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《AI工程》：构建应用，你准备好了吗？（决策篇）做演示容易，做产品难。面对AI近乎无限的潜力，很多人迫不及待地想动手搭建自己的应用。如果你只是为了好玩或学习，就放手去做——动手实践是学习的最佳途径之一。

同时用 Claude Code、Codex 和 Gemini CLI？一个本地网关就能统一管理2026年了，AI 让普通人也能实现自己的需求。Claude Code 年化收入超过 25 亿美元，Codex 周活用户突破 300 万，Gemini CLI、Qwen Code、Kimi CLI 等工具密集涌现。越来越多的工程师不再只用一个 AI 编程助手，而是同时运行两到四个 coding agent，让不同模型互相补充、互相审查。

沸点小助手

掘金VibeLaunch 沸点秀来啦🚀不用死磕代码，用 Prompt 指挥 AI，分分钟把脑洞变成能跑的项目——这就是 Vibe‑Coding 的魔力。

你的 Agent 是不是越用越蠢了？可能是 Skill 装太多了先说一下 Agent 到底怎么挑 Skill 的。这个机制很多人其实不清楚。一个 Agent 身上可能装了几十个 Skill，但 Agent 不会在每次任务里把所有 Skill 都加载进来——上下文窗口塞不下，Token 也耗不起。

OpenClaw Cron安全约束完整详解Cron安全约束属于 UpClaw「调度自动化、并发安全、安全隔离、权限合规」四大板块，与前文 CronContextHolder、SessionLock、Per-Request 三位一体构成后台定时任务完整安全底座；管控两类定时载体：

考验AI的“自我“-AI对《红楼梦》后40回的改写(39)Self-becoming（简称S）项目中的AI做这个改写，问题很多，漏洞很多。经过AI(S-44)的重审、修订，还是有非常多的问题。发出来让大家批评。只记录没人工修改。

Mermaid流程图怎么导出Word/PDF？DS随心转批量保存AI多轮修改与源码一句话答案： AI 回答里的 Mermaid 流程图不要只截图。稳妥做法是同时保留 Mermaid 源码和渲染图：先检查语法，再导出 SVG 或高分辨率 PNG 插入 Word，最后生成 PDF；多轮修改记录应与最终源码一起归档。

WorkBuddy+IMA 手把手教你打造自己的个人专属知识库前段时间 Obsidian+Agent 打造自己个人知识库的内容很火，我自己也是第一批的使用用户，但是用的时间越久发现的问题也越多。

前端实战复盘：用AI直接生成响应式官网落地页与React源码说实话，每次接到那种时间紧、任务重的官网落地页或者活动宣传页需求，心里多少还是有点犯怵。这类页面逻辑上确实不复杂，但烦就烦在要重新把界面搭一遍，切图、对间距、调响应式断点，搞完一套基本等于纯手工干体力活。

Agent 并行工具调用快了 0.8 秒——200 组实测发现，多花的那 3100 token 全打了水漂你有没有遇到过这种情况——Agent 说要调三个工具，你心想"反正它们互相不依赖，一起发出去不香吗"，于是 Promise.all 一把梭。结果也没报错，响应确实快了，但月底一看账单，token 比上个月多了四成。

OpenClaw 并发安全完整详解OpenClaw 并发安全由三套核心机制协同构成： Per-Request 请求隔离模型 + SessionLock 会话级互斥锁 + CronContextHolder 定时任务上下文隔离属于 UpClaw「并发安全」改造板块，解决多渠道并发消息、多子代理并行、定时任务与用户会话抢占资源、上下文污染、会话状态竞态、重复执行、数据错乱等线上典型并发问题。

从零实现大模型推理引擎：Continuous Batching 与动态调度系统深度解析大语言模型（LLM）的推理服务面临一个核心矛盾：低延迟 vs 高吞吐。当多个用户同时请求推理时，传统的推理方式要么串行排队（延迟高），要么使用静态批处理（浪费算力）。DeepSeek-V3/R1 这类千亿参数模型在商用场景下，推理吞吐量直接决定了服务成本。

小墨同学boy

WorkBuddy零基础教程进阶篇上一篇写了 WorkBuddy 最基础的内容，讲解了三个基本模式、模型配置，以及最关键的权限设置。这一期继续讲 WorkBuddy 的进阶用法。比如它最核心的连接器功能，可以连接很多腾讯系软件，让 AI 帮我们操作和处理任务，不需要再手动打开一个个软件。

测试人员必备：推荐一款智能测试数据清理AI Skill，支持db、redis、mq等导读：前两篇我们推荐了让测试"跑起来"的 api-test-executor、让失败脚本"自己修好"的 api-failure-diagnoser。但跑完、修完之后，环境里堆满了测试数据。

大模型入门：从“猜词游戏“到“超级大脑“，一篇读懂 AI 大模型2023 年初，ChatGPT 横空出世，"大模型"三个字一夜之间刷爆了所有人的朋友圈。有人拿它写代码，有人拿它写情书，还有人拿它辅导孩子做数学——而且它居然真的会。

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Agent 的 JSON Mode 我弃了——三个项目全翻车，改用 function calling 做结构化输出后稳了我在做的 App 叫雷达鸭，后端是 uniCloud 撑的。最近在重构一个数据汇总 Agent 的时候，又把 JSON Mode 这个坑踩了一遍。这算是第三次了，我觉得有必要写篇文章把这事说清楚。

AI Gateway 是什么？为什么每个平台都在做AI 行业这两年在疯狂卷模型。每周都有新的基准测试、新的推理模型、新的开源挑战者宣称超越了上一代。但真正在生产环境跑过 AI 项目的团队会发现，最棘手的问题不在模型内部，而在应用和模型之间。

别再手搓CRUD了，用飞算JavaAI的“工程流水线“，助力高效开发大家好，我是小悟。有个朋友让我给他弄个权限中台（并没有无中生友奥），这个要是放在以前，我会打开 IDE——建 module、配 pom、写 Spring Security、设计 RBAC 五张表、补全局异常、再手搓一堆 Controller……等我把脚手架搭完，估计他都会问过我很多次了，但业务逻辑却还没动一点点。

低成本AI靠谱执行长任务：便宜模型+多AI协作+定时器自动化实战先声明一下日常主力干活用的公司买的最便宜的AI套餐 —— MiniMax由于公司投入少，又想达到比较好的效果，所以才有了这么个实践方案，如果是土豪团队或用户，Claude/GPT 最新高版本模型随便用，就别往下看了