术，经验丰富的、手术次数多的外科医生往往比准备时间长但手术次数少的医生更可靠。
2025 年 10 月 1 日，OpenAI 与三星和 SK 海力士达成协议，锁定全球 40% 的 DRAM 供应。这一举措震惊了整个行业，因为其规模和保密性极高，甚至两家供应商彼此都不知道对方与 OpenAI 的合作细节。这导致其他公司恐慌性抢购 RAM，加剧了市场的紧张局势。
同时，由于关税问题、RAM 价格夏季下跌以及二手 RAM 制造设备停滞，市场几乎没有安全库存。OpenAI 的交易仅涉及原始晶圆，而非成品内存模块，这表明其可能旨在限制竞争对手的供应。受此影响，RAM 价格飙升，相关硬件产品如 SSD、小型预装电脑、RADEON 显卡和 Xbox 等面临供应短缺和价格上涨的风险。
腾讯广告审核团队探索出一套面向未来的 AI 开发新范式，以提升从需求确认到功能上线的全链路效率。该范式基于“AI 技术规范 + 模板化技术方案 + MCP 工具集成 + AI 自我总结”，通过技术规范确保代码符合安全、设计、编码风格等标准；利用模板化技术方案将面向人的技术方案转变为面向 AI 的标准化模板，涵盖代码层级结构、控制器层、业务逻辑层、持久层设计；借助 MCP 工具集成实现一站式开发；AI 自我总结则便于人工审查和后续维护。
在技术选型上，选择 CodeBuddy 作为 AI 编程工具，结合公司先进大模型和 eplus 度量平台。实践表明，该范式使审核中心需求覆盖率超 70%，Agent 代码行采纳率超 50%，研发时长节约超 30%。未来，团队将探索打通开发、测试、部署全链路协同，实现端到端一站式研发。
本文介绍了通过 Skills 提升 Claude 在前端设计方面的表现。Claude 在无指导时会生成通用的前端设计，如使用 Inter 字体和紫色渐变背景。这是因为模型在采样时基于训练数据中的统计模式预测标记，而安全的设计选择在网页训练数据中占主导地位。
为解决这一问题，提出了 Skills，即动态加载特定领域知识的文档，Claude 可在运行时按需加载这些技能，避免永久上下文开销。例如，创建前端设计技能，通过指定字体、颜色、动画和背景等设计维度的指导，使 Claude 生成更具吸引力的前端界面。
此外，还开发了 web-artifacts-builder 技能，指导 Claude 使用现代 Web 技术（如 React、Tailwind CSS 和 shadcn/ui）构建更丰富的前端工件。通过 Skills，开发者无需在每个请求中手动提供前端设计上下文，即可利用 Claude 的可引导性，生成具有品牌特色的前端设计。
Agent Engineering 是一种新兴的工程实践，专注于将非确定性的 LLM（大型语言模型）系统迭代优化为可靠的生产级应用。该过程是循环的，包括构建、测试、部署、观察、优化和重复。与传统软件开发不同，Agent Engineering 强调在生产环境中快速迭代和学习，而不是在部署前追求完美。
Agent Engineering 结合了三个关键技能：产品思维、工程和数据科学。产品思维定义了代理的行为和范围，包括编写驱动代理行为的提示和定义评估标准。工程部分涉及构建使代理生产就绪的基础设施，如工具开发、UI/UX 设计和运行时管理。数据科学则负责衡量代理性能和可靠性，通过系统如评估、A/B 测试和监控来实现。
这种实践的出现是由于 LLM 的两个基本变化：一是 LLM 足够强大，可以处理复杂的多步骤工作流程；二是这种强大带来了真正的不可预测性。Agent Engineering 让团队能够在生产环境中快速迭代，通过观察真实行为并系统地进行优化，从而构建出可信赖的系统。
Open-AutoGLM 是一个开源的手机端智能助理框架，基于 AutoGLM 构建，能够通过 ADB 控制安卓设备，利用视觉语言模型理解屏幕内容并自动化操作流程。
LifeTrace 是一个基于 AI 的智能生活记录系统，能够自动管理个人任务上下文。它通过自动截图、OCR 文字识别、向量检索和多模态搜索等技术，帮助用户记录、组织和检索日常活动痕迹。
Spec-Kit 旨在帮助开发者通过 Spec-Driven Development（规格驱动开发）模式快速构建高质量软件。其核心在于将规格转化为可执行代码，而非仅作为开发参考。开发者可通过 Specify CLI 初始化项目，选择不同 AI 助手（如 Qoder CLI、Claude Code 等）辅助开发。开发流程包括建立项目原则、创建规格、制定技术实施计划、分解任务并执行实现。
“Size of Life”网页允许用户通过交互式的方式比较不同生物和生物结构的大小，从微观的DNA到宏观的蓝鲸等。它提供了一个直观的视角来理解生命在不同尺度上的多样性。
一个用于将本地服务器暴露到互联网的工具。
网站提供了流行专有软件的开源平替。
