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75 条文章索引被一条 add 清成 1 条，退出码还是 0：tri-article 的 index.py 我读了 205 行那天晚上我在给 tri-article 补一篇文章，照例往 articles/index.json 里加一条记录。加完顺手 list 了一眼，返回 1 条。

牛油果子哥q

生产级AI项目上线全流程：Docker容器化、服务编排、监控告警、日志收集、容灾降级、线上运维闭环历经前面几天的全栈深耕，我们已经从零搭建完成一套包含：LLM推理优化、上下文管理、反幻觉、批量吞吐、本地离线部署、GGUF量化、LoRA微调、RAG知识库、Agent智能体的完整AI应用体系。

本地视频预览别只自己看：把Remotion动效项目发给客户远程验收很多人做视频时，真正卡住的不是创意，而是工具。PR里一层层轨道看得人头大，AE里一个文字动效就要反复拉关键帧，改一点位置、节奏和透明度，都可能要来回预览很多次。

Agent checkpoint设计这不是一项新增加的功能，而是在实际运行中遇到的问题。我们在使用codex，Claude code等等Agent时，我们可以清楚的感受到。如果遭遇电脑意外宕机/系统崩溃，那之前跑的任务就“卡死”了，就要重新再执行一遍，这就非常浪费时间，token等。所以，checkpoint断点恢复，就是为了解决这种问题，留存断点信息，再继续执行任务。这是一个Agent能持续进程任务的重要能力，往往很多时候没有最优的设计，都是不断迭代，优化，设计的过程。

【AI】代码实战- 基于时间序列的轴承检测1你手上的数据是DataCastle（DC竞赛）举办的“轴承故障检测训练赛”的官方数据集。 [1] 这个数据集是主办方基于经典轴承数据集（如 CWRU 凯斯西储大学数据集）进行截取和加工后，专门用来做算法竞赛的。该赛题将以下状态交叉组合，形成了 0 到 9 共 10 个分类标签（Label）：

读懂AI-Agent项目Career-ops项目的底层原理本文基于一个github开源项目career-ops，分析了这个开源项目是如何与Antigravity IDE / Agent CLI 进行交互的。

把表变成模型够得着的句柄Hi all 👋 —— 分享一个刚做完的DSH插件：dsh-lh-data。一句话概括：它把「工作区里的 Excel / CSV」和「远程 MySQL / PostgreSQL 的表」导入本地 Turso（libSQL），然后交给模型一组句柄化的 dataset_* 工具做增删改查；人这一侧还有浏览器「设置 → 数据集」的可视化管理页。

长谷深风111

支付审批的智能风险控制设计想象一个很具体的场景：你让 AI Agent 帮你订一张机票。它已经搜索航班、比较价格、填写乘客信息，最后来到“支付 3280 元”这一步。

当“给机器人指路“成为一门数据工程学——SimpleNav 拆解：导航大模型的标准化之争一个场景：你想让无人机听懂"飞到那座红色屋顶的左边，绕过塔吊，停在空地上"。三年前，这需要为一个数据集写一套数据解析、为一个仿真器写一套接口、为一个模型写一套评测脚本。2026 年，清华 THUNLP 联合 OpenBMB 等机构开源的 SimpleNav 说：这套东西应该只需要写一次。

2026年Skill创作实战指南摘要： 2026年，AI Agent生态的竞争焦点已从"谁的模型更强"转向"谁的Skill更丰富"。全球AI Skill仓库不到一年从0激增到27万+，腾讯SkillHub月下载量突破1700万次，SkillPay支付体系上线——Skill正在成为AI时代的"App"。本文将从技术架构出发，系统讲解Skill的创作方法论，从SKILL.md规范到MCP工具集成，从单工具Skill到多Agent协作编排，帮你掌握这个时代最值钱的AI工程能力。

每日AI资讯（2026-09-13）截至 2026-09-13。这个周末，AI 圈最忙的事不是发模型，是集体谈论踩刹车：Anthropic 的 CEO 拿出了一份减速计划，OpenAI 的 CEO 说「我支持」——然后同一天宣布今年不上市，还要把对手的治理机制抄进自家流程。刹车到底踩没踩不好说，方向盘的争夺已经开始了。三分钟扫完周末增量。

从 LLM 到 Agent Skill：9 个底层概念，一次理清整个 AI 技术栈AI 圈像个永远在造新词的工厂。前脚 LLM，后脚 token、context、prompt、MCP、Agent、Agent Skill…… 词儿你都眼熟，真要挨个说清确切含义，很多人就卡壳了。

Python 3.12与CUDA 12.8镜像实战：启动GPU实例后的五项自检GPU算力平台提供预装镜像后，开发者仍不能跳过环境检查。镜像能够减少安装工作，但项目依赖、CUDA运行时、PyTorch构建版本和数据目录仍可能不一致。本文以Python 3.12与CUDA 12.8开发镜像为例，完成启动后的五项自检。

DeepSeek - 尝试安装和使用一下DeepSeek HarnessDeekSeek Harness预览版是2026年8月13号推出的，是一个开源的github项目。项目仓库地址是https://github.com/deepseek-ai/deepseek-harness，目前项目仓库的star数量达到221K。DeepSeek Harness的slogan是"Everything is a plugin"。和DeepSeek Harness同类的产品有CodeX,Claude Code, Hermes,GitHub Copilot。目前DeepSeek Harness

【HelloAgents】学习笔记（一）传统智能体是可通过传感器自主感知外部环境，并主动执行任务的实体。大语言模型驱动的智能体，可借助外部工具（MCP、Skills）通过推理、任务执行、观察结果的 Agent Loop 完成推理思考类长程任务。基于 Thought-Action-Observation 范式的智能体具备四项基本能力，分别为任务分解、工具调用、上下文理解和结果合成。

Visual Studio 接入 AI 编程助手：用 LMLocal 连接 Ace Data Cloud在日常开发里，很多团队已经把 AI 编程助手放进了 IDE：写接口、解释报错、生成单元测试、整理重构方案……但真正落地时，大家经常会遇到一个现实问题：模型来源不统一、API Key 到处配置、不同工具的 Base URL 各不相同，后续统计用量和排查请求也很麻烦。

WebSocket 和 SSE 通信的区别及局限性在传统的 Web 开发中，HTTP 是典型的“请求-响应（Request-Response）”半双工通信协议。为了打破“客户端不发请求，服务端就无法主动通知”的限制，工业界先后经历了短轮询（Polling）、长轮询（Long-Polling/Comet）、WebSocket 到 SSE 的演进历程。

长谷深风111

AI自动化中的关键闸门：何时必须人工审批？一个 AI Agent 帮你整理资料、查数据库、写邮件，看起来都很顺利。问题出现在最后一步：它把邮件直接发给了客户，顺手把共享盘里“旧版本”文件删掉，还把 CRM 里的联系人状态改了。

MCP 协议详解：模型上下文协议如何重塑 Agent 工具调用生态Model Context Protocol（MCP）是 Anthropic 于 2024 年 11 月开源发布的一项标准化协议，旨在解决大语言模型工具调用中的碎片化问题。MCP 通过定义统一的 Server/Client/Host 三层架构，使任意 LLM 能够以标准方式连接任意工具、数据源和服务，被誉为"AI 的 USB 接口"。本文从 Function Calling 的固有痛点出发，深入剖析 MCP 协议架构、消息格式、通信流程，并与 Function Calling 进行 7 个维度的系统对比，