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安思派Anspire

Ghost互联网在我一直以来最喜欢的动画《玩具总动员》中有这样一个场景——如果你看过这部电影，不用我多说你也知道——安迪一离开房间，玩具们就活了过来。它们会走路，会争吵，还会经历涉及塑料恐龙和独眼土豆的政治危机。然后安迪回来了。它们僵住了。又变回了玩具。安迪对此一无所知。安迪从来都不知道。在玩具们的世界观里，安迪是它们生活中一个有用但最终可有可无的参与者，而它们的生活从根本上来说一直都是属于它们自己的。

驭风少年君

Seedance2.0教程-提示词技巧风格+视角+主体+背景+细节+光影+质量词3D类风格，在刻画的精度差不多，因为大致都是用虚幻4，虚幻5. 但是不同3d风格有区别，不同类型3D风格生成的

攻城狮_老李

从零开始理解 Agent Skills：Skill 创建最佳实践📚 本教程旨在帮助你从零开始理解 Agent Skills —— 一个为 AI Agent 赋予新能力的开放格式规范。

MySQL MCP Server 配置指南：Claude Code / VS Code / OpenCode 全平台支持MySQL MCP Server 是一个基于 Model Context Protocol（MCP）的 MySQL 数据库连接器，让 AI 应用能够安全地与 MySQL 数据库交互。通过它，AI 助手可以直接查询表结构、读取数据、执行 SQL，无需你手动复制粘贴查询结果。

汉堡大王9527

AI 终于有了"插件系统"——MCP 完全指南写给想搞懂 MCP 的开发者，不讲废话，直接上干货你有没有遇到过这种情况：你想让 AI 帮你查 GitHub 上的 issue，它说：“我没有访问 GitHub 的权限。”

12节课拆解AI编程Agent核心原理如果你还在把AI编程助手当作神秘黑盒，那么是时候揭开它的面纱了。在2026年的今天，几乎每个开发者的电脑上都运行着某种AI编程助手——Claude Code、Cursor或是其他类似工具。它们能自动修改文件、执行命令、甚至帮你调试代码，但当你问一句“它到底是怎么工作的”，大多数人却答不上来。

AI先驱体验官

数字人部署入门：轻量化方案与快速落地对于想要引入数字人技术的企业而言，如何快速部署是一个实际问题。本文介绍数字人部署的常见方案和注意事项。

AI深度解析：智能体产品核心理念与技术架构目录一、研究背景与目标二、头部企业 AI 战略全景解析2.1 阿里巴巴千问：生态协同的双引擎战略2.2 字节跳动豆包：极致性价比的生态闭环战略

Embedding API 怎么调用？2026 三种方案实测，附 RAG 完整代码上周接了个私活，甲方要做企业知识库问答系统。核心技术栈是 RAG，第一步就是把文档切片后做 Embedding 向量化。听起来不复杂，但我在调 Embedding API 这一步折腾了快两天——OpenAI 的 text-embedding-3-large 延迟飘忽不定，某些开源模型效果又拉胯，中间还踩了个维度对齐的大坑。

Harness Engineering：Agent 的问题，开始变成软件工程问题了即使数据和权限问题暂时不再构成障碍，Agent 也不会天然变得可用。真正进入执行阶段之后，新的问题会立刻出现：状态如何延续、工具如何调用、环境如何约束、结果如何验证？这些问题本身并不新，只是最近开始被一些作者和团队集中放进 Harness Engineering 这个名字下面。

FFN 激活函数深度解析：从 ReLU 到 SwiGLU 的演进之路如果神经网络只有线性变换（矩阵乘法 + 偏置），无论堆多少层，最终都等价于一层线性变换：y = W₃(W₂(W₁x + b₁) + b₂) + b₃ = Wx + b。这意味着多层网络没有意义。

OpenClaw 多 Agent 通信机制解析：sessions_spawn 与 sessions_send想象你是一个项目经理（主 Agent），需要完成一个复杂项目。你有两种协调方式：OpenClaw 的多 Agent 系统就是基于这两个核心工具设计的。本文将解析它们的工作机制和设计哲学。

GitHub Copilot - 可以使用Local, Copilot CLI, Cloud等不同方式来运行agent tasks2025年12月底的微软组织的GitHub Copilot分享活动中，老师分享了GitHub Copilot的Plan mode/Sub agents/MCP/Agent Skills等内容。当时Visual Studio Code中的GitHub Copilot chat box界面如下图所示，

【HarmonyOS 6.0】Agent Framework Kit深度解析：构建应用与智能体的无缝连接在鸿蒙6.0（API Version 20）的众多新增Kit中，Agent Framework Kit（智能体框架服务）的引入尤为引人注目。它不仅仅是又一套API的集合，更代表了鸿蒙生态在AI能力整合与分发模式上的一次重要探索——将“智能体”作为一种标准化的服务组件，以极低的成本嵌入到各类应用之中。

前馈式3D Gaussian Splatting 研究地图（路线三）：大重建模型如何进入 3DGS——GRM、GS-LRM 与 Long-LRM 的方法转向系列文章全文导航（总览篇） Part I：前馈式 3DGS 的起步范式：从像素到高斯 Part II：前馈式 3DGS 的 depth-first 转向 Part III：Transformer 如何重写前馈式 3DGS 的信息聚合方式 Part IV：Pose-Free 前馈式 3DGS：从实验室输入走向真实世界图像集合 Part V：结构化潜空间与高斯体：前馈式 3DGS 的下一代表示基座 Part VI：Adaptive Placement and Generative Coupling in Fe

橙序员小站

Harness Engineering：从 OpenClaw 看 AI 助理的基础设施建设当 AI 从"玩具"变成"工具"，Harness Engineering 成为关键竞争力。2026 年 3 月，AI 工程化正在经历一场静默的革命。

AI Agent操作系统架构师：Harness Engineer解析当大语言模型从「对话助手」进化为「能干活的AI Agent」，我们发现一个核心矛盾：模型的概率性灵活能力与业务的确定性执行要求始终无法调和。Prompt工程师让模型「听懂指令」，Context工程师为模型「备齐信息」，但当AI需要自主完成代码编写、流程自动化、复杂任务拆解时，我们需要一个全新的角色——Harness Engineer（驾驭工程师）。

AI 时代最被低估的工程师技能：把需求写清楚过去两年，"提示工程"这个词被炒得很热。怎么写系统提示、如何做 few-shot、Chain-of-Thought 的技巧……这些内容充斥着各类博客和教程。

Claude Code架构深度解析：从核心文件到Harness的确定性控制体系Claude Code凭借强大的代码理解、编辑与执行能力，成为AI研发工程师的高效工具，但多数使用者仅停留在功能调用层面，对其底层架构尤其是核心控制层Harness知之甚少。作为Claude Code架构师，本文将从项目架构视角，拆解其核心文件构成，深度解析Harness的本质与实现逻辑，解答「如何用确定性代码约束概率性LLM」的核心问题，同时结合工程化实践，梳理架构设计的痛点与解决方案，为AI Agent的工程化落地提供参考。

Obsidian 写作环境搭建：这 6 款插件让我的博客管理效率翻倍前段时间Obsidian非常的火，所以我准备上手学习一下，就看到我自己其实有挺多文章需要归纳和处理的，所以准备花时间尝尝鲜。