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Cursor + Claude Code 全流程实战：搭一套生产级 AI 编程工作流（2026 最新版）这是专栏「AI编程实战：Cursor与Claude Code」的第 1 篇。读完你会得到一套可以照抄进真实项目的 AI 编程工作流：Cursor 与 Claude Code 各自的定位与协作分工、项目级提示词（rules）的写法、一个真实小项目从 0 到跑通的多文件改造、以及 8 个我在生产中真实踩过的报错的「原文 + 根因 + 解法」。不是"怎么装个插件试试看"，而是"明天上班就能用上、还能少踩坑"。

Claude code使用第三方算力安装配置过程在 Windows 10 上使用绿色安装包（便携版）安装 Node.js 和 npm，可以避免安装程序，直接解压即可使用。以下是详细步骤：

【Hugging Face】The GitHub of Open-Source AI Models本文系统梳理 HuggingFace 平台的核心功能与生态，并选取若干典型模型做简要说明，适合初次接触的读者建立全局认知。

多模态模型详解：从拼接式到原生统一架构2026年，多模态AI已经从"新鲜事物"变成"基础设施"。GPT-4o 原生多模态架构的全面铺开、Gemini 2.5 的"统一表征空间"、Claude 4 的视觉理解能力跃升、以及 GPT-6（代号"Spud"）于2026年4月14日正式发布——这些事件背后，是一个核心技术范式的转变：

如何在本地搭建天气智能体项目本文将介绍如何在本地搭建一个完整的天气智能体项目。项目主要分为两部分：根据 2026 年 Ollama 最新公告（v0.18.0），我们使用以下技术：

虎鲸不是鱼

LM Studio使用MTP的qwen3.6-27B-以7840hs的780M为例体验了GPU卸载数拉高的好处：https://lizhiyong.blog.csdn.net/article/details/161386515

05-大模型智能体开发工程师：本地部署开源小模型实战系列文章导航：AI系列文章导航目录-持续更新中📝 本文摘要：本文指导在本地部署开源模型，包括硬件需求评估（显存估算）、Ollama一键部署方案（安装、运行、API调用）、量化技术（FP16/INT8/INT4及GGUF格式质量对比）、HuggingFace+transformers灵活方案、vLLM生产级加速（PagedAttention/连续批处理），以及从HuggingFace下载原始权重自行加载的完整实操（理解config.json/model.safetensors/tokenizer三大核心文

环信即时通讯云

AI圈今日大事（2026-05-21）今日阿里云峰会上，阿里平头哥正式发布新一代训推一体AI芯片真武M890：同步上线的旗舰模型 Qwen3.7-Max 具备35小时长程自主调用千次工具的智能体能力，盲测位列国产第一。

进击切图仔

微调 qwen 时候踩坑记录在把 Qwen2.5 等大模型真正部署到 GPU 服务器的过程中，环境配置、磁盘管理和推理加速的坑远比想象的多。本文将记录一次完整踩坑经历，覆盖系统盘告急、nvcc 消失、FlashAttention 编译慢、LoRA 合并陷阱、TensorRT 构建与推理等环节，并提供可复现的解决脚本。

故事还在继续吗

Mac 本地部署大模型环境信息整套本地 AI 系统分为五层，每层职责明确，可按需替换其中某个组件：本教程重点覆盖 Ollama 推理层和 Open WebUI 界面层的安装与联通，是整个系统的基础骨架。

OpenClaw v2026.3.23-2 更新解析：Qwen 接入、Knot 主题、插件稳定性、升级验证与避坑清单大家好，我是杨利杰YJlio。这篇文章继续整理 OpenClaw 版本更新记录。本文重点看的是 OpenClaw v2026.3.23-2。

OpenClaw v2026.3.28 更新解析：Qwen 认证迁移、xAI Responses API、MiniMax 图像生成、插件审批与升级避坑大家好，我是杨利杰YJlio。这篇文章继续整理 OpenClaw 版本更新记录。本文重点看的是 OpenClaw v2026.3.28。

今夕资源网

Qwen3-TTS官方原功能启动版一键启动包支持3秒克隆情绪控制语音设计在 2026 年 1 月 22 日，Qwen 团队正式发布了 Qwen3-TTS 系列模型。这不仅仅是一次简单的版本更新，而是一次在语音生成技术上的重大突破。作为基于 Qwen3-TTS-Tokenizer-12Hz 开发的强大语音生成工具，它为开发者和用户提供了目前市面上最全面的语音生成功能，彻底改变了人机交互的听觉体验。 🌟 为什么 Qwen3-TTS 如此强大？ Qwen3-TTS 旨在打破传统语音合成的局限，它具备了多项令人瞩目的核心特性：极致的低延迟流式生成这是实时交互场景下的杀手锏。得

基础能力系列 - 如何安全养虾? - 容器化部署龙虾参考: https://juejin.cn/post/7616025751746297862pairing required

Qwen2.5-1.5b 模型部署与LORA训练笔记这两天心血来潮，想了解一下小模型的部署与训练的过程，刚好家里有张3080魔改20g可以试试水于是说干就干~在这里简单记录以下相关的笔记。

搬砖的前端

本地模型+TRAE CN 打造最优模型组合实测：开源主模型+本地辅模型，对标GPT5.2/5.3/Gemini-3-Flash由于Cursor / Trae 国际版等AI编辑器的计费方式改变导致使用成本增加，尤其会员额度一次次用光后（本人就是）。替代使用TRAE CN基本上都会遇到过一个痛点：热门模型（如GLM5.1/Doubao-speed-2.0-code等）排队严重，动辄等待十数分钟，严重拖慢开发效率。

Mac Studio M3 Ultra 运行大模型实测：Qwen3.6 vs 6款主流模型工具调用对比苹果 M3 Ultra 芯片将统一内存容量推升至 512GB，让本地运行千亿参数大模型成为可能。这次测试在 Apple M3 Ultra + 256GB 内存环境下，对比 7 款主流大模型在工具调用、代码生成、推理速度等多个维度的表现。数据全部基于实测，Qwen 系列模型在工具调用方面展现出压倒性优势。

带娃的IT创业者

深度解析 Qwen3.6-35B-A3B：重塑 AI 编程代理的开源新标杆在开源大模型领域，通义千问团队再次投下了一枚重磅炸弹。近日，Qwen3.6-35B-A3B 模型正式发布，并迅速登顶 Hacker News 热榜，获得 634 票的高度关注。这不仅仅是一个参数量的更新，更是一次针对“Agentic Coding（代理编程）”能力的深度优化。

《AI怎么一步步变聪明的？》系列（六）中国大模型崛起之路：从“追赶者”到“解题人”站在2026年4月的春光里，当我们翻开最新的行业简报，一个足以载入史册的数据跃然纸上：中国AI大模型的周Token调用量，已经连续四周碾压美国，甚至在OpenRouter这类全球聚合平台上，中国大模型的消耗占比高达61%。