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REA 30 万 Star 背后：让 AI Agent 无源码读懂软件的 MCP 逆向工具链10 月初，GitHub 上一个叫 REA（Reverse Engineer Anything）的仓库连着几天排在 Trending 第一。到 10 月 18 日，GitHub API 显示 morluto/rea 有 308,201 个 Star、77,992 个 Fork，npm 包 rea-agents 在 10-10 到 10-16 这一周下载了 30.7 万次。它做的事情是把 Ghidra、Hopper、IDA、JADX 这些逆向工具封装成 MCP 工具交给 AI 编程 Agent，让 Agen

金融合规问答助手-RAG查询路由落地峰哥AI手记 · 金融合规 RAG 实战（第 8 篇）上篇讲了"查询路由"的设计：W6 的 A/B 证明改写是按查询类型增益——口语化单文档题 hit@4 从 90% 拉到 100%，但跨文档综合题反而从 100% 掉到 80%。所以"是否改写"不该是全局开关，而该在检索前先判断这条查询"像不像需要改写的口语题"。

buddyMe智能助手

长任务拆给谁？把专门化智能体存成可复用、会增长的「选项」一句话版本：长程任务让单体智能体又拆又干又验，效率低；把每个专门化能力做成可复用的「选项」存进库，元智能体调度子任务、验证结果、把成功的新选项准入——库跨任务增长、模型权重不动，SWE-bench 解决率 58.6%。

AI视频工具指南

怎么用 AI 做一两分钟的小故事视频？本文回答从一个愿望开始，怎样准备小故事、人物与地点，生成画面并做成完整视频，附可照着检查的日常故事示例。

1M上下文、5元千次:DeepSeek把搜索也拿去卖了DeepSeek 又更新了。10 月 17 日下午，V4.1 Flash 升到 1017 版，网页端、App 和 API 三处同时换成新模型。

可验证的 AI：如何让 Agent 用代码自证正确用 AI Agent 做过复杂任务的人都知道一个规律：AI 说"已完成"的次数，远多于它实际完成的次数。

大模型拒答率与错误率平衡术：五步构建可落地的安全与体验最优解在大模型产品化的道路上，有一对矛盾几乎是每个团队都会遇到的：法务说答错一次赔不起，必须把错误率压到最低；运营说拒答率太高用户都跑了，必须减少拒答。一边是合规风险，一边是用户体验，两者似乎天然对立。

团队落地 RAGAS 的五阶段路线图（13/13）[第 1 章] 你的 RAG 为什么总在「一本正经地胡说」 [第 2 章] 一张图看懂 RAGAS：核心概念与 7 大指标 [第 3 章] 数据构建——样本、数据集与模型接入 [第 4 章] Faithfulness、Context Recall…RAGAS 核心指标怎么算 [第 5 章] 生成侧指标与指标选型：别再乱用 Faithfulness [第 6 章] 把指标真正跑起来：执行、质控与回归闸门 [第 7 章] 没标注数据？用 RAGAS 自动合成测试集 [第 8 章] 让评估贯穿研发：实验追踪与

【AI Infra小白入门④】AI Infra学习路线图：从入门到精通的完整指南（附核心思维方法）本文是「AI Infra 小白入门」系列的第四篇。前面我们聊了什么是AI Infra、大厂组织架构、岗位路线图。今天来聊最实用的——AI Infra到底该怎么学？先学什么、后学什么？以及贯穿整个学习过程的核心思维方法。

“AI国潮设计-小江”

《【AIGC实战】Python+SDXL批量生成“猫咪英歌舞蛋挞”IP，附保持角色一致性的代码逻辑》大家好，我是小江。继上一期的“草莓蛋糕”后，今天带来我的“潮汕国潮甜品IP”系列新作——《猫咪英歌舞·霸气长蛋挞》。