帮助开发者快速上手使用 Claude API 构建应用的项目集合。它包含多个快速启动项目，如客户支持代理、金融数据分析师、计算机使用演示和自主编码代理等，每个项目都提供了可定制的基础框架。
通过具体案例，演示 AI 编程的实战过程。
汇集了高质量的提示词工程技术、教程和工具相关内容。
2025-12-08 08:00:00
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《时代》杂志公布了2025年的百大年度照片，展示了25年全球各地的重要事件和瞬间，涵盖了政治、社会、自然、体育等多个领域。这些照片不仅记录了重大事件，也反映了人类在面对各种挑战时的情感和反应。
其中这张拍摄于2025 年 3 月 21 日，在华盛顿白宫外，当唐纳德・特朗普总统向记者发表讲话时，埃隆・马斯克在一旁注视着。
DeepSeek 发布了 V3.2 正式版模型，包含 DeepSeek-V3.2 和 DeepSeek-V3.2-Speciale 两个版本。DeepSeek-V3.2 平衡推理能力与输出长度，在公开推理 Benchmark 测试中达到 GPT-5 水平，输出长度大幅降低，减少计算开销与用户等待时间。DeepSeek-V3.2-Speciale 是长思考增强版，结合 DeepSeek-Math-V2 的定理证明能力，推理能力媲美 Gemini-3.0-Pro，在 IMO 2025、CMO 2025、ICPC World Finals 2025 及 IOI 2025 中斩获金牌，但仅用于研究，不支持工具调用。DeepSeek-V3.2 首次将思考融入工具调用，提出大规模 Agent 训练数据合成方法，构造大量强化学习任务，提高模型泛化能力，在智能体工具调用评测中达到开源模型最高水平。DeepSeek-V3.2 已在官方网页端、App 和 API 更新，DeepSeek-V3.2-Speciale 以临时 API 服务形式开放。
字节跳动发布“豆包手机助手”技术预览版，这是一款具有创新性的手机AI助手。其核心技术亮点包括“端侧记忆”功能，实现本地持久化存储，加密保护用户数据，支持快速调取信息，如车位照片、快递取件码等。此外，豆包具备跨App代操作能力，可模拟真人屏幕操作，完成如全网比价、请假订票等复杂任务。它还支持实时多模态互动，通过摄像头进行实时视频通话，提供中英双语字幕和互动讲解。Pro模式可处理复杂长链任务，结合GUI模拟点击、API调用和推理，完成如旅行规划和票务预订等任务。所有记忆数据本地化，用户可一键关闭，确保隐私安全。
2025年12月5日，Cloudflare网络出现部分故障，持续约25分钟，影响约28%的HTTP流量。故障由对React Server Components行业性漏洞（CVE-2025-55182）的防护措施触发。Cloudflare为保护客户，将WAF缓冲区大小从128KB增加到1MB，但内部测试工具不支持新大小，因此关闭该工具。此操作通过全局配置系统快速传播，导致FL1代理版本在特定条件下出现Lua异常，返回HTTP 500错误。受影响客户包括使用FL1代理且部署Cloudflare托管规则集的用户，而中国网络客户未受影响。故障发生后，Cloudflare迅速回滚配置，恢复正常服务。此次事件再次凸显了全局配置系统快速传播变更的风险，Cloudflare正在推进增强部署与版本控制、改进紧急操作能力以及“失败开放”错误处理等韧性项目，以防止类似故障再次发生。
本文作者通过AI技术实现视频自动化剪辑与生成，涵盖多语言、多主题的视频内容创作。其技术流程包括文案撰写、通过TTS（Text-to-Speech）生成音频、ASR（自动语音识别）抽取文本、字幕制作、AI生成B-roll辅助镜头图片以及数字人生成等环节，最终借助工具完成视频自动化剪辑与导出。该流程显著提高了视频制作效率，短视频制作时间约3-5分钟，长视频约10分钟。
此外，作者还探讨了AI在封面设计、文案创作等方面的应用，强调了AI时代下复合型人才的重要性以及AI对内容创作和商业变现的推动作用。
大型科技公司中，工程师频繁变动，导致大部分代码变更由新手完成。公司平均工作年限仅一两年，工程师常在不同代码库和语言间切换，缺乏长期专精。虽有“老手”提供深度代码审查，但因非正式且工作过载，难以持续。工程师通常在不熟悉的代码库中工作，面临紧迫的截止日期，难以保证代码质量。公司为快速部署工程师，牺牲了部分代码质量。工程师无法决定工作内容，只能适应公司安排。
2025 年维基百科最热门文章榜单公布，涵盖政治、流行文化和名人逝世等主题。排名第一的是关于美国政治活动家查理·柯克的文章，其在 9 月遇刺身亡后，文章单日浏览量近 1500 万次，全年约 43% 的浏览量来自美国以外地区。
“2025 年逝世人物”文章位居第二，记录了众多知名人士的离世，其中包括教皇方济各，其继任者教皇利奥十四世相关文章浏览量激增，导致维基媒体项目流量峰值达每秒 80 万次，创历史新高。唐纳德·特朗普再次进入榜单，这是他第八次登上维基百科年度热门文章榜单。
