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从 pre-execute 到 post-execute：AI Agent 调用工具时背后发生了什么系列：DeepSeek Harness 源码实战｜进度 6/16 原文仓库：github.com/deepseek-ai…

2025 AI编程进入“自动驾驶“时代：我用MonkeyCode把Agent、MCP和AI原生工作流跑通了2025年，AI领域最大的变化，不是某个模型的参数又翻了几倍，而是AI开始从"聊天工具"变成"生产力工具"。作为一线开发者，这一年来我最深的感受是：当大家都在讨论"AI会不会取代程序员"的时候，真正聪明的做法，是赶紧把AI变成自己的同事。

设计 Skill 系统，这 3 个坑我替你踩过了Skill 是什么？说白了就是一个技能包，核心是一个 SKILL.md 文件。Agent 干活的时候，会根据任务需要按需加载对应的 Skill，比如要做 UI 设计、代码审查，就加载相应的那一个。

这个DBA有点耶

当数据库从“存储”走向“决策”：金仓数据库的融合架构之路大家好，我是小耶，写功课只是为了我踩过的坑，你们别再踩了！这两年数据库行业最大的变化，不是跑分又提高了多少，而是数据库的角色正在被重新定义。

新 Mac 到手先装什么：AI Builder 的 44 款工具，基础层照抄、场景层按需适用平台：macOS，优先 Apple Silicon 适用场景：前端开发、独立开发、AI Agent、MCP、Cloudflare 与多模态工作流环境约束：模型推理使用线上服务，不包含本地大模型运行环境

DS随心转小程序

数字化办公升级，AI 导出鸭落地应用化解文心生成的文本到 word 中格式混乱困扰AI导出鸭是一款专为解决文心大模型生成文本导出Word格式混乱痛点的专业工具。它通过接口直连与智能渲染双引擎，自动识别内容结构并匹配行业模板，一键生成规范文档，将格式修整耗时降低82%以上。适用于所有依赖文心进行办公、教研和内容创作的从业者，显著提升文档处理效率。

模型“开源”了，就能直接拿来做 Agent 吗？当我们开始给 Agent 选择底座模型时，“开源还是闭源”几乎是绕不开的问题。但只要你做过模型部署，就会发现一个很有意思的现象：

全栈弄潮儿

一周总结：把 AI 当助手，而不是答案机器这是《AI 编程提效实战》的第 14 篇文章。从第 8 篇开始，我们连续学习了几种非常实用的 AI 编程方法：

用 Ace Data Cloud 快速接入 MiniMax H3：把 AI 视频生成能力变成可上线的 APIAI 视频生成正在从“好玩 Demo”走向“可集成、可运营、可规模化”的生产工具。对开发者和内容团队来说，真正有价值的不是只在网页上生成一段视频，而是把文生视频、图生视频、首尾帧控制、多模态参考等能力接入自己的业务系统：营销素材自动化、广告创意测试、短剧分镜生成、电商商品视频、品牌宣传片、内容平台工具链……这些都需要稳定的 API、统一的鉴权、清晰的任务状态和可追踪的生成结果。

马可家的菠萝

AI Agent Demo 10 分钟就能跑，真正难的是让它 200 个场景都别乱来如果你最近看过一些 AI Agent 演示，大概率会有一种感觉：它们都挺厉害的。一句话建待办、自动整理笔记、根据资料回答问题、调用工具完成操作……演示时看起来很顺，甚至会让人产生一种错觉：

FDE前线部署工程师，你看好吗？前两天跟一个做企业 AI 落地的朋友聊天，他说了句话让我记到现在："我们卖的是全世界最聪明的模型，但客户要的不是模型，是'能在我这套破系统里跑起来的东西'。"这句话基本把 FDE 这个岗位存在的全部理由说完了。

葡萄城技术团队

我用 GPT 做了一周 BI，最后还是回到了专业 BI作为一个在 BI 行业摸爬滚打多年的老兵，当 GPT-4o 的数据分析能力越来越强时，我也动了心思：是不是可以用 GPT 替代专业 BI 工具，自己搞定日常数据分析？于是我花了一整周做了个实验。结论是：GPT 很惊艳，但做 BI 还差得远。这篇文章记录了我的实验过程、踩过的坑，以及为什么最终回到了专业 BI 工具——Wyn 商业智能。

一行行拆解 agent-loop：AI Agent 的"思考循环"到底是怎么转的系列：DeepSeek Harness 源码实战｜进度 5/16 原文仓库：github.com/deepseek-ai…

NVIDIA NeMo Switchyard 与智能模型路由趋势下，如何统一管理多供应商 API 与协议转换好消息好消息，NVIDIA 开源了 NeMo Switchyard，一个用 Rust 编写的 LLM 流量代理和路由库。Switchyard 提出，并非每个请求都需要调用顶尖模型，通过智能模型路由（Intelligent Model Routing）在多个模型之间按需分配流量，可以在保持效果的同时降低调用成本。

Spring AI 2.0 升级实战：9 个破坏性变更逐条迁移本文基于 Spring AI 2.0.0（截至 2026-08-20）编写，升级依据为官方 Upgrade Notes。该领域迭代极快，请以官方文档为准。

Veo 提示词工程与创意工作流做视频生成这两年，我最大的体会是：模型能力的上限，往往被提示词的下限锁死。同样一段"咖啡馆里一个人在煮咖啡"，有人跑出来是广告大片，有人跑出来是模糊抖动的三秒切片。差别不在模型，而在你怎么"说"。这篇文章就聊 Veo 这类文生视频模型的提示词工程（Prompt Engineering），以及一套可复用的创意工作流。

全栈弄潮儿

代码报错怎么办？正确使用 AI 排查错误写代码时遇到报错很正常。真正容易让人卡住的，通常不是“出现了错误”，而是下面这种情况：很多人会这样问 AI：

Langfuse 集成源码：batch 协议、media 上传与 mock 测试（第89篇-E75）上一篇站在使用者视角把行车记录仪装上了：handler 翻译切面、队列攒批、四道工序。这篇下到桥接层最底下——libs/acl/langfuse 这个不含任何 Eino 概念的纯 HTTP 客户端库，回答三个出门前才需要想的问题：

广州虚拟动力-动捕&虚拟主播

AIGC 3D数字人文生视频创作平台助力企业高效早会管理企业每周一早会是统一团队思想与部署工作战略的重要环节。当企业负责人因远程出差无法现场参会时，传统会议模式往往面临沟通断层与战略传达滞后的问题。虚拟动力AIGC 3D数字人文生视频创作平台为企业提供了一套数字化解决方案，确保企业战略能够精准、高效地传达到每一位员工。

WorkBuddy 任务描述六要素：把 Prompt 写成可验收工单第一次正经派活，很多人会把 Prompt 写成小作文：背景三百字、注意事项五十条、格式要求从字体说到行距。发出去，等五分钟，回来的东西还是不对——漏了合计行、待办负责人全是编的、PPT 页数超标。