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AI时代，让曾经的遗憾变成现实有一天我突发奇想，将自己用高码做过的领域，全部用ai做一遍。于是说干就干。第一步，我先弄了一套前后端能跑起来的框架：上篇文章有提到 https://www.cnblogs.com/weipt0106/p/20867788

使用embedchain快速建立rag知识库，本地大模型初学RAG搭建知识库，强烈建议先利用embedchain这个开源的RAG框架，短短几行代码就能让你快速建立一个私人知识库，并支持随时增加知识源，是理想的学习和使用RAG知识的开源利器

【Agent Harness】Gliding Horse 上下文感知与智能压缩：让 Agent 的“注意力”永不偏移摘要：Gliding Horse 通过 RelevanceTracker 双维度评分、L1 淘汰策略增强、ContextWindowManager 感知压缩和后台话题连贯性分析，构建了一套完整的上下文相关性感知与智能压缩系统。该系统解决了多轮对话中 Agent 面临的话题漂移和信息过载两大核心痛点，实现了 LLM 注意力窗口的精细化管理，使 Token 利用率提升 20-40%，话题切换响应从被动淘汰升级为主动检测，补充输入可靠性得到根本保障。这套系统是让 Agent 从“能跑”走向“长跑”的关键基础设施

【Agent Harness】Gliding Horse L2 作战地图深度优化：给多 Agent 上下文装上“精准导航”摘要：本文深入解析 Gliding Horse 多 Agent 系统中 L2 作战地图的上下文污染问题，提出一套基于多维索引（角色、周期、节点类型）的上下文隔离方案。通过 Filtered Query 与 L3 投影引擎的双级回退机制，实现每个 Agent 只获取与其角色相关的精准上下文，Token 消耗降低 60% 以上，彻底解决多角色并行时的注意力混淆问题。适合对多 Agent 系统、Rust 工程化、语义上下文管理感兴趣的开发者阅读。

妙妙屋（zy）

Claude Code+CC-Switch+CC-Connect+飞书使用教程本文介绍如何使用CC Switch切换Claude终端对接的供应商，让Claude Code可以对接Deepseek、智谱等国内模型。

小七-七牛开发者

Coding Agent 规则管理：CLAUDE.md、Skills、Hooks、Subagents 到底怎么选？Coding Agent 用久了，规则管理就会变成一个绕不开的问题：哪些内容该放进项目说明，哪些流程得按需调用，哪些动作必须由系统强制执行。

左脚踩右脚：让 LLM 自进化的 Agent 轨迹训练法——为什么它能补上主流范式的最后一块拼图复杂多轮任务中，单靠提示词的 Agent 又慢又贵；传统微调又缺高质量过程数据。本文提出一种 “左脚踩右脚”式自进化训练闭环：让 Agent 跑任务产生完整轨迹，再用这些轨迹反向训练基座模型，使其内化工具使用、长程规划和上下文自主压缩能力。文中还会将这一方法与当前主流的“预训练+SFT+RLHF”范式做系统对比，看完你会明白：为什么说它正是大模型走向“行动大师”所缺失的那一环。

带刺的坐椅

从 Claude Code 隐私争议，看 SolonCode 的设计选择2026 年 6 月 30 日，Reddit r/ClaudeAI 版面一则帖子引爆了开发者社区。发帖人声称，通过逆向工程发现 Claude Code 自 v2.1.91（4 月 2 日发布）起，存在隐蔽的用户环境检测行为。

Claude Code项目越写越乱？这套清理流程能救你你有没有遇到过这种情况：用Claude Code开发了一段时间后，打开项目目录一看，里面堆了三四十个文件，有些是你自己写的，有些是Claude生成的，还有一些你根本不知道是干嘛用的。

云燕实验室CloudLab

《AI开始"抱团"思考了！多智能体 + 思维图到底有多强？》复制知识卡片下方的链接到浏览器中打开，既可领取专属于你的智慧学伴！今日AI知识小课堂介绍的内容如下： -【 Context上下文】【思维数ToT 】【思维图GoT 】 -【ReAct】 -【多智能体】【涌现行为】

小七-七牛开发者

论文解读：DeepSeek DSpark 在真实高并发推理服务中，如何保证 Token 生成又好又快？刚刚过去的周末，DeepSeek 发布了一篇关于推理加速的新论文：《DSpark: Confidence-Scheduled Speculative Decoding with Semi-Autoregressive Generation》，内容聚焦在大模型推理服务中的一个具体问题：在真实高并发场景下，Speculative Decoding 如何既提升生成速度，又减少目标大模型的无效验证计算？

