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小贺儿开发

Unity 文物新生会讲故事的文物展墙文物新生是一块会自己讲故事的动态展墙：把文物原本静止的形象变成有动作的短片，再在屏幕上不间断地轮播，让玻璃柜里的旧物重新"活"一次。屏幕上同一时刻只呈现一件文物，配一次利落的翻页转场，节奏接近翻阅一本展册；无人值守自动循环，开机即展。

claude-opus-5.5 API 接入教程：anthropic-version 头、tools 定义、流式事件格式三个常见问题全部梳理，收藏备用上周三我把项目里的 claude-opus-5 升级到 claude-opus-5.5，心想不就改个 model 字符串嘛，结果折腾了一天半。接入过程中遇到三处需要注意的地方——anthropic-version 请求头的正确填法、tools 字段里 input_schema 的写法、以及流式响应 content_block_delta 事件的解析方式。下面把每个问题和对应的修复代码全部给出来，从 SDK 接入到工具配置都覆盖。

进击的雷神

论文里的架构图是张死 PNG？Edit-Banana 把它变回可编辑的 DrawIO不知道你有没有遇到过这种事：老板甩给你一份两年前的项目报告，里面的系统架构图是个 PNG。现在要复用，得把其中一个服务框的名字改掉、再加一条连线。你兴冲冲打开它，发现——字是"画死"在图里的，不能选中、不能改。

AI Agent_7 AI 提示词工程（Prompt Engineering）提示词（Prompt） = 你输入给大模型的那段文本（指令、问题、背景、示例）。提示词工程 = 有方法地设计这段文本，让模型稳定输出你想要的结果。

全栈练习生

大模型原理之 KV Cache针对大语言模型自回归推理过程中重复计算注意力键值对导致的性能瓶颈，KV Cache技术通过缓存历史Token的Key与Value张量，将解码阶段注意力计算复杂度从 O ( T 2 ) O(T^2) O(T2)降至 O ( T ) O(T) O(T)，是大模型推理优化的核心基础技术。本文系统阐述了KV Cache的基本原理、显存模型与阶段特性，构建了包含模型架构层、算子计算层、数据表示层、系统管理层、应用调度层的五级优化技术栈，深入剖析了分页内存管理、分组查询注意力、非对称量化、FlashAttention

深度学习CUDA异步报错定位：从错误堆栈到最小复现深度学习程序报CUDA error时，堆栈指向的位置可能并非真正出错的算子。GPU算力平台上的CUDA操作通常异步提交，错误可能到下一次同步才暴露，导致开发者在无关代码上反复排查。本文给出从同步定位、输入检查到最小复现的实操流程。

Jev 模型评测深度解析：核心得分、能力局限与最佳适用任务场景Jev 新公布的基准证据，值得让开发者认真评估它在有界分类和路由决策中的用途。但它没有证明 Jev 能替代通用大语言模型，也没有把置信度变成正确性保证，更不能说明给 Agent 加上 Jev 就一定省钱。真正有用的问题更具体：你要做的决策，与论文测量的任务是否相似？

LangGraph-AI智能体开发框架 - LangGraph 入门案例1 : 智能快递配送系统目录一、智能快递配送系统Graph API 编码思路智能快递配送系统图讲解智能快递配送流程:二、编码编码流程

云栈开源日记

机器人运动规划从A*到Minimum Snap四大算法全解析扫地机器人绕开拖鞋、无人机穿过树林、自动驾驶在路口选车道——这些场景背后是同一个问题：给一张地图和一堆约束，算出那条"能走、好走、不撞"的轨迹。这就是运动规划（Motion Planning），机器人和自动驾驶算法栈里最核心的一层。

BeeAI 实战：从简单对话到 Agent 的驯服之路本次实践基于 IBM 开源的 BeeAI 框架，完成了一套 12 章渐进实验（t2~t12 共 11 个作业文件），全程跑在本地 Qwen 模型上。路线从简单对话（ChatModel）出发，途经结构化输出、RequirementAgent、需求系统、ReAct、人工审批、自定义工具，最终抵达四智能体协作的旅行规划系统。本篇重点拆解 BeeAI 最有辨识度的设计——需求系统（Requirements）：它把"请先思考再查资料、查资料最多两次"这类写在提示词里的软约束，变成了框架在执行层强制实施的硬协议。