ChatGPT for Chrome 扩展升级解读：从「你复制给它」到「替你操作浏览器」（附三步上手流程）10 月 15 日，OpenAI 给 ChatGPT 的 Chrome 浏览器扩展升了一级，17 日多家中文科技媒体报道。读完本文你可以拿到三样东西：这次升级的能力边界（能读什么、能干什么）、一套三步上手流程（含两条可直接复制的提示词）、以及一次真实的踩坑复盘。全文不涉及原文以外的技术细节。

GPT-6.1 辅助我半天完成架构升级：GPT Image 提示词网站 9K+ 图片迁入 Cloudflare R2生图灵感库是我做的一个 GPT Image 提示词网站，积累了 9,000 多张样张。起步的时候追求快——静态 HTML 加 JSON 数据，图片和代码放一起推 GitHub，Cloudflare 自动部署，整条链路很短。

AIGC导演思维训练：从动机到镜头语言的系统方法分镜和导演思维，顺序一搞反，后面全乱。镜头切得再花再怎么炫技，脑子里没目标，拍出来就像拼乐高一样，步骤是没错，但成品没气儿啊。

AI分镜模板：一键生成高效短剧视觉流程AI 短剧分镜模板的制作主要通过智能剧本解析、AI 视觉生成工具辅助、以及后期精修与标准化流程来完成。它将剧本内容转化为图像描述，利用 AI 模型生成分镜画面草图，并结合用户反馈进行优化，最终形成可复用、风格统一的分镜模板，极大地提升了短剧的制作效率和画面一致性。

敲代码的小霖

novanovastudio 开源漫剧短剧无限画布项目发布v0.1.9版本 3D导演台开源重点：画布 3D 导演台、角色动作与镜头编排、图片与视频导出、模型配置稳定性优化

AI 奶茶广告分镜提示词怎么写：从参考图到芒果奶茶广告片（附全文）这张图能读出四样东西：杯型（透明直身塑料杯）、分层（底部浓郁奶白、顶部金黄，中间分界清楚）、杯壁的细小水珠、杯口插着的芒果片与果肉。再往细里看，底层的果块是悬在奶白液体里的，顶上的果片切成扇形、斜插在杯沿，这几处细节决定了这杯饮品的辨识度。四样都在商品本身上，是这张照片值得被当成参考图的理由。

阿明副业观察

AI短剧分镜秘籍：从零到电影级视觉冲击要让 AI 短剧分镜写得好看，关键在于精准的提示词、合理的构图设计、对人物情感的细腻刻画，以及对 AI 工具特性的深入理解与高效运用。通过优化这些核心要素，结合 AI 的强大生成能力，可以打造出具有视觉冲击力与叙事深度的短剧作品，甚至达到电影级的美学标准。

远航计算机

AI 答案里的链接，为什么开始分等级了？一位做工业设备的市场负责人，前两天把「设备选型」页面从头重写了一遍：参数、认证、案例、常见问题全都补齐了。他拿给客户看，客户问 AI 一句「这类设备怎么选」，答案写得头头是道——可底下的链接，一个都不是他家。

SkyWalking中文站

从模型输入到文件变更：追踪 AgentCore 上的 LangGraph Agent在 Amazon Bedrock AgentCore Runtime 中，每个会话都运行在独立的执行环境中，拥有各自的 CPU、内存和磁盘。最简单的 LangGraph Agent 通常将对话历史保存在内存中，将工作文件保存在本地磁盘上。一旦 AgentCore 停止执行环境，这两部分数据都会丢失。默认情况下，会话空闲 15 分钟后，执行环境就会停止。会话 ID 仍然有效，但下一次使用这个 ID 发起调用时，AgentCore 会创建一个新的环境，其中没有之前的对话历史和工作文件。

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LLM 回答得好不好？SkyWalking 用 LLM-as-Judge 评估线上回答SkyWalking 11.1.0 即将支持 LLM-as-Judge：异步评估 GenAI Span 中的输入和输出消息，生成评估记录并关联原始 Trace，SCORE 任务还会产生质量指标。