- 博客(115)
- 收藏
- 关注
RSS订阅原创 AI原生SDLC实践笔记
文章记录了作者对照 Anthropic 的 AI 原生 SDLC 六阶段实践：下游已有 CI、hooks、评审和验收等机制，上游规划与设计仍缺少稳定的意图文档；AI 负责准备可核对的结果，最终裁决权由人掌握。
2026-10-21 19:45:34
238
原创 惊艳！一个可以生成科普视频的开源skill：anatomy
开源 skill anatomy 可生成等距科普插画和互动动画。作者将其与网页逐帧录制、配音和编码流程结合，做出了新能源车刹车踏板讲解视频，并比较了两种模型的画面效果。
2026-10-21 19:18:05
403
原创 Codex Hooks使用实践
Codex Hooks 能把开发规范变成自动执行的流程。本文结合 bug 修复示例，介绍 Hooks 的配置、事件用途、测试保护实践，以及它与 AGENTS.md、Skills、Rules 和 MCP 的分工。
2026-10-21 18:25:34
201
原创 MCP 里的 SSRF：为什么“让 Agent 取什么就取什么”如此危险——智能体基建系列
这五支团队不共享代码、行业、国家、所有者——如果它们真的各自独立出现了同一类缺陷，那它就不太可能是"谁粗心了"。不过要厘清：下面五家的"确认与修复"信息，，属于"研究者报告的结论"，而非已由公开独立审计完全证明的事实。。需要厘清一句：MCP 规范本身工具必须接收 URL、必须访问 HTTP，也服务端要信任工具参数——它只定义了"模型可调用的可执行函数"这种调用边界。
2026-10-17 10:26:59
234
原创 Windows-MCP 拆解与实测：AI 操作 Windows 这件事——智能体基建系列
Windows-MCP 是一个基于 Windows UI Automation 的开源智能体框架，通过暴露无障碍树（Accessibility Tree）实现对桌面操作的结构化控制。它不依赖视觉模型，而是以“操作系统级 DOM”为理念，让 LLM 能精准点按钮、输文字、读界面，实测中可稳定操作记事本等标准应用。虽工程细节尚粗糙，且对游戏、自绘界面支持有限，但其“无障碍树优先 + 视觉兜底”的技术路线清晰可靠，是迈向真正桌面自动化的重要一步。
2026-10-16 08:59:58
539
原创 从一次36分钟的翻盘学习DSH是怎么做 Loop Engineering的——智能体基建系列
本文以一次36分钟的翻盘案例，揭示智能体“循环工程”（Loop Engineering）的核心价值。对比自研智能体阿文的失败与DeepSeek Harness（dsh）的持续迭代，作者剖析dsh如何通过账本式日志、双层循环、状态管理、可恢复调度等设计，实现任务断点续传、错误复盘与多步推理。其核心思想：每一步都写入不可变账本，模型不依赖内存记忆，而是基于完整历史决策。这一机制让dsh在复杂环境（如弹窗阻塞、权限限制）中持续试错、最终成功，凸显了“能复盘、不白干”的智能体基建本质。
2026-10-16 08:58:48
195
原创 大模型免费API，实测整理14个平台——零成本基建系列
本文实测整理14个大模型免费API平台，涵盖长期免费、限时赠金及聚合渠道。重点澄清“永久免费”误区：如智谱GLM-5.3-Flash已收费，ERNIE-Speed无长期免费额度。推荐长期可用平台包括智谱4.x Flash、Google Gemini、Groq（限30 RPM）、Cloudflare Workers AI（日1万Neurons）等。赠金类中，腾讯TokenHub（每模型100万token/年）、火山豆包（协作奖励每日200万）、阿里百炼（90天有效期）较优。适合个人开发者低成本试用与小规模部署
2026-10-15 09:20:11
1005
原创 杰文斯悖论照进 AI：为什么 Jev 越便宜，判断的需求反而越多
Jev模型虽非“新物种”，却以极低成本实现高效判断，揭示AI系统正从服务人类转向服务Agent的深层变革。其核心价值不在于“便宜”，而在于将“判断”从生成中剥离，形成可显式控制、跨厂商的基础设施层。受杰文斯悖论启发，当判断成本趋近于零，需求并非替代原有逻辑，而是凭空激增——原本因成本过高而搁置的智能分支，如今纷纷启用。未来AI架构或将呈现分层分工：系统一（如Jev）负责高频决策，系统二（大模型）专注复杂推理，二者协同，构建高效、可控的智能代理体系。
