掘金热榜
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Cursor 让我第一次强烈感受到 AI 编程的震撼,Codex 则让我第一次真正感觉到,AI 不只是编程助手,而是一个真正的超级Agent,Codex 明显更接近下一阶段的形态。
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从零开始搭建一个 AI Agent —— LangChain + TypeScript 实战手记 目录 项目初始化:先把骨架搭起来 理解 Agent:它和普通 LLM 调用有什么不同?
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本文介绍了一个本地轻量化RAG(检索增强生成)问答系统的搭建过程。该系统支持多格式文档上传(TXT/MD/PDF/CSV),具备文档自动处理、语义检索与问答功能。
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先说一个事实:2026 年的技术面试,已经和两年前完全不一样了。两年前面试问的是:"手写一个 Promise"、"说说 React Fiber 原理"...现在面试官默认你会用 AI。他们真正想知道的
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从 EPUB 加载与中文切片开始,讲清向量生成、Milvus 检索和大模型问答流程,并总结常见错误与优化方法
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你是不是经常遇到这种情况—— 打开 ChatGPT 或 Claude,想让它帮你分析一个复杂问题,结果它给出的回答虽然有道理,但总觉得「缺了点什么」。 缺的是什么?缺的是一套结构化的思考框架。 AI
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AgentKit CLI 将 AI 智能体迁移至云端隔离沙箱,解决本地运行各类痛点,支持文件操作、多智能体并行协作等功能,以本地操控、云端执行模式适配生产工作流。
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OpenAI 内部用 Agent Loop 五个月写了 100 万行代码。我决定自己验证一下——造了一个框架,给个种子文件,让 AI 无限跑下去。结果发现,真正的难点根本不在模型能力。
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前言 最近编程圈最火的一个词,非 Skills 莫属。 不是指程序员的技术能力,而是指 AI 编程助手的“技能包” 。 一套让 AI 从“随缘写代码”变成“按流程交付”的标准化工作流模块。 今天这篇文
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最近 DeepSeek Harness(DSH)火得一塌糊涂,社区插件生态也是爆发式增长,来看看那些值得安装的插件。
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不是恰饭,也不是踩一捧一。只是记录一个 Codex 老用户切换到 WorkBuddy 的真实一周,以及过程中踩到的坑和省下的钱。 一、为什么换:被逼无奈的"搬家" 很早就听说腾讯出了智能体编程工具 W
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上一篇智慧厂房文章写到最后,我留了一个问题:那条从调研、设计、切素材、建模到网页化的链路,换个场景还能跑通吗? 这次我换成智慧农业。厂房里看设备和分区,农业园区里要看地块、作物、墒…
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欢迎来到 2026 年 9 月 GitHub 热门开源项目排行榜!它们共同指向:Agent 正在从「会写很多代码」走向更克制、更可治理、更能操作真实世界与组织协作。
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C盘空间都去哪了?我让 Codex 查了8分钟,拿到一份占用清单。本文记录了安装磁盘空间统计 Skill、查看报表、定位占用大户和按需清理的过程。
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我用 GPT 有两年多了,也算是个重度用户了吧。平常写方案、改文案、整理资料、有时候半夜想到一个选题也会爬起来跟它聊两轮。因为网络的原因,我一直走的是中转站——大家懂的都懂,就是第三方转…
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在 Codex 中安装 Jev 判断模型实测,Agent 决策比 LLM 快 40-200 倍,便宜 40-400 倍,输出 Token 免费
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我把自己的投资流程交给一套自己写的系统,跑了 85 天,账户浮盈最高到过 3733 元。但这钱不是它赚的。这篇文章讲的是:一套不选股、不预测、不自动下单的系统,到底帮我做了什么。
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Flet 1.0正式发布,用Python写Flutter的思路确实漂亮,多端一致性和动态发布都拿到了。但在AI已经能直接写Flutter代码的今天,它想解决的那个痛点,正在被从另一个方向抹平。
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现在各种大模型都在拼命展现自己有多能聊、多能写,还会对用户各种吹捧,把用户哄成胚胎。但真的到了想要它干点活,它就会最直白,最不绕弯,最一针见血,最一本正经地胡说八道。
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爬上来说个事,Jev 刷屏快一周了,全网都在吹「新技术路线」。 后台也有不少人问我怎么看?我说句扫兴的:别吹了。 先说下它是啥。前 OpenAI 研究员创业做的模型,最大的特点是不说话,不生成文…
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