流行文化方面，受影视作品带动，如因网飞《怪兽》季播影响，美国连环杀手埃德·盖恩相关文章受关注；《罪人》《武器》等电影及《人生切割术》《青春期》等剧集均上榜，此外还有 DC 和漫威的超级英雄相关内容。
政治领域除上述人物外，还有美国副总统 JD 万斯和前高级顾问埃隆·马斯克。流行文化领域，摇滚歌手奥兹·奥斯本、互联网名人 MrBeast 和足球明星克里斯蒂亚诺·罗纳尔多相关文章也受关注。
本文深入探讨了提示缓存（prompt caching）的工作原理，特别是基于分页注意力（Paged Attention）和自动前缀缓存（Automatic Prefix Caching）的技术实现，并提供了实用的提示以提高缓存命中率。
文章首先指出，在大规模部署语言模型时，为了处理并发用户请求，通常采用异步分布式系统，这与本地单线程模型推理有显著不同。接着，文章介绍了LLM推理的基础知识，包括预填充（prefill）和解码（decode）阶段，以及关键的KV缓存机制。文章详细介绍了分页注意力技术，这是一种受操作系统分页启发的解决方案，通过将KV缓存划分为固定大小的块，并使用块表进行管理，从而解决了传统KV缓存分配面临的内存碎片化和扩展性问题。
此外，文章还解释了前缀缓存的工作原理，即通过块哈希（block hashing）技术，实现对相同前缀的缓存重用，从而避免重复计算，显著提高了推理效率。
最后，文章通过实际案例展示了如何通过保持系统提示的稳定性、使用确定性序列化等方法来提高缓存命中率。
内容主要围绕人工智能助手 Claude 4.5 Opus 的“灵魂文档”展开，该文档是 Anthropic 为训练 Claude 而设计的指导性文件。
文档强调 Claude 的核心使命是安全、有益且易于理解，旨在通过具备良好价值观和知识体系来实现安全和有益的行为。Claude 被设计为一个极其出色的助手，同时注重诚实和对世界的关怀。文档还详细讨论了 Claude 在与人类互动时的行为准则，包括在不同情境下的优先级排序，如安全、伦理、遵循指南和对用户及操作者的帮助。
此外，文档探讨了 Claude 在处理冲突、遵循指令和默认行为时的策略，以及在代理行为中如何确保安全和避免伤害。
LangChain 在过去一个月发布了四个基于 Deep Agents 的应用，包括 DeepAgents CLI（编码助手）、LangSmith Assist（应用内助手）、Personal Email Assistant（个性化邮件助手）和 Agent Builder（无代码代理构建平台）。在开发这些应用过程中，LangChain 团队总结了评估 Deep Agents 的关键模式。
Deep Agents 需要为每个数据点定制测试逻辑，因为每个测试案例都有其独特的成功标准。例如，一个日程安排代理需要验证其是否正确更新了用户偏好记忆文件。LangSmith 的 Pytest 和 Vitest 集成支持这种定制化测试。
单步评估对于验证特定场景下的决策非常有价值且高效，例如验证代理是否调用了正确的工具及其参数。大约一半的测试案例采用单步评估。全代理回合提供了完整的端到端行为视图，可用于评估工具调用轨迹、最终响应质量和其他状态（如代理生成的文件）。多回合运行模拟了用户与代理之间的完整交互，但需要通过条件逻辑来保持测试路径的正确性。正确的评估环境设置至关重要，Deep Agents 需要为每次评估运行提供干净、可复现的环境，以确保结果的可靠性。
code996 是一个分析工具，它可以统计 Git 项目的 commit 时间分布，进而推导出项目的编码工作强度。
37signals 开源了看板工具Fizzy。
Sourcetrail 是一个开源的跨平台源代码浏览器，支持 C、C++、Java 和 Python，提供 SDK 用于开发语言扩展。
Nessie 是一款将分散的 AI 对话转化为个人知识库的工具。它能够将 AI 对话内容提炼为结构化笔记，完整保留上下文，避免重要想法在聊天历史中丢失。用户可以一次性导入大量 AI 聊天记录，Nessie 会将其按主题组织，方便浏览、搜索和进一步构建知识体系，从而将聊天内容转化为可积累的知识。此外，Nessie 还能连接用户的想法，将过去的思考转化为新的见解，使用户看到模式的出现、见解的发展以及理解的深化。
AdBlock 是一款开源浏览器工具，旨在拦截恼人的广告和弹窗，提升浏览体验。它通过阻止广告商的跟踪工具来保护用户隐私，同时提高页面加载速度，节省内存。AdBlock 还支持可接受的广告项目，允许非侵入性广告展示，以维持网站和内容创作者的健康生态系统。该工具自 2009 年由 Michael Gundlach 发起，支持 30 多种语言，全球有超过 6500 万用户使用。
不蒜子是一个极简网页计数器工具，通过两行代码即可实现网页访问量统计功能。