2026-10-14 13:18:58
87
原创 腾讯小龙虾退场，Meta Muse 入场：智能体市场正在出清，而非退潮
腾讯QClaw停运，Meta Muse上线，表面看是智能体“退潮”，实则为市场出清。QClaw因安全风险、刚需缺失与高成本难以为继，而Muse以云端隔离沙箱架构重构信任，实现安全可控的代理执行。尽管面临可见性争议与漏洞挑战，但其路径验证了“可信执行”才是智能体落地核心。赛道未退，而是从流量狂欢转向技术深水区竞争，未来胜负在架构与可信度。
2026-10-14 07:54:15
234
原创 微软 Skill Recorder：把桌面操作变成可复用 Skill，能力与边界拆解
微软开源的 skill-recorder 通过录制桌面操作，结合 GitHub Copilot 将重复任务转化为可复用的 Skill 或 Automation。它不依赖像素回放，而是提取意图与步骤，优先调用原生工具（如 gh、web_fetch），提升泛化能力。录制内容本地处理，Analyze 阶段需 Copilot 支持且数据上云，隐私敏感信息仍需人工规避。适合高频、固定、低风险流程，但依赖目标系统工具支持，生成结果须人工审核，异常处理与权限控制需额外补充。其价值取决于微软 Agent 生态的工具覆盖程度
2026-09-28 18:47:50
241
原创 你从IDE切到ADE了吗？智能体开发环境赛道地图——智能体基建系列
2026年，智能体开发环境（ADE）兴起，取代传统AI IDE与Agentic IDE。ADE以任务为单位，原生支持多智能体并行隔离，自动分配独立worktree与上下文，交付可合并的PR。其核心是“人作为审核者”，通过spec gate控制代码变更，编辑器退居为diff审查工具。相比单代理模式，ADE显著提升复杂项目效率，但成本高、小任务笨重、深层场景易跑偏。主流产品如Orca、ade-app、Superset等推动赛道发展，而ACP协议与GitHub #ade话题成为生态锚点。技术演进背后，是人机协作范
2026-09-28 18:43:46
461
原创 Herdr智能体多路复用让你的编程工具协作起来——智能体基建系列
Herdr是一款专为编程智能体设计的终端运行环境与会话管理器，通过状态感知、持久化会话和可编程Socket API，实现多agent（如Claude Code、Codex等）的高效协作。它类比tmux但原生支持AI agent状态识别，支持后台运行、断网续跑、远程SSH接入及跨代理调度，让开发者能可视化管理任务状态、实现Agent间自动协同。虽不替代端到端交付平台，但作为智能体基建的核心Runtime，显著提升多agent工作流的稳定性与可控性。
2026-09-23 14:44:36
160
原创 Docker-K8s崩溃 ChatGPT困沙箱 Marvis一眼看穿权限护城河
Docker K8s崩溃事件揭示了AI诊断的深层困境：ChatGPT因沙箱权限受限，仅能基于表象推断，误将“权限拒绝”当根因；而Marvis凭借真实系统访问权，精准定位到K8s 1.36与cgroup v1不兼容的真正问题。对比凸显——权限决定上下文，无权限则无真相。安全护栏虽防滥用，却也困住自救能力；高权限代理需严控最小权限原则。最终启示：当AI“聪明却无效”，先问一句：它是否被关在了玻璃门外？
2026-09-23 13:15:04
149
原创 TencentDB Agent Memory 架构梳理：读源码看清 Codex 接记忆的硬冲突
TencentDB Agent Memory 是腾讯开源的智能体记忆框架，旨在将对话、技能、文档与代码等经验沉淀为可复用资产，实现跨会话、跨任务的智能记忆复用。其架构由 memory-core（存储与提炼）、memory-hub（治理面板）和 proxy（透明代理网关）三件套构成，支持多类型记忆资产（Chat Memory、Skill、LLM-Wiki、Code-Graph）的统一管理与按身份装配。核心在于通过 user_key 实现用户身份认证与权限隔离，借助 proxy 完成会话绑定、记忆注入与请求透传
2026-09-22 17:45:17
158
