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更麻烦的是,AI 写出来的漏洞经常不站在明处。它不一定是一行刺眼的 eval,也可能是一段看起来很业务的参数传递:用户输入穿过 Controller,绕过一层封...
Agent 写代码时,补一个函数并不难。麻烦的是,它常常每次都像第一次见到这个仓库。
很多人第一次做多步 Agent,写出来的其实是一条直线:第一步、第二步、第三步,每一步都等上一件事结束。问题是,很多步骤根本不需要等。
过去一年,AI 助手的讨论常常围着云端模型转:谁的上下文更长,谁的推理更强,谁的 Agent 更会写代码。
过去我们让编码 Agent 看代码,最常见的办法很粗:先 grep,再读文件,再凭上下文窗口临时拼出一张脑内地图。问题也在这里。上下文窗口一清空,地图就没了;换...
过去几年,开源视频工具的叙事很简单:做一个更开放的剪映、CapCut 或 Premiere 替代品。用户把素材拖进时间线,手动剪、手动调字幕、手动导出。这个方向...
现在最容易被一眼识破的 AI 产物,往往不是错字连篇的草稿,而是那些"太顺了"的页面:卡片很多,渐变很稳,按钮很圆,文案也没错。可你看三秒就知道,它像同一个模型...
很多 AI 视频工具的入口是一行 prompt,然后给你一段生成视频。OpenMontage 的入口也是一句话,不过它背后接的是一条完整的视频制作流水线:调研、...
如果说传统浏览器自动化工具主要服务“人写脚本”,那 BrowserAct 的定位更明确:它服务的是 AI Agent。
如果一个股票工具只是拉行情,它只是数据面板;如果它还能把行情、新闻、公告、舆情、技术指标、资金流、策略和大模型研判合成一份每日决策仪表盘,并自动推送到企业微信、...
大多数 Agent 的问题不是“不会回答”,而是“记不住”。换一个 session,昨天读过的文档、修过的 bug、用户偏好、工具调用轨迹、团队知识,全都像没发...
如果一个 AI 语音工具只能“把文字念出来”,它只是 TTS。如果它还能克隆声音、听写输入、管理声音人格、编辑多角色故事,并让 Claude Code、Curs...
当 AI coding agent 已经能写代码、跑测试、读 issue、开 PR,真正的瓶颈就不再是“怎么写一个更聪明的 prompt”。更大的问题变成:谁来...
如果一个知识库只能回答“这段话里写了什么”,它还只是检索系统。真正难的是:文档里有哪些实体?实体之间是什么关系?哪些信息随时间变化?哪些关系不是普通二元关系,而...
如果说 2026 年最热的技术关键词之一是 Agent,那么真正离普通人更近的,可能不是某个大模型,也不是某个复杂平台,而是 Skill。
有一个很反直觉的变化正在发生:当 AI agent 越来越强,Markdown 反而开始显得不够用了。
一个系统里塞进 5 个、10 个、甚至更多智能体,并不自动等于“更智能”。如果任务边界、上下文流动和终止条件没有设计好,多智能体只会把一个问题变成多个问题:更贵...
截至 2026-05-26 GitHub Trending 默认榜单,日榜、周榜、月榜共同指向一个很清晰的变化:开源热度正在从“单个大模型应用”转向“让 AI ...
原因很简单:代码库越来越大,Agent 的上下文窗口再长,也不可能每次都从头读完整个仓库。真正有效的方式,是先把代码、文档、依赖关系、调用链和业务概念结构化,再...
Agent 框架越来越多,但很多项目表面都在说“让 AI 调工具、执行任务、拥有记忆”,真正落到架构上,差异其实非常大。
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