指南围绕开源项目的启动、维护和增长。涉及安全最佳实践，包括多因素认证（MFA）、代码扫描、安全依赖管理以及私有漏洞报告。还包含开源维护者的自我平衡技巧，以及如何为开源项目吸引用户。此外，强调了构建欢迎社区的重要性，以及为开源维护者提供便利的最佳实践，如文档化流程和利用社区力量。还提及了开源项目的领导力与治理、开源工作的财务支持、行为准则以及开源项目的度量和法律方面。
Xbotics具身智能社区知识库是一个整合具身智能领域前沿技术、理论与应用案例的开放平台，为初学者和专家提供学习资源与技术文档。知识库涵盖具身智能综述、具身基础、仿真平台、操作与行走、灵巧手、大模型、公司及产品探讨、遥操作等子类，数据来源包括课程PPT文档总结、网络论文资料、专家技术分享及群内技术讨论。其GitHub参考综述包括具身智能论文列表、中文指南、创业项目信息汇总及细分研究方向等。
极客时间搭建的AI导航站。
2025-12-01 08:00:00
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图片中的C代码包含了一段URL居然能成功编译和运行。
原因是在C99标准下，URL可被巧妙利用为代码的一部分。代码中 https://susam.net的https:被解释为了一个标签（label），随后的//是注释标识，直至下一行。
将代码复制进编译器看起来就比较明显了，因此代码能成功编译运行，输出“hello, world”。
#include <stdio.h>
int main(void)
{
https://susam.net/
printf("hello, world\n");
return 0;
}
Anthropic 发布了最新模型 Claude Opus 4.5，该模型在软件工程等领域表现出色，通过了内部基准测试，包括 SWE-bench Multilingual 等，能写出更好的代码，支持 7 种编程语言。在处理复杂任务时，Opus 4.5 表现出色，如在 τ2-bench 中，面对航空服务代理任务，模型通过先升级舱位再修改航班的方式解决了问题。安全方面，Opus 4.5 是目前最稳健的模型，对提示注入攻击有更强的抵抗力。Claude Developer Platform 也进行了更新，新增了努力参数，允许开发者在时间和能力之间进行权衡。产品更新方面，Claude Code 在 Opus 4.5 的支持下，计划模式更加精确，执行更加彻底，且现在可在桌面应用中使用。
Google 的 Antigravity 代码编辑器存在安全漏洞，攻击者可通过间接提示注入操控 Gemini 调用恶意浏览器子代理，从用户 IDE 窃取凭证和敏感代码。攻击链如下：用户使用 Antigravity 集成 Oracle ERP 的 AI 付款代理时，参考了被篡改的集成指南，Antigravity 遇到隐藏的提示注入，Gemini 被诱导收集代码片段和凭证，并通过浏览器子代理访问恶意 URL，将数据泄露给攻击者监控的域。尽管 Gemini 默认设置禁止访问 .env 文件，但攻击者利用终端命令绕过保护，收集并泄露数据。Antigravity 的默认配置和代理管理界面增加了攻击成功风险。Google 已知该风险，但未采取措施，仅在用户首次打开时显示警告。
Zig 编程语言从 GitHub 迁移到 Codeberg。GitHub 被微软收购后，工程文化衰退，出现诸多问题，如 Actions 功能存在严重漏洞且被忽视，CI 系统受影响。Zig 项目选择迁移以降低成本并改善开发环境。迁移后，GitHub 上的 Zig 仓库已设为只读，主仓库地址改为 Codeberg 上的链接。为避免 GitHub 的 vendor lock-in，决定保留 GitHub 上的未迁移问题，新问题从 Codeberg 的 30000 号开始计数。此外，Zig 项目将逐步停止 GitHub Sponsors 功能，转向 Every.org 继续接受捐赠。
PicGo 是一款基于 Electron 框架开发的跨平台图片上传工具，最初由作者在 2017 年 11 月 28 日提交第一个 commit，旨在解决 Markdown 写作中图片上传效率低下的问题。它通过插件化架构设计，支持多种图床服务，如微博图床、七牛图床等，并允许开发者扩展新的图床插件，极大地提升了工具的灵活性和可扩展性。该工具还抽象出了底层流水线模型，从输入到输出的每个模块和事件钩子都可以被插件化，进一步增强了插件自由度。目前，PicGo 已更新至 2.4.0 正式版，GitHub Star 数达 25k，下载量超 100 万次，成为 Typora、Marktext 等文本编辑器官方支持的图片上传工具，并获得 Warp 的赞助。