原创 实测 4 款办公智能体：WorkBuddy / Trae Work / 百度搭子 / 千问办公，百度搭子短板明显
实测四款办公智能体：WorkBuddy、Trae Work、千问办公表现稳定，能高效完成短视频制作等复杂任务并遵循流程；百度搭子则频繁卡死、无法自愈，且不透明模型选择、无视步骤指令，控制力弱，综合短板明显。选型应优先考虑模型可见性、可定制性与任务自愈能力。
2026-09-22 17:44:06
739
原创 Matt Pocock Skills 使用指南与实践
Matt Pocock 开源的 mattpocock/skills 项目，将资深工程师的工作流程封装为可复用的 AI 技能，通过 25 个结构化指令（如 /grill-with-docs、/to-spec、/implement 等）构建从需求到上线的闭环工作流。项目采用 MIT 协议，兼容主流编码代理，核心亮点在于“防污染”知识库架构：通过懒加载、统一领域词典 CONTEXT.md 与多上下文隔离机制，确保业务知识沉淀在代码库中而非聊天记录。支持远程 GitHub/GitLab 或本地 Markdown 存
2026-09-21 07:37:31
559
原创 别再各搞一套：2026 统一管理 Skills、MCP 与知识的工具全景
2026年，AI开发工具链中Skills、Rules、MCP与知识管理日益分散，亟需统一治理。本文盘点三款开源工具：腾讯teamai-cli以Git为唯一真相源，实现团队级配置同步与代码审查；cc-switch作为桌面应用，支持多CLI一键配置同步，适合个人开发者；chezmoi则利用成熟dotfiles框架，通过模板与加密实现轻量级跨平台配置管理。三者分别覆盖团队协作、个人效率与极简部署场景，共同推动智能体配置从“各搞一套”走向标准化统一。
2026-09-21 07:36:43
396
原创 Computer Use 是怎么实现的：AI 智能体操作电脑的底层机制梳理——智能体基建系列
Computer Use 通过“观察-思考-行动”闭环实现AI智能体操作电脑，核心依赖屏幕感知（截图或元素树）与虚拟键鼠动作。OpenAI GPT-6 Astra 以视觉截图为主、结合代码执行脚本提升效率，支持异步调用与中途修正，安全上采用实时监控与沙箱机制。相比旧版CUA，其在OSWorld等基准上显著提升，但链路监控可被规避。该技术与浏览器Agent、GUI grounding 模型共享范式，差异在于感知通道与动作空间设计。
2026-09-16 07:27:01
379
原创 免费的TTS API——零成本基建系列
Inworld TTS 提供每月70分钟中文TTS免费额度，支持零样本声音克隆，无需绑卡，适合个人开发者做原型验证。其API易用，可实现中文语音合成与音色克隆，但输出音频末尾强制添加“人工智能生成”声明，且含隐式水印，需后处理裁剪。适用于低频、非生产级场景，是当前少数兼顾中文合成与声音克隆的免费方案。
2026-09-13 11:46:36
139
原创 Agent 的权限是怎么管的：AgentScope 权限引擎源码拆解——智能体基建系列
AgentScope 权限引擎通过六层决策链管控工具调用：从工具级 deny/ask 规则到自检、allow 规则，再到模式兜底与默认 ASK。核心设计强调“禁止优先”与“人工介入”，支持五种运行模式（如 EXPLORE、DONT_ASK），并引入 PASSTHROUGH 实现规则与工具自治的协同。轻量路径在无配置时跳过复杂判断，兼顾效率与安全，实现可编程、可审计、可干预的权限控制。
2026-09-13 08:27:10
135
原创 智能体沙箱是怎么做的：跨框架源码拆解
智能体沙箱是保障大模型安全执行的关键机制，通过隔离代码执行环境防止副作用扩散。本文拆解8个主流框架源码，梳理从解释器白名单到microVM的七层技术谱系：轻量级（如AST过滤）适合防误操作，进程与文件系统隔离（如bwrap）提升安全性，容器（Docker）成主流选择，而microVM提供最强隔离。选型建议：本地开发用容器+文件策略，生产级不可信任务直接采用microVM服务。宿主机需部署完整Docker引擎并配置镜像、权限与资源，避免因依赖缺失导致沙箱失效。
2026-09-12 09:06:03
181
原创 Agent 的记忆是怎么工作的：12 个框架源码拆解
