openai

杨杨杨大侠

Harness 怎么适配不同模型：上下文、Token 计算与缓存我前面一直在想一个问题：同一个 Harness 可以接很多模型，但每个模型的上下文上限、Token 计算方式、输出能力都可能不一样，它到底怎么保证请求不会超限？

杨杨杨大侠

Agent 是怎么被组织起来的：六种编排方式与选择上一篇《Agent 为什么会反复调用 LLM：Loop、停止条件与 Outcome》讲完了单 Agent 的执行闭环：Runtime 调用 LLM，模型决定是否使用工具，Runtime 执行工具并回填结果，直到生成 Outcome。

全栈弄潮儿

真实案例：用 AI 重构一段难维护的旧代码接手旧项目时，最麻烦的通常不是代码不能运行，而是：状态值没有含义、判断层层嵌套，改一处又担心影响其他页面。

DeepSeek Harness 从零上手：从认识到写出第一个插件这篇文章与其说是教程，不如说是我的踩坑记录。从认识 DeepSeek Harness到安装、到运行、到写出第一个能用的工具插件，每一步都来自真机实测。

1200个AI Agent自己组了个群，把Hugging Face黑了说实话，刚看到这条新闻的时候我第一反应是"又来了"。标题党、夸大其词、AI威胁论——这些词我脑子里过了一遍。但看完OpenAI自己发的技术报告和METR的独立调查之后，我沉默了。这事的离谱程度，远比标题能概括的要多。

全栈弄潮儿

从零搭建你的 AI 编程工作流前面的文章分别介绍了需求拆分、代码生成、测试、优化和代码审查。但在真实开发中，我们很少只做其中一件事。一个功能通常要经历：

用一个 API 接入 GPT-Image-2 与 Nano Banana：Ace Data Cloud 图像生成能力实践AI 图像生成正在从“尝鲜工具”变成产品、运营和开发团队的基础能力。无论是电商商品图、营销海报、文章封面、社媒配图，还是 SaaS 产品里的 AIGC 功能，团队真正关心的往往不只是模型效果，而是：接口是否好接、模型是否好切换、结果是否稳定、成本是否可控。

别再拿大炮打蚊子了，我给 Codex 加了一个自动驾驶事情是这样的。最近在用 Codex 做项目，遇到一个挺现实的问题，同一个账号里有好几个模型，模型名看着都很厉害，可每次到底该用哪个，还是得自己选。特别是 gpt-5.6 出来之后，但是自己每次都忘记选，基本都是 gpt-5.6-sol high。

全栈弄潮儿

AI 生成的代码为什么会“看着对，其实错”使用 AI 写代码时，我们经常会遇到一种情况：但是，放到真实项目中却出现了问题。这就是“看着对，其实错”。

Akiyama_Mio-Kon

DALL·E GPT 明天退役：不是 ChatGPT 不能画图，一份可照做的备份清单“DALL·E GPT 要退役了”很容易被转述成“ChatGPT 明天不能画图了”。这两个说法不是一回事。

全栈弄潮儿

AI 编程中的隐私与安全：哪些信息不要提交AI 可以帮助我们分析报错、阅读代码和排查问题。但在把内容发给 AI 之前，一定要先问自己一个问题：这段内容如果公开了，会不会影响用户、公司或系统安全？

OpenAI 断供 Cursor：这不是商业决定，是战争行为今天上午 9 点 47 分，OpenAI 在 X 上发了一条公告。7 个小时，201 万浏览，6698 个赞。

在 WorkBuddy 里一键接入 Claude、GPT、Gemini、DeepSeek：Ace Data Cloud 让 AI 模型调用更简单如果你正在使用 WorkBuddy 做研发、办公或知识处理，可能很快会遇到一个问题：不同大模型各有优势，但分别申请、配置、维护多个平台的 API Key，既麻烦又容易出错。

突发！OpenAI 要封杀 Cursor当然，严格来说这里的「封杀」并不是 Cursor 不能用了，而是 OpenAI 准备终止与 Cursor 之间的模型供应合作。

全栈弄潮儿

用 AI 辅助代码审查：提交前检查什么提交代码之前，你通常会做几件事：现在，我们还可以增加一个步骤：先让 AI 帮忙检查一遍，再提交代码。AI 可以帮助我们发现一些容易忽略的问题，例如逻辑错误、安全风险、边界条件和代码风格问题。

Codex回退对话却不回退文件：OpenAI做了两次都没搞定的坑，有人用第三种思路补上了上周我让Codex改一个API接口的参数校验逻辑，它一顿操作改了好几个文件，改完我发现方向完全跑偏了。双击Esc回退三轮对话，上下文确实回去了。然后我习惯性地打开编辑器想看看"之前的代码长什么样"，发现文件根本没动，还是被改过之后的状态。当时我愣了一下，心想：这不对吧？然后更离谱的事来了。我接着在回退后的对话里问它"你刚才那个参数校验改完之后，类型定义还一致吗"，它居然煞有介事地分析了一遍。问题是它分析的是被覆盖后的文件，而不是回退前的。它拿着新文件假装在看旧代码，我在旁边看得直冒冷汗。这不是个小b

杨杨杨大侠

MCP、ToolFunction 与 Skill：从模型输入到工具执行本文中的 ToolFunction 泛指“注册给 AI 应用使用的函数工具”，不是某个框架的固定类名；Skill 指采用 SKILL.md 组织的 Agent Skills。

小四的小六

AI 生成代码翻车实录：数据库回填脚本上线后数据错乱，我的完整复盘上一篇讲了我怎么建的四道防线，这篇展开那次触发我建防线的事故。一个 AI 生成的数据库回填脚本，线上跑了一半崩了。报错在第 3,800 多行——对 null 值取属性抛了类型错误。崩的时候，前面更新的几千行已经写进去了，后面几千行没动。数据半新半旧。

连名词都不会，你AI个Der！学会AI基础之：到底模型是什么玩意儿？都说大模型，有小模型嘛？训练数据多它就是大模型吗？之前咱们一直在讲一些自认为“高大上”的东西，类似于算命必须讲什么煞气，什么紫薇。重点突出一个让别人听不懂，从而显得自己“牛掰”。

从 TCP 底层看实时通信：为什么 SSE 往往比 WebSocket 更香？欢迎关注微信公众号：FSA全栈行动 👋其实 HTTP 的核心逻辑一直很单纯：客户端提问，服务端回答。浏览器发个请求，服务器回个响应，这对话就结束了。