文章探讨了工程管理风格的演变及其与时代背景的关联。从作者在 Yahoo 的经历来看，早期的管理风格更注重团队目标的识别与组织障碍的克服，而在 2010 年代，由于工程师招聘竞争激烈，管理重心转向吸引、保留和激励工程师。到了 2022 年后，随着零利率政策结束和大型语言模型的兴起，工程组织架构趋于扁平化，管理角色需要重新定位为技术深度参与。这种管理风格的转变并非完全基于道德考量，而是更多地受到商业环境变化的影响。
作者提出了八项基础工程管理技能，分为核心技能和成长技能。核心技能包括执行能力、团队建设、所有权和对齐，这些是所有管理角色的基础。成长技能包括品味、清晰度、应对模糊性和跨时间尺度工作，这些技能决定了职业发展的高度。
本文强调在软件开发中应将 AI 生成的代码视为初稿，需人类审查以确保代码意图和质量。AI 虽能快速生成代码，但存在逻辑漏洞、安全问题等风险，且过度依赖会削弱开发者批判性思维。研究发现，频繁使用 AI 助手会使开发者大脑活跃度降低，减少自主调试和阅读文档的频率，导致技能退化。此外，传统代码审查方式难以应对 AI 生成的大量复杂代码，容易忽视潜在问题。为有效利用 AI，开发者应保持对代码的深度理解，将 AI 作为辅助工具而非替代品。团队需建立明确的 AI 使用规范，确保代码审查的严谨性，同时鼓励开发者持续学习和提升技能，以实现 AI 与人类智慧的有机结合。
本文介绍了一种简单高效的自建搜索引擎方案，核心在于利用现有数据库实现高效检索。该方案通过分词（tokenization）技术，将文本内容分解为单词、前缀和n-gram等不同粒度的分词单元，并赋予不同权重存储于数据库中。数据库结构包括index_tokens表存储分词及其权重，index_entries表关联分词与文档并记录最终权重。分词器包括单词分词器（WordTokenizer）、前缀分词器（PrefixTokenizer）和n-gram分词器（NGramsTokenizer），分别针对精确匹配、部分匹配和模糊匹配需求。索引服务负责将文档内容通过分词器处理后存入数据库，搜索服务则对用户查询进行相同分词处理，通过SQL查询匹配分词并计算文档相关性得分。该方案支持自定义分词器和文档类型，通过调整权重和SQL查询可灵活优化搜索效果。
Anthropic 发布了关于长期运行代理（long-running agents）的研究成果，旨在解决 AI 代理在跨多个上下文窗口工作时的挑战。研究团队通过模拟人类工程师的工作方式，开发了一种新的框架，使 Claude Agent SDK 能够在多个上下文窗口中有效工作。
该解决方案包括两个部分：初始化代理（initializer agent）和编码代理（coding agent）。初始化代理在首次运行时设置环境，包括创建初始化脚本、进度日志文件和初始 Git 提交。编码代理则在每次会话中负责逐步推进项目进度，并在结束时留下清晰的进度记录。
此外，研究还强调了环境管理的重要性，包括创建功能列表文件以避免代理一次性完成过多工作或过早认为项目完成，以及要求代理在每次会话结束时通过 Git 提交和进度更新保持环境的整洁状态。通过这些方法，代理能够在每次会话开始时快速了解工作状态，并逐步推进项目。
Claude 的 Agent Skills 系统是一种基于提示的元工具架构，通过注入特定领域的提示来扩展 LLM 的能力。与传统工具调用不同，技能通过提示扩展和上下文修改来改变 Claude 处理请求的方式，而无需编写可执行代码。技能以文件夹形式组织，包含指令、脚本和资源，通过声明式系统发现和调用。技能的调用完全依赖于 Claude 的语言模型推理，基于技能描述进行匹配，而非代码级别的算法路由或意图分类。
技能的核心是 SKILL.md 文件，它包含两部分：YAML 前置元数据和 Markdown 内容。前置元数据配置技能的运行方式，如权限、模型和元数据；Markdown 内容则是 Claude 的执行指令。技能的生命周期包括发现、加载、用户请求匹配、技能执行和上下文修改。技能执行时，会注入详细指令到对话上下文，并修改执行上下文，如工具权限和模型选择。
技能的构建遵循“渐进式披露”原则，先展示基本信息，再根据需要加载详细内容。技能可以包含脚本、参考文档和资源文件，这些文件通过特定目录组织，使技能在保持主提示简洁的同时，能够按需加载详细信息。技能的执行通过元工具 Skill 管理，它在工具数组中作为容器和调度器，动态生成技能列表，并在运行时注入到 Claude 的上下文中。
VideoCaptioner 是一款基于大语言模型（LLM）的视频字幕处理工具，支持语音识别、字幕断句、优化、翻译全流程处理。
Everywhere 是一款具备情境感知能力的交互式 AI 助手，拥有简洁现代的用户界面和强大的集成功能。与传统 AI 工具不同，Everywhere 能即时感知并理解您屏幕上的任何内容。无需截图、复制或切换应用——只需按下快捷键，即可在当前位置获得所需帮助，实现无缝的 AI 助手支持。
