Tag: AI
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CLI 就是你所需要的一切
Published: at 12:00 AMMCP 的热潮退去，越来越多的开发者发现：把 AI 代理直接扔进终端、给它 shell 访问权限，才是最高效的编码工作流。Claude Code、Codex CLI、Gemini CLI 这些纯 CLI 代理正在领跑，而 Unix 管道和经典命令行工具从未过时。
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你的 AI Agent 需要的是 Harness，不是 Framework
Published: at 12:00 AMDan Farrelly 用 Inngest 构建了 Utah — 一个事件驱动的 Agent Harness，把 LLM 调用和工具执行变成可独立重试的步骤，解决了 Agent 开发中上下文管理、并发控制、可观测性等基础设施问题。本文是对这篇架构文章的深度解读。
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让 Claude Cowork 发挥百倍威力的 17 个核心实践
Published: at 12:00 AM大多数用户觉得 Cowork 不过是个聊天工具，少数人已经用它替代了半个软件栈。两者之间的差距不在提示词技巧，而在系统搭建。本文整理了 17 个经过400次实战验证的具体方法，涵盖上下文架构、任务设计、自动化调度、插件组合和安全实践。
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用 Draw.io MCP 生成架构图：为什么值得一试
Published: at 12:00 AMDraw.io MCP 把图表生成从手工拖拽变成了结构化输入驱动的自动化流程。本文介绍它的实际工作方式、在工程工作流中的定位，以及一个真实的 CI/CD 图生成示例，说明为什么它正在成为 AI 辅助开发场景下的标配工具。
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大家真的在用 AI Agent 做什么？OpenClaw 34 个真实用例全解析
Published: at 12:00 AMOpenClaw 社区整理了 34 个经过验证的真实用例，覆盖内容生产、生产力、基础设施、研究学习等多个方向。这个列表解决了 AI Agent 推广的真正瓶颈：不是缺少能力，而是不知道该让它做什么。
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2026 年 AI 五大趋势：推理、Agent、编程、开源模型与多模态
Published: at 12:00 AMAlex Xu 对 2026 年 AI 领域五大关键趋势的分析，涵盖推理模型与 RLVR、AI Agent 与工具调用、编程 Agent、开源权重模型以及多模态能力的最新进展与未来方向。
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微软大规模多模态后训练的工程与算法优化实践
Published: at 12:00 AMCopilot 后训练团队在生产级多模态智能体训练中遭遇的五类失败模式，以及他们如何通过分阶段目标课程、ESS 自适应课程、方差校正归一化、约束软化和混合视野训练来修复这些问题——这些问题只在真实生产规模下才会现身。
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Claude Code 的 Plan Mode: 用 AI 写代码前先想清楚
Published: at 12:00 AM介绍 Claude Code 的 Plan Mode，通过真实的 ASP.NET Core 案例演示如何在 AI 编程中实践 '先规划后编码' 的工作流，包括 4 阶段流程、计划编辑技巧和日常使用建议。
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