欢喜躲在眉梢里

时序数据库选型指南：从大数据架构视角拆解 Apache IoTDB 的适用边界做大数据这些年，我参与过几次时序数据库选型。印象最深的一次失败，不是选了个差产品，而是选了个跑分很好看、但和团队的数据链路格格不入的产品。那是个新能源车企的车联网项目。数据量不算大，日均 40 亿点上下。选型时我们压测做得很认真：单节点写入、批量导入、聚合查询、标签过滤，候选产品全部过一遍，最后按综合分数选了个冠军。上线三个月后崩了——不是性能崩的，是边缘侧的数据上不来。当时车端用的是车规级芯片，内存只有 512MB 级别，我们选的方案得先起一个 JVM 再建连接池，光是基础内存开销就吃掉大半，最后只能

Codex C接配置教程：的字段从迁移时必须写完整后缀，填旧值或省略会静默回退默认模型上周我把 Codex CLI 从 gpt-5.5 升到 gpt-5.6-sol，折腾了不少时间。原因很直接——gpt-5.6-sol 属于 5.6 系列的子模型（sol/luna/terra 三选一），model 字段必须写完整的 gpt-5.6-sol 而不是 gpt-5.6，否则请求会被路由层静默回退到默认模型，不会收到报错，只是补全质量明显变差。这篇把从拿 Key 到跑通第一条补全的全流程写清楚，包括三条接入路径、gpt-5.5 → gpt-5.6-sol 的配置 diff，以及踩过的 6 个报错。

程序员无隅

Agent 评测与调优：从 Trace 检查到反馈回流我是安徽最忧郁程序员无隅一个 Agent 写出的分析条理清楚、措辞笃定，就能直接交付吗？如果它漏读了材料、误用工具，或者在没有授权时访问了数据，只看最终回答很难发现。本文用“阅读三份材料并撰写分析”的假设任务，讲清如何检查执行过程、建立可回归的评测、让失败回到正确的改进环节，并把资源预算纳入交付标准。

【hermes-agent】Hermes Agent 自我进化原理之二技能创作标准是 skills/AGENTS.md 中定义的一组规范，指导代理和用户如何创建高质量的技能。这些标准不是建议——它们是强制要求，由 skill_manage 工具在写入时校验。

[实战] 2026年工程图纸扫描转DXF的精度控制与数字化质量管理流程2026 年，在制造业全面数字化的背景下，扫描图纸转 DXF（Scanned drawing to DXF）已成为打通旧版纸质资料与现代数字化生产线（如智能工厂、自动化检测系统）的关键环节。面对海量的历史纸质图纸或 PDF 扫描件，如何高效、精准地完成矢量化转化，并直接服务于质量管理中的 FAI（首件检验）和 PPAP（生产件批准程序），是每一位质量工程师和工艺工程师必须掌握的技术要点。

在 32GB 内存电脑上本地搭建 Qwen3.6-35B-A3B 大模型踩坑实录本文记录我在红米RedBook 16 pro 2026 Intel core UltraX 7 358H， 32GB 内存电脑上，从零下载、配置、运行 Qwen3.6-35B-A3B-GGUF 本地大模型的完整过程。重点标注每一步容易踩的坑，适合想在自己电脑上跑开源大模型的朋友参考。

CoderJia程序员甲

GitHub 热榜项目 - 周榜(2026-09-26)生成于：2026-09-26共发现热门项目： 21 个Token赞助：siliconflow前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站，通俗易懂，风趣幽默，忍不住分享一下给大家。点击跳转到网站。

您您这可以把Microsofat Copilot的多个会话比如说。左侧的多个会话一次性导出吗？不是单条会话里面的多次会对话。AI导出鸭您您这可以把Microsofat Copilot的多个会话比如说。左侧的多个会话一次性导出吗？不是单条会话里面的多次会对话。AI导出鸭能。但这件事的难度，和你想象的完全不是一回事。

七牛云行业应用

GPT-6.1 Sol 发布：性能接近 Astra，价格只要五分之一发布日期：2026-09-30GPT-6.1 Sol 是 OpenAI 于 2026 年 9 月 30 日 OpenAI DevDay 上正式发布的新一代模型，官方定位是"以更低成本实现接近旗舰 Astra 的性能，适合复杂工作"，在 DeepSWE v1.1、OSWorld 2.0 等基准上相比上一代 GPT-6 Sol 有明显提升，同时输出价格仅为旗舰 GPT-6 Astra 的五分之一。同场发布的还有全天候智能体 Dots、面向 Codex 和 API 的 Ultrafast 加速档位，以及每月 5

[DeepSeek Harness深度拆解-20]DSH提供的基于文件的配置系统DeepSeek Harness深度拆解-18:DSH配置服务设计详解对以抽象类SettingsProvider为核心的配置系统的设计进行了系统介绍，并在此基础上提供了基于内存字典作为数据源的实现。DSH默认使用的配置系统是通过FileSettingsProvider实现的（对应的包为@deepseek-ai/dsh-settings-file）,本篇文章将系统介绍背后的设计和实现原理。