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小七-七牛开发者

“打透” Harness：用 GitHub Copilot 跑通从原型、规划到实现与评审的 AI Coding 工作流每天都有新的 MCP、Skill、定制化 Agent 冒出来，社交平台上也不断有人宣称：“这一条 Prompt 让我彻底搞明白了 AI。”现实情况是工具装了一堆，实际效率却没有明显提升。

monkeycode-使用说明这是由长亭科技推出的一个开源项目，定位是一个企业级的AI开发平台。它不仅仅是一个代码补全工具，而是一套覆盖软件开发全流程的AI助手。

从零手搓 RAG：一个后端开发的实战学习笔记不依赖框架，从 numpy 手算余弦相似度开始，逐步引入向量数据库、混合检索、rerank，全程在真实语料（爬取的阿里云百炼官方文档，5.2 万字）上做实验。写作思路参考了经典的 “Naive RAG → Advanced RAG” 问题驱动式结构：每一步都先暴露问题，再给解法，最后给出生产环境的成熟替代方案。

【VibeCoding】发发牢骚数据库用了sqlite，在之后部署时：前端编程20260804推荐用 deepseek-v4-flash 太便宜了太便宜了用glm5.2的一天烧70块的词元

每日 AI 研究简报 · 2026-08-04（本文借助 AI 大模型及工具辅助整理）一句话总结：白宫本周正式召集 Anthropic、OpenAI、Google 等头部公司共议 AI 模型安全测试框架，标志美政对前沿模型监管进入实质推进阶段；与此同时，OpenAI 大幅降价 80% 与阿里 Qwen3.8-Max 在软件工程智能体领域发起正面挑战，全球 AI 竞争正从"能力竞赛"全面转向"能力+成本+安全"三维博弈。

星核0penstarry

276B 总参 / 12B 激活，8 卡 B200 跑 648 tok/s：Inkling‑Small 技术解读**2975B 的模型跑不动？现在有个 276B 总参、12B 激活的 MoE，8 张 B200 就能跑出 648 tok/s，还在多项基准上反超了自家大哥 —— 这不是标题党，是 Thinking Machines 刚开源的 Inkling‑Small。

OpenAI 兼容不等于行为一致：DeepSeek 与 LM Studio 的结构化输出和 Thinking 配置实践在 .NET 项目中接入 DeepSeek、LM Studio 等 OpenAI-compatible 服务时，一个很常见的误区是：

MicrosoftReactor

技术速递｜GitHub Copilot App 入门指南：快速上手作者：Christopher Harrison 排版：Alan Wang 刚开始使用 GitHub Copilot App？本教程将带你了解如何创建项目、使用 AI Agent、探索 Canvas 功能，并优化你的开发工作流。

RabbitMQ死信队列消息无法被正常消费，被 broker 判定为失效消息，不会继续留在原队列等待重试，转而投递到预先绑定的队列，这个专门接收失效消息的队列就是死信队列。

rabbitmq如何保证消息不丢失？解决方案又是什么？消息丢失只会发生在生产端、MQ 服务端、消费端三个环节，想要零丢失必须三个环节层层设防，配套持久化、确认机制、限流、故障转移、死信队列兜底。下面分场景拆解丢失原因 + 对应的解决方案。

南方程序猴

Grok API 使用文档，包含对话、图片、视频更新时间：2026-08-03通过 KKFlow 使用 Grok 对话、生图与视频能力。API Base URL：https://kkflow.org 建议统一使用带 /v1 的路径。

AIE-AI Engineering三, 四章总结: 如何评估AI应用本文为AI Engineering一书的三,四章总结本章聚焦自动评估技术，系统讲解如何评估基础模型的开放式输出，为第 4 章的系统级评估奠定方法论基础。

多智能体协作收敛效率关键：大模型幻觉和角色视角大多数人评估一套多智能体系统，看的是花了多少 token、跑了多少角色、出了多长的报告。但有一个真正决定交付质量的指标被长期忽略：协作收敛效率——从"开始干"到"拿到一份能接受的结果"，到底要绕多少圈。绕的圈数，基本上由两个因素决定：一是大模型的「幻觉」问题，二是审核者角色的设计。这两件事处理不好，要么你陷入没完没了的多轮迭代，要么你表面上很快收敛、实则抱着一堆没被挑出来的错。

2026年RAG系统主流开源文档解析工具选型指南：PaddleOCR、MinerU、LiteParse、HunyuanOCR、Apache Tika 全面对比在大模型与 RAG 技术加速落地的背景下，非结构化文档的结构化解析已成为 AI 应用的核心刚需。面对 PaddleOCR、MinerU、LiteParse、HunyuanOCR、Apache Tika 等主流开源方案，如何根据自身场景做出精准选型？本文将从技术路线、核心能力、适用场景三个维度进行全面对比。

看浪的路人

第1讲：Agent 到底是什么？和 Chatbot 有什么区别很多人第一次接触 AI，是跟 ChatGPT 聊天。它能写诗、写代码、写周报，甚至能跟你辩论哲学。但你有没有发现一个现象：

AI语音智能体开发日记（九）LVGL 8.4.0 中文字体配置全攻略相关链接： AI语音智能体开发日记（一）如何为“小智”服务器启用并调试 License 功能-CSDN博客

Codex Rules 与 Skills：项目级和全局级配置一览本文速览一句话总结：本文主要讲清楚 Codex Skill、AGENTS.md 与 Rules 的职责差异，以及它们在项目级和全局级的存放位置、加载方式与文件组织结构，帮助你更清晰地配置和使用 Codex。

GEO项目验收标准：如何辨别竞品对比数据的真实价值？在生成式AI搜索普及的背景下，企业对品牌可见性的要求已经从简单的关键词排名，转变为对大模型回答逻辑的深度洞察。然而，在进行GEO项目验收时，许多团队依然容易被“排名趋势”等表层指标误导，难以判断工具提供的竞品分析数据究竟是“数字堆砌”，还是能指导业务决策的“深度洞察”。

KingbaseES 的卢智能运维体架构深度拆解数据库运维这种事吧，我干了很多年了，最大的感受是啥呢？其实就是靠人肉。对，就是你得熬。熬出来的那个经验才值钱。KingbaseES 这边搞了个叫的卢的东西。其实想法也不复杂。就是把 DBA 那些年攒下来的那套东西给弄成一种结构化的知识图谱。再加上 NL2SQL、NL2Action 这两个引擎。然后呢，你就不用啥都得自己敲命令了，用大白话说就行。下面我把我了解到的一些情况整理了一下。不是什么官方定论，大家看着玩就行。