【Agent Harness】Gliding Horse 核心设计理念，不跟风开发自己的AI Agent摘要：本文深入解析 Gliding Horse Agent OS 的核心设计理念，阐述如何通过 5W2H 任务本体与 PDCA 执行模型的结合，构建可执行、可审计、可进化的通用工作框架。文章详细介绍了 JSON-LD 简化用法、Harness 引擎的 LLM↔知识图谱翻译机制，以及统一知识图谱如何将技能、记忆、任务和代码知识融为一体。适合对 AI Agent 架构、语义网、知识图谱与多智能体系统感兴趣的开发者与架构师阅读。

【Agent Harness】Gliding Horse 的 L2 作战地图：让多 Agent 协作从“摸黑”变成“透明”摘要：本文深入解析 Gliding Horse（流马）框架的 L2 共享黑板设计，一套专为多 Agent 协作打造的“实时作战地图”。文章详细拆解了 AgentTracker（Agent 生命体征监控）、三级资源锁（并发控制）、跨任务依赖管理（DAG 任务树）以及 SharedZone（Agent 间结构化通信）四大核心组件。通过将操作系统进程管理思想适配到 AI Agent 协作场景，L2 黑板让调度器（SA）能够实时掌握全局态势，实现从“摸黑协作”到“透明调度”的跨越。适合对多 Agent 系统、AI

逛GitHub发现一款免费带有AI功能的数据库管理工具DBX前两天在 GitHub 上闲逛，刷到一个叫 DBX 的项目。一开始没当回事儿，心想又一个数据库管理工具呗，DBeaver、Navicat、DataGrip 那一坨里多一个不多，少一个不少。

我用 GLM-5.2 造了个炸裂主题后台：16 套主题随心切，可在线体验一个支持 16 套差异化主题的全栈权限管理后台前端，每套主题配备专属仪表盘入场动效与背景特效。在线体验：http://122.51.205.81

【Agent Harness】Gliding Horse 工具结果压缩体系：如何用“指针”驯服上下文膨胀摘要：本文深入解析 Gliding Horse（流马）Agent 操作系统的工具结果压缩体系。针对 AI Agent 执行长周期任务时上下文窗口易被工具调用结果撑爆的痛点，流马设计了一套“指针+摘要”的纵深防御式压缩方案。文章详细拆解了 ResultRouter 智能路由、ToolResultCompressor 安全网、ContextWindowManager 全局控制三层架构，以及智能回收、流式/非流式路径统一等核心机制。通过将大块结果替换为轻量 IRI 引用并注册微工具，该方案在降低 90%+ To

【Agent Harness】Gliding Horse 上下文动态感知与智能压缩：让 Agent 真正“听得进”每一句话摘要：本文深入解析 Gliding Horse（流马）AI Agent 操作系统的上下文动态感知与智能压缩增强方案。针对 Agent 在多轮对话中“失聪”——忽略用户补充输入、上下文窗口 Token 浪费、注意力稀释等核心痛点，提出基于 RelevanceTracker 的任务关联度评分、SupplementaryInputStore 补充输入修复、L1Session 增强淘汰算法及 topic_coherence_agent 话题检测等关键技术。实测表明，该方案实现补充输入零丢失，上下文 Token 消

探索云原生

K8s 1.36 这个 GA 特性，把 initContainer 拉模型的 hack 干掉了OCI 规范建立的目的就是将容器镜像格式标准化，正如其名，OCI 镜像在之前一直用来跑容器，但现在它还能干更多事。

从养 OpenClaw 到养社区 AI：一套 Multi-Agent 社区的设计思路养 OpenClaw，本质是在养个人 Agent：一个用户、一条对话链、一堆 Skill，AI 主要为你干活，活动范围在私域。

【Agent Harness】Gliding Horse 记忆系统深度剖析：像 CPU 一样思考的 AI 记忆架构摘要：本文深入剖析 Gliding Horse（流马）AI Agent 操作系统的四层记忆架构（L0-L3），借鉴 CPU 多级缓存与 MESI 一致性协议，实现近乎无限的“虚拟记忆”与极致的 Token 经济性。涵盖持久化存储、会话摘要链、多 Agent 共享黑板、投影引擎及 Hyperspace 向量引擎等核心组件，揭示其如何让 Agent 像操作系统管理内存一样管理记忆。