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CoderJia程序员甲

GitHub 热榜项目 - 日榜(2026-02-21)生成于：2026-02-21共发现热门项目： 15 个榜单类型：日榜本期GitHub热榜凸显AI应用开发与智能体生态的蓬勃生机，开发者正致力于构建高效实用的工具链，赋能实际业务场景。以自主渗透测试平台pentagi和AI技能框架superpowers为代表的智能体系统成为焦点，它们将复杂任务自动化，显著提升开发与安全运维效率。同时，桌面应用框架electrobun和时间序列模型timesfm展现了底层性能优化与垂直领域AI的突破，而trivy和posthog则持续解决安全和产品数据分析的硬需求。整体趋势表

数据智能老司机

打造 ML/AI 系统的内部开发者平台（IDP）——设计可靠的机器学习（ML）系统本章将涵盖：随着我们更深入 ML 工程，现在要解决一个关键挑战：如何可靠地跟踪、复现并部署 ML 实验。本章将介绍一些关键工具，它们能把临时、随意的实验变成生产就绪的 ML 工作流。我们将搭建一个实用的 ML 平台，在保持足够灵活以适配真实场景的同时，显著提升可靠性。

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Claude Code 的账号、模型与使用限制说明很多人安装好 Claude Code 后，第一次真正使用时，都会遇到一些疑问：这些问题，归根结底都和三个因素有关：

LLM、Agent、MCP、Skill 是什么？它们之间有什么关系？2024-2026 年，AI 领域最火的几个概念莫过于 LLM、Agent、MCP、Skill。这些概念看起来各自独立，实际上它们构成了一个完整的 AI 应用体系。本文将用最通俗的方式，逐一介绍这四个概念，并解释它们之间的关系。

赋予 AI 灵魂：如何在 Java AI 生态实现一个会“自我反思”的长期记忆系统在 Agent 领域，有一句名言：“没有记忆的 Agent 只是一个高级的函数，拥有记忆的 Agent 才有灵魂。”

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面试：LLM RAG的三种算法和使用场景RerankingRAG（Retrieval-Augmented Generation）整体分为三个阶段：索引构建 → 检索 → 生成。

智能体大赛目录目录... I一开发背景... 11.1选题背景... 11.1.1 背景介绍... 11.1.2 现有解决方案的不足... 2

【VLM】Qwen3-VL-SFT微调简要流程1. alpaca-gpt4-data-zh (中文指令数据)2. la_te_x_ocr (LaTeX公式OCR)

智能体大赛总结与展望未来展望“智研星图”智能体的当前版本，标志着我们向着人机协同科研新范式迈出了坚实的第一步。然而，这绝非终点，而是一个充满潜力的起点。展望未来，我们将以现有核心功能为基石，围绕技术纵深、功能广度、模式创新与生态构建四大维度进行持续迭代与战略布局，旨在将“智研星图”从一个卓越的工具，演进为一个开放的、进化的、全球领先的科研智能基础设施。

三大模型深度对比：Zhipu GLM-5 vs MiniMax M2.5 vs Qwen3-Coder-Next2026年2月，中国AI大模型领域迎来了新一轮的发布潮。三大厂商相继推出了新一代模型：智谱AI的GLM-5、MiniMax的M2.5、以及阿里千问的Qwen3-Coder-Next。这三个模型各有侧重：GLM-5定位为旗舰级通用Agent，M2.5聚焦生产力场景，Qwen3-Coder-Next则主打小而美的开源编程模型。

0.LangChain--大模型篇导言：本系列开始记录自己学习LangChain与LangGraph AI应用开发框架的知识点。本文是开始学习LangChain所要了解到的前置知识--大模型的有关内容。

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用 LangChain 把大模型串起来：一个前端开发者的 AI 入门笔记2022年ChatGPT横空出世，让全世界见识了大型语言模型（LLM）的魔力。但你知道吗？有一个叫LangChain的框架其实比ChatGPT还早，最近它发布了1.0+版本，成为了AI应用开发的“明星框架”。

Gemini 3.1 Pro 正式发布：一次低调更新，还是谷歌的关键反击？今天凌晨，谷歌发布了新一代模型——Gemini 3.1 Pro没有大型发布会，没有提前预热，甚至连宣传节奏都显得克制。

MLOps是什么?AWS-Azure-GCP现在行业里说的 MLOps（Machine Learning Operations），已经不只是“模型上线”，而是覆盖数据 → 训练 → 部署 → 监控 → 反馈闭环 → 治理的完整工程体系。

Ollama 实战：从零开始本地运行大语言开源模型Mac 环境随着大语言模型（LLM）的爆发式增长，越来越多的开发者希望在自己的机器上本地运行这些强大的模型，以保护隐私、降低成本或进行离线实验。然而，直接部署像 Llama 3、Mistral 或 Qwen 这样的模型往往涉及复杂的依赖、模型格式转换和 GPU 配置，对新手并不友好。

如何为 Claude Code 配置代理与网络环境如果你在安装或首次运行 Claude Code 时遇到：那么大概率不是软件问题，而是网络环境没有配置正确。

【LLM】ROLL团队的Agentic RL训练坑点首先在 ROLL 中构建了一套环境管理器，并清晰地划分了三个核心组件之间的交互边界：ROLL（训练框架）、iFlow CLI（Agent 框架）和 ROCK（沙箱管理器）。