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我装了 30 多个 Claude Code Skill，每天真开的就 6 个用过Claude code 的都知道，在Claude code 里没打开marketplace的时候里面琳琅满目的Skill根本看不完。我前后装了 30 多个skill,跑了两个月，最后留下的只有这六个。

Claude Code 命令速查与实践手册面向开发者的 Claude Code CLI操作手册，覆盖命令、参数、快捷键、工作流和工程实践。Claude Code 基本操作：

李开复陆奇重仓同一家Harness智能体公司，李笛带队，4个月2轮融资3-5年粮草多智能体赛道爆发，Harness 成为破局关键，资本加速布局。刚刚，成立仅四个多月的 AI 初创公司明日新程（Nextie），宣布连续完成两轮融资。

程序员柒叔

OpenClaw 系统架构分析带你深入了解OpenClaw的架构和核心流程。OpenClaw 采用插件化的 Gateway 控制平面架构，结合多渠道消息系统和跨平台客户端应用，构建了一个完整的个人 AI 助手生态系统。

爱吃的小肥羊

Claude Code 国内使用教程：手把手教你接入 Kimi 模型，零门槛开搞（2026 最新版）这篇文章主要解决一个问题：Claude Code 国内使用教程到底怎么搞，才能既不折腾、又稳定能用？如果你是刷到这篇文章才第一次听说 Claude Code，先简单科普一下：

AI先驱体验官

债小白分析：债务优化服务的新变量、AI能否带来行业升级债务优化服务市场正在经历一场静默的变革。传统模式下，这个依赖专业律师经验和资源对接的领域，正在被AI技术重新定义。但变革的背后，是行业服务能力的升级，还是仅仅是获客噱头的换皮？本文从行业现状、AI应用、实践路径三个维度，探讨债务优化服务的新变量。

爱吃的小肥羊

Claude 账号又被封了？亲测 3 种国内使用Claude Code 的靠谱方案！这两周 Claude 真的是杀疯了。很多人号刚注册完，一次都没用过，直接喜提封禁大礼包。连老外都跑到 Reddit 上集体吐槽，说用了没几天照样被封，申诉基本全部石沉大海。

南大团队直击大模型高分神话：人类 90 分，最强模型仅 49 分一年多前，傅朝友带领的 Video-MME 团队发布了其第一版 Benchmark，被 Gemini、GPT 等广泛用于视频理解评测。

全球 AI 双榜第一！力压谷歌 Veo 与 Grok，Vidu Q3「参考生」之王归来这个月初，谷歌一纸公告，把 Veo 3.1 的视频生成能力，免费开放给了所有谷歌账号。可以说，这是 AI 视频史上的一个分水岭——

阿钱真强道

04 ComfyUI + SVD 系列（二）：最小工作流实现图片生成视频（24 帧 + mp4 合成）上一篇已经把 ComfyUI + SVD 的环境装好了，目标是：这一篇就不再讲安装，直接进入最核心的实战部分：

阿钱真强道

05 ComfyUI + SVD 系列（三）：最小图生视频工作流拆解——节点含义、输入输出、参数作用与核心实验上一篇已经把 ComfyUI + SVD 的环境装好了，也已经成功跑通了一个最小的单图生成视频工作流。但如果只是“照着图把节点连起来”，其实还不算真正学会。

AI核心知识117—大语言模型之智能体工作流（简洁且通俗易懂版）智能体工作流 (Agentic Workflow) 是由 AI 领域先驱吴恩达 (Andrew Ng) 大力倡导的一种全新 AI 使用范式。它代表了我们与大模型交互方式的根本性转变：从“一锤子买卖” 变成了“流水线作业” 。

小白跃升坊

1Panel AI 终端：用自然语言，把 Linux 运维变简单“还在死记 Linux 命令参数？还在为误输高危命令焦虑？本文详细介绍 1Panel AI 终端功能，输入 @ai + 自然语言需求，就能生成可直接执行的 Shell 命令，内置高危命令拦截，支持自定义模型配置，零基础也能轻松运维服务器，3 分钟上手，彻底告别查文档、输错命令的烦恼。”

RAG相关技术介绍及Spring AI中使用--第二期如果没有看第一期的建议先看一下第一期学习前置知识以及基础项的创建和组件的使用, 上一期主要讨论到RAG（检索增强生成）核心流程：1）文档加载与分割；2）向量转换（使用Embedding模型）；3）向量存储；4）相似性检索；5）生成增强回答。当用户提问时，系统会先检索相关文档片段，再将其作为上下文输入大模型生成更准确的回答。SpringAI中对RAG实现支持，包括文本向量化、向量存储（SimpleVectorStore）和检索增强组件（QuestionAnswerAdvisor）。

第13章智能体（Agents）基础（LangChain实战）在前一章中，我们掌握了「工具（Tools）」的开发与调用，但这种调用更偏向于“单任务执行”——用户明确指令调用某个工具，程序被动执行。而在复杂的业务场景中，用户的需求往往是模糊的、多步骤的，例如：“帮我看看某只股票现在的价格，再算一下我持有1000股的收益，最后给出卖出建议”。

我把多模型联调拆成一条流水线向量引擎 api key中转站实测手记先说一个程序员都懂的冷笑话。你的需求文档只有一页。你的依赖关系能画成地图。模型上新速度比你重构分支还快。

AI核心知识118—大语言模型之 Software 2.0 （简洁且通俗易懂版）Software 2.0 (软件 2.0) 是由前特斯拉 AI 总监、OpenAI 创始成员 Andrej Karpathy 在 2017 年提出的一个极具前瞻性的概念。

AI先驱体验官

BotCash：AI智能体变现从小 Demo 到商业产品的距离智能体赛道持续升温。OpenAI完成巨额融资，Codex团队版发布按量付费定价，AI应用层正在加速成熟。但对于广大中小型AI开发者而言，一个残酷的现实是：技术实现与商业闭环之间，仍存在巨大的鸿沟。本文从变现困境、核心要素、实践路径三个维度，探讨智能体变现的新思路。

星纬智联技术

AI代码审查工具集成趋势：从“降本”到“提质”的流程重构摘要：将AI代码审查工具集成到现有流程，关键在于“流程重构”而非“工具替换”。通过精准集成、规则调优与反馈闭环，可实现缺陷率30%以上的系统性降低。

「AI学习笔记」RNN从一个小白的角度学习AI，如果有任何问题，欢迎指出在 Transformer 出现之前，序列建模领域的主角长期是 RNN 及其变体。如果把这段历史简化成一句话：RNN 先解决“能处理序列”，Seq2Seq 解决“输入输出不等长”，Attention 再解决“信息压缩与长距离依赖”。