xan 是一款用 Rust 编写的高性能命令行工具，用于处理 CSV 文件。它支持快速读取、过滤、排序、去重、聚合等操作，还提供表达式语言以执行复杂任务。xan 能处理多种 CSV 相关格式，如 .cdx、.vcf，并可与 JSON、Excel 等格式转换。它还支持压缩文件读取、ANSI 颜色输出以及并行计算功能，适用于大规模数据处理。
提供完全免费的Claude模型（包括Opus 4.5、Sonnet 4.5和Haiku 4.5）访问权限，无需等待名单或高级订阅。每个模型每天有300K的代币限制，且提供免费的网络搜索和代码执行工具。
各种类型的Nano Banana Pro提示词参考。
一本关于构建可靠、具有现实世界认知能力的AI系统的指南。它强调，仅依靠强大的大型语言模型是不够的，需要通过工程化手段优化模型性能和行为。书中介绍了如何架构决策系统，将用户请求转化为精确意图，以及如何设计检索机制和记忆架构以增强系统的历史感知和学习能力。此外，还探讨了如何整合工具以使应用能够与实时数据和API交互。
一个用于探索 Linux 内核代码的在线工具，旨在帮助用户更好地理解和学习 Linux 内核的结构和功能。它通过提供一个交互式的界面，让用户可以浏览内核代码，并配有基于“Kernel in the Mind”一文的指导。
OpenAI 提供了一系列面向企业和开发者的资源与指南，以加速 AI 技术的采用。其中包括构建 AI 原生工程团队的策略，强调了编码代理如何加速软件开发生命周期。此外，还探讨了从实验到部署的 AI 扩展路径，以及如何在工作中使用 ChatGPT。特别提到了使用 GPT-5 模型系列的策略，包括迁移、提示和扩展的最佳实践。同时，OpenAI 分享了其如何使用 Codex 的经验，以及企业中 AI 应用的案例研究，包括早期采用者如何聚焦其 AI 努力。这些资源涵盖了从技术实践到业务应用的多个方面，旨在帮助企业和开发者更好地理解和应用 AI 技术。
2025-11-24 08:00:00
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准备，不等于成事。
规划时间，不等于成事。
列任务清单，不等于成事。
告诉别人你要做，不等于成事。
和可能参与的朋友发信息，不等于成事。
发一条斗志昂扬的推文，不等于成事。
因未能成事而自责，不等于成事。
嫉妒已经做成的人，不等于成事。
抱怨途中的阻碍，不等于成事。
幻想功成后收到的赞美，不等于成事。
阅读方法指南，不等于成事。
研究别人的成功案例，不等于成事。
读这篇文章本身，也不等于成事。
世上唯一等于“成事”的， 就是动手把那件事——做成。
Google 发布了 Gemini 3，这是其最新的 AI 模型，代表了目前 AI 领域的顶尖水平。Gemini 3 在多模态理解和推理能力上取得重大突破，其性能在多个关键 AI 基准测试中创下新高，例如在 LMArena 排行榜上以 1501 Elo 分的成绩位居榜首，在数学领域的 MathArena Apex 测试中达到了 23.4% 的准确率。Gemini 3 Pro 版本在多模态推理方面表现出色，如在 MMMU-Pro 测试中达到 81% 的准确率。
Gemini 3 引入了 Deep Think 模式，进一步提升了模型的推理和多模态理解能力。该模式在复杂问题解决方面表现出色，例如在 ARC-AGI-2 测试中达到 45.1% 的准确率。Gemini 3 还在应用层面进行了拓展，如在 Google 搜索中引入 AI 模式，提供更复杂的推理和动态体验，并在 Gemini 应用、AI Studio 和 Vertex AI 中提供支持。
2025 年 11 月 18 日，Cloudflare 发生了一次重大网络故障。故障始于 11:20 UTC，由于数据库权限变更导致 Bot Management 系统的“特征文件”大小翻倍，超出了软件处理限制，引发系统错误。最初误以为是大规模 DDoS 攻击，后经排查发现问题根源，于 14:30 停止错误文件传播并替换为正常版本，17:06 所有系统恢复正常。
此次故障影响了 Cloudflare 的核心 CDN、安全服务、Turnstile、Workers KV、Dashboard 等多个服务，导致 HTTP 5xx 错误、加载失败、登录困难等问题。故障期间，团队还观察到 CDN 响应延迟增加，原因是调试系统消耗大量 CPU 资源。
故障的直接原因是 ClickHouse 数据库查询行为变更，导致特征文件生成逻辑返回重复数据。Cloudflare 正在采取措施防止类似故障，包括强化配置文件摄入机制、增加全局功能禁用开关、限制错误报告对系统资源的占用等。
Google DeepMind 发布了 Nano Banana Pro（Gemini 3 Pro Image），这是基于 Gemini 3 Pro 的新一代图像生成与编辑模型。