本文拆解12个开源Agent框架的记忆写入机制，按存储形态分为五类：会话派（完整转录，如Claude/OpenAI SDK）、文件派（精简Markdown，如Hermes、Letta）、抽取派（LLM结构化提取，强调去重与防幻觉）、图谱派（建模关系与演化，如Graphiti）、流水线派（多阶段工业化处理，如CrewAI）。核心洞察：记忆本质是“可追溯的加工过程”，从原始数据出发，通过确定性规则与智能抽取结合，实现高效、安全、可演进的长期记忆管理。
2026-09-12 09:00:09
113
原创 你的 AI 助手，可能正在替黑客打工：2026 skill 投毒事件全复盘与自查清单
2026年，技能投毒成真实威胁：超170万次恶意skill安装，36.8%的公开skill含安全漏洞。攻击者利用信任积累、渐进式投毒与指令文件注入（如PromptLogger），在74分钟内提交23个恶意PR。因skill天生拥有完整权限且无审查机制，传统杀毒失效。建议自查：用Snyk扫描+动态引爆测试+人工读全文，锁定网络外联、凭证访问等6类信号，实施版本锁定、沙箱隔离与凭证轮换，每月例行防护。
2026-09-11 08:29:00
112
原创 Playwright Test Agents 三件套实测 ——智能体基建系列
Playwright Test Agents（v1.56+）通过Planner、Generator、Healer三智能体协作，实现AI驱动的E2E测试。基于MCP协议与无障碍快照（AOM），以结构化语义替代截图，提升测试准确性。实测抖音场景中，需headed模式+登录态（via saveprofile.js）规避反爬。三件套分工明确：Planner设计计划，Generator生成代码，Healer修复并写入，权限受限保障安全。虽强反爬仍存挑战，但其真浏览器执行能力与CI兼容性显著优于传统AI测试工具。
2026-09-11 08:27:51
981
原创 实测好用！Marvis 三大核心实用技巧，办公效率直接拉满
只要是浏览器常规操作：网页填写、图文编辑、后台录入、查询资料、表单提交，Marvis 都能自动执行，适合自媒体批量写稿、运营重复网页工作，大幅减少机械复制粘贴。Marvis 的上限，藏在「技能广场」里，相当于给 AI 预置各类行业工作模板，新手一键导入即用，懂基础逻辑的用户还能本地修改技能规则，打造私人专属 AI 工作流。打开 Marvis 安装目录下的skills文件夹；每个技能为独立文件夹，核心配置文件SKILL.md包含完整执行逻辑、输出规范；
2026-09-07 14:23:58
167
原创 零成本基建系列——如何在没有云服务器的情况下用codex+vitepress+cloudflare pages搭建自己的网站
为什么不自己买云服务器？首先，当然是不想花钱。而且自己部署云服务器还得考虑安全等因素，运维起来也挺麻烦和耗精力的。我自己对 UI 设计天然不擅长，网站需要长什么样其实没有概念。同时又不想花太多时间去开发网站，每次文章编写完成后也不希望还要花太多时间去部署。调研了一些框架后，最终选择了 VitePress + GitHub 存储 + Cloudflare Pages 的方案。先简单介绍一下VitePress项目，VitePress可以针对markdown的文件内容生成静态HTML页面。
2026-09-07 07:51:53
299
原创 网站把自己变成 MCP server：OpenAI 第一个用上 WebMCP
WebMCP协议让网站声明工具供AI直接调用，OpenAI首个落地，改变网页交互方式，企业支持，安全考量，局限和挑战赛。
2026-09-07 07:48:00
246
原创 文渡 ContentFerry 开源了：一个“自用“写作工具背后的选择
摘要根据完整原文生成，按平台调整口味：公众号摘要自然、有吸引力但不夸张，技术平台摘要突出方法和适用对象。发布前还能调用第三方检测服务，看看文字里有没有明显的 AIGC 特征。图注：朱雀 AI 检测助手，展示对输入文本的 AI 生成特征分析结果与检测报告（来源：项目 README 截图）模型连接这块，文渡做了简化：支持模型统一走 OpenAI 兼容 API，配置化处理。OpenRouter、NVIDIA Build、火山引擎等这些不同来源，在文渡里都是同一个可配置的端点，换模型只改配置，不涉及代码。
2026-09-07 07:46:25
439
原创 死后人脑弹钢琴？我被震惊了！
作者看到新闻后查证原始论文，发现是法国团队的预印本，用死后成人脑组织外植体连接机械手，通过无监督感觉运动学习实现三音符模仿，准确率从随机到58.5%，有对照实验证明学习在脑组织内。作者强调媒体与科研温差，认为技术并未达到意识水平。</think>一篇关于“死后人脑控制机械手弹钢琴”的科普文。作者查证预印本后发现：法国团队用死后成人脑组织外植体连接电极与机械手，通过无监督感觉-运动关联学习，使脑片模仿三个音符，准确率从随机升至
2026-09-06 09:21:52
186
原创 Agent 的隐身术：反 Bot 检测六层技术栈——智能体基建系列
给个极简选型结论：简单站点、PoC 验证，用 stealth 插件就够了；要过 Cloudflare 这类硬目标，上 patchright 或 nodriver 补协议层；预算和场景允许，直接上 CloakBrowser、Camoufox 这类引擎内核，相对一劳永逸；纯 API 采集不渲染 JS，用 curl_cffi 做 TLS 层伪装；不想维护这场军备竞赛，就买商业托管服务。反 bot 检测是这个系列里最特殊的一块拼图：它不增加 Agent 的能力，只增加 Agent 的生存率。
2026-09-06 09:20:24
286
原创 Agent 的隐身术：CloakBrowser 反检测拆解
CloakBrowser 的走红说明一件事：在 JS 层打补丁这条路，已经走到头了。反检测厂商学会了对注入函数做源码检查之后，"伪装"这件事必须下沉到浏览器引擎本身。这也解释了为什么它能在几个月内冲到 30K Star——它把商业指纹浏览器（每月几十上百美元）的核心能力开源了出来，让普通开发者也能用上引擎级的反检测。不过它没有解决军备竞赛，只是把战线往前推了一步。检测方会继续研究新的探针，补丁方会继续编译新的二进制。对普通开发者来说，更值得记住的是那句官方说明：它不解决验证码，只是让验证码不出现。
2026-09-05 09:24:46
253
原创 这里deepseek-v4-flash hy3 今年免费用——智能体基建系列
<think>我们只需要根据给出的内容生成不超过150字的摘要。内容是关于腾讯云原生构建平台免费使用deepseek-v4-flash和hy3模型，通过创建Issue让CodeBuddy自动开发前端项目。摘要要简洁。</think>腾讯云原生构建平台今年可免费使用deepseek-v4-flash和hy3模型。注册登录后创建仓库，在Issue中@CodeBuddy描述需求，系统即自动开发。示例简单前端项目很快完成，适合低成本尝试智能体开发。
2026-09-05 09:23:18
266
原创 把 AI 当同事管理——企业 Agent 协作平台赛道地图
<think>好的，用户提供了一篇关于企业Agent协作平台赛道分析的文章，要求生成不超过150字的摘要。这篇文章内容相当丰富，涵盖了赛道边界、开源项目、闭源产品等多个方面。 用户的深层需求可能不仅仅是得到一个简短的概括，而是希望抓住文章的核心信息和关键区别，供快速了解或分享。所以摘要需要高度精炼，突出最重要的几块内容。 原文结构很清晰：先定义了赛道（组织级治理），然后分了开源和闭源两派。开源这边讲了三个代表项目（Multica、QM、kagent）的不同特点，闭源那边提到了Anthropic、OpenAI
2026-09-04 10:02:30
870
原创 国内智能体桌面客户端的赛道（羊毛）地图
<think>我们只需要根据内容生成摘要，不超过150字。用户要求“根据以下内容，生成≤150字的文章摘要”。所以直接写摘要。</think>国内智能体桌面客户端赛道7个月月活破3000万，腾讯WorkBuddy、百度搭子领跑。15款主流产品通过积分、Token等福利抢用户：腾讯系多线布局，阿里千问公测送积分，字节扣子每日签到，网易LobsterAI开源送5000积分，百度搭子账号体系赠送，另有WPS灵犀、360纳米Work、商汤小浣熊及新锐等。需注意部分每日额度当日清零，羊毛攻略详细对比，助用户高效薅取。
2026-09-04 09:24:15
1085