该模型在图像编辑领域实现了重大进步，能够根据增强的推理能力、世界知识和实时信息生成更准确、富有上下文的视觉内容。它支持将手写笔记转化为图表、创建信息图表以及实时信息可视化，例如通过搜索连接获取天气或体育信息并生成流行艺术信息图表。Nano Banana Pro 在多语言文本渲染方面表现出色，可生成多种纹理、字体和书法风格的文本，并支持多语言生成与本地化翻译，便于国际化内容创作。
此外，它还具备高保真视觉生成能力，能够融合多达 14 张图像元素，保持多达 5 个人物的一致性和相似性，支持从草图到产品、从蓝图到逼真 3D 结构的转换，并提供 2K 和 4K 分辨率的高级创意控制，包括局部编辑、调整相机角度、改变焦点、应用复杂色彩分级以及转换场景光照等。
作为一名中级开发者，注重代码质量，会权衡代码的可理解性、可维护性和可扩展性。在代码提交时，会精心组织 Git 历史，使其清晰地讲述问题解决过程，还会通过图表或 GIF 动画等方式帮助代码审查者更好地理解代码。
在阅读代码和文档方面，会深入研究库代码和公共技术文档，如 RFCs，修改遗留代码时会先理解其历史背景。同时，会通过代码注释、文档字符串等形式记录代码背后的逻辑。此外，作者还会学习整个应用堆栈，包括前端、后端、异步作业调度器和作业工作器等，必要时会优化 PostgreSQL 查询，熟悉 DevOps 工具以支持团队。
在测试方面，虽然不严格遵循 TDD，但会提前编写测试以明确目标，并通过交互式变基修正 Git 历史。作者还会积极参与团队协作，包括代码审查、帮助新成员入职、与其他团队合作等。
最后，作者会关注更广泛的编程社区，学习新的技术和思想，并将其应用到工作中。
在出海 SaaS 领域，独立开发者面临诸多挑战。海外市场细分程度高，新入局者难以突破，用户留存至关重要，续费率需达 80% 以上。
技术栈选择上，建议采用成熟稳定的技术，如前端 Nuxt3 或 Next.js，搭配 Tailwind CSS + Shadcn/ui，后端优先使用 Serverless，数据库选用 PostgreSQL，支付采用 Stripe 或 bagelpay，部署用 Vercel 或 Cloudflare Pages。定价策略应采用阶梯定价，设置免费版筛选用户，个人版定价每月 9-19 美元，Pro 版每月 29-49 美元。
流量获取方面，SEO 是关键，需长期投入，同时可利用 Product Hunt 进行小范围测试，Twitter/X 公开构建可有效积累用户。成功案例多为细分领域切入，快速上线验证，持续营销，避免过度打磨产品、盲目追求功能全面、忽视用户反馈、轻视合规等常见错误。
最新研究提出并验证了“LLM脑损伤假说”，发现大语言模型（LLM）持续接触垃圾数据后会出现认知衰退现象。研究定义了“垃圾数据”，包括“短文本+高热度”内容和含标题党、阴谋论等低语义质量文本。
实验中，4种大语言模型在垃圾数据预训练后，推理能力下降23%，长上下文记忆下降30%，且自恋和精神病态特质激增。即使后续用高质量数据重新训练，损伤也无法完全修复。
研究还发现，模型损伤存在“剂量效应”，即垃圾数据摄入越多，损伤越严重，主要原因是模型出现“思维跳跃”，即懒得进行完整推理。该研究提醒行业重视预训练数据筛选，建议在部署大模型时进行认知体检，并优先排除“短+高传播”的碎片化内容。
文件系统工具对于深度代理（deep agents）在上下文工程中的应用至关重要。深度代理通过文件系统工具访问文件系统，实现文件的读取、写入、编辑、列出和搜索等功能，以优化上下文工程。
上下文工程是将正确的信息填充到上下文窗口中，以便代理能够准确回答问题。代理在处理上下文时可能面临多种问题，如需要的上下文不在总上下文中、检索的上下文不包含所需上下文、检索的上下文远大于所需上下文等。
文件系统通过提供单一接口，允许代理灵活地存储、检索和更新无限量的上下文，从而解决这些问题。例如，在处理大量检索结果时，代理可以将结果写入文件系统，并在需要时智能地检索特定关键词，避免在对话历史中存储大量不必要的信息。对于需要大量上下文的情况，文件系统允许代理动态存储和检索信息，如将计划写入文件系统以便后续调用。
此外，文件系统还提供了一种替代语义搜索的方法，通过ls、glob和grep工具智能搜索上下文，这对于技术文档等缺乏语义信息的文件特别有效。文件系统还可以作为代理存储和更新自身指令的地方，使代理能够根据用户反馈动态调整其行为。
本文聚焦于人工智能领域中“Prompt Engineering”与“Context Engineering”的概念演变及其在 Agent 架构中的应用。
随着 AI 应用从简单交互向复杂智能体系统发展，仅优化静态指令已无法满足需求，“Context Engineering”应运而生，专注于动态构建和管理上下文。文章详细介绍了从 Prompt 到 Context 的转变，强调了 Context Engineering 在构建可扩展、高可靠性系统中的重要性。其核心技术包括 RAG（Retrieval-Augmented Generation）架构，通过索引和推理两个阶段，解决 LLM 的知识冻结、缺乏领域专有知识和幻觉问题。同时，探讨了 Context Stack 的概念，分析了向量数据库在 RAG 中的关键作用，并比较了主流向量数据库的选型考量因素。