原创 为什么你改个小功能都要反复沟通，别人却让 AI 无人值守搞出百万行项目——智能体基建系列
<think>好的，用户要求根据给定内容生成≤150字的文章摘要。需要提炼核心信息和关键点，做到简洁有力，包含主要主题和核心结论。文章核心是分析人与人用AI编程效果差距的原因，焦点是智能体基建（环境可读性、工程方法、测试护栏等），引用OpenAI、Anthropic、Stripe、Ralph Loop四个案例。摘要需要谈及案例、差距原因和转型路径。字数严格限制在150字内。</think>用AI编程效果差距大的根源不在模型，而在智能体基建。OpenAI、Anthropic、Stripe等案例表明，无人值守需
2026-09-02 19:05:34
630
原创 智能体框架的赛道地图——智能体基建系列
<think>我们只需要根据用户要求生成摘要：根据内容，生成≤150字的文章摘要。内容是关于智能体框架赛道地图。要简洁概括核心：框架选择维度、七类分区、代表框架、选型建议。字数限制严格。需要输出摘要，不超过150字。</think>智能体框架选型需从“代码/拖拽”与“单/多Agent”两维度切入。赛道分七类：LangChain系（组件→图编排→长任务）、官方SDK（OpenAI/Google/微软/Claude）、角色协作（CrewAI/MetaGPT）、对话式（AutoGen）、低代码（Dify/n8n）
2026-09-02 08:52:14
193
原创 TencentDB-Agent-Memory 上手初体验发现它不只是记忆框架——智能体基建系列
腾讯DB-Agent-Memory初体验：团队协作型智能体开发框架 通过实际部署测试发现，TencentDB-Agent-Memory已超越简单的智能体记忆功能，发展为完整的团队智能体开发平台。其核心特点包括： 以"团队+多智能体+任务"为组织架构，支持团队协作开发 提供Wiki知识库、Code Graph代码探索、Skill技能沉淀等企业级功能 整体更接近企业知识管理系统（如Confluence+Jira）而非单一记忆库 适合有团队协作需求的开发者，但对个人用户可能过于复杂。在开源领域是目前少有的团队智能
2026-08-24 07:50:31
268
原创 OpenAdapt 源码拆解：录制一次，如何实现确定性回放
OpenAdapt 是一款开源 RPA 工具，采用"录制一次，确定性回放"的设计理念。其核心工作流分为三阶段：录制（自动捕获用户操作并保存为事件日志和截图）、编译（生成包含锚点和验证信息的可执行Bundle）、回放（基于模板匹配和状态验证执行自动化流程）。系统通过Protocol分层设计支持多种后端环境（Web/Windows/macOS/RDP等），其中Web后端功能最完整。当前版本在动态页面处理和数据提取方面仍存在局限，主要依赖视觉模板匹配和OCR技术。项目提供了批量循环、故障修复等辅助功能，但循环次数
2026-08-24 07:45:31
215
原创 10000+ MCP 服务器生态全景：哪些品类已经成熟
MCP（Model Context Protocol）从 2024 年 11 月发布到现在，不到两年。但如果你最近打开任何一个 MCP 目录，数字已经让人不知道该信哪个：Glama 收了 66,000+（截至 2026 年 8 月），MCP.so 收了 20,000+，GitHub 上打 mcp-server 标签的仓库 15,900+。33 个注册表各自收录，彼此重叠但不完全一致，综合去重后大概 12,000 个可用服务器。多，不等于都能用。
2026-08-23 14:41:48
430
原创 长期免费的Embedding向量化API——零成本基建系列
做知识库、语义搜索或 RAG 时，Embedding 往往是第一笔容易被忽略的成本。把文本切块以后，每一块都要变成向量；文章多一点、重新建一次索，调用次数很快就上去了。这次只留下现在还能反复调用免费档、并且实际跑通的服务。注册送一笔 token 的试用不算进来，没测过的也不拿来凑表。测试用了同一组中英文语义检索样本：给“退款”问题找对应的退款政策，再和一段无关的服务器日志比较余弦相似度。这一轮不是基准测试，分数也不能跨模型横向比较。
2026-08-23 14:37:27
779
空空如也
空空如也
TA创建的收藏夹 TA关注的收藏夹
TA关注的人