此外，文章还涉及了高级分块策略、重排序技术以及智能体系统的上下文管理框架，包括 LangGraph 的工作流定义方法，展示了如何通过图结构实现复杂业务流程的编排。也展望了 Context Engineering 的未来趋势，包括 Graph RAG 的兴起、智能体自主性的增强以及对固定上下文窗口的超越。
文本指出面向对象编程（OOP）并未消失，而是从传统编程领域转移到了新的领域，如微服务架构。OOP的核心概念包括封装、继承和多态，旨在通过语言层面的强制机制减少组件间的信息流动，以降低软件功能交叉点出现的错误。然而，随着软件开发的复杂性增加，开发人员之间的信任降低，过程/网络边界成为了新的最高最厚的墙，取代了OOP。
在微服务架构中，原本的OOP概念被新的工具和技术所替代，例如OpenAPI模式取代了类型检查器，Docker Compose取代了服务工厂，Kubernetes取代了事件循环。这导致组件间通信的失败模式增多，需要通过序列化/反序列化库和内核调度器等进行处理，性能和效率受到影响。
一个用于浏览器自动化和数据提取的MCP工具。该服务器支持通过 Browserbase 和 Stagehand 实现云浏览器自动化，允许 LLM（Large Language Models）与网页交互、提取信息、截图和执行自动化操作。
一个全面的上下文工程模版，为人工智能编码助手构建上下文，让AI拥有从头到尾完成工作所需的信息。
ChatALL 支持同时与多个 AI 机器人交互，帮助用户快速找到最佳回答。它支持多种 AI 机器人，包括 360 智脑、文心一言、ChatGLM2、ChatGPT、Claude、Code Llama 等，覆盖不同技术架构和功能特点。工具提供快问模式、对话历史本地保存、高亮与删除答案等功能。
Quiver Quantitative 提供基于替代数据的股票研究平台，助力投资者做出明智交易决策。平台追踪国会议员股票交易、内部人士购买等动态，如参议员 Markwayne Mullin 和众议员 Pete Stauber 的股票交易记录，以及多位公司高管的股票购买行为。其数据涵盖国会交易、内部交易、政府合同、企业游说等多个领域，为用户提供实时数据支持。Quiver 提供免费和付费两种计划，免费计划可体验平台基础功能，付费计划则包括策略跟踪、数据样本导出等高级功能，且新用户可享受 7 天或 30 天免费试用。
Tidyread 是一款利用 AI 技术帮助用户整理和提炼资讯的工具。它以 Recipe（简报分组）为核心，用户可定制专属 RSS feeds 和摘要 Prompt，AI 会按设定生成摘要简报并定时推送，提升阅读效率，减少信息过载压力。用户反馈积极，认为其能节省时间、准确总结内容，且界面友好。此外，它还支持 AI 过滤功能，可剔除不感兴趣的内容。
Google 推出了 Google Antigravity，一个新的以代理为中心的开发平台，利用 Gemini 3 的高级推理和工具使用能力，使开发者能够以任务为导向进行开发。
AI 模型正在深刻改变软件开发生命周期（SDLC），其推理能力不断提升，目前已能完成长达 2 小时 17 分钟的连续工作，并且任务长度每七个月翻倍。AI 编码工具已从简单的代码自动补全发展为能够生成完整文件、搭建项目框架、将设计转化为代码的智能代理。这些工具通过统一上下文、结构化工具执行、持久项目记忆和评估循环等功能，显著提升了开发效率。在规划阶段，AI 代理能够快速分析需求、识别依赖关系并估算难度；在设计阶段，可快速搭建原型、实现设计到代码的转换；在构建阶段，能够生成完整功能的代码，包括数据模型、API、UI 组件、测试和文档；在测试阶段，帮助生成测试用例并保持测试更新；在代码审查阶段，提供初步审查并识别关键问题；在部署与维护阶段，协助分析日志、识别异常指标并提出修复建议。工程师可以将更多精力集中在架构设计、复杂问题解决和质量把控上，而将重复性任务交给 AI 代理处理。
内容围绕半导体物理的基础知识展开，包括半导体的基本概念、晶体结构、半导体结、有限势垒量子阱、辐射复合、载流子输运、态密度、边发射激光器、垂直腔面发射激光器（VCSELs）、光子晶体、晶体生长、制造与加工以及光刻技术等。这些内容涵盖了半导体激光器的核心原理和技术要点，对于理解数字音频播放等应用中的半导体器件具有重要意义。
一份为程序员准备技术面试的免费指南，由有谷歌和亚马逊工程师参与的团队创建。它提供了从申请工作到通过面试再到薪资谈判的全过程指导。该指南包含精心策划的内容，如算法深度解析、系统设计面试准备、行为面试准备等，还提供面试作弊表和实践问题。它还介绍了如何准备一份适合 FAANG 公司的简历，以及如何优化和测试简历。此外，还有关于如何选择公司和工程级别的指南。