openai

1. 把 DDD 开源脚手架化为自己的：先读懂它——Spring Boot 4.1 的四层架构、多数据源与领域事件学了这么多年 Java，Controller 调 Service、Service 调 DAO、一套 JPA 从头敲到底，业务和框架糊在一起，代码长了是真难维护。最近在折腾"面向 AI 编程"，我盯上了一套 DDD 开源脚手架，本想直接拿来用，但越看越觉得该先把它"化为自己的"——不是抄结构，而是把它装进脑子里。

Prompt 工程进阶:角色设定、任务分解、输出约束与示例引导AI Agent 工程化落地实战系列 · 第12篇(核心技能篇)本文是系列文章的第十二篇。在上一篇中,我们讨论了 Agent 的记忆系统设计。本篇将深入探讨 Prompt 工程在 Agent 场景下的进阶实践–这不仅仅是"写好提示词"的问题,而是关乎整个 Agent 系统能否稳定、可靠、可预测地运行的核心工程能力。

Sam Altman 预热本周重磅产品发布，或为 GPT-6 Sol9 月 16 日，Sam Altman 在 X 上发了一条几乎不含信息的推文：一个「Ship」船形表情，配文大意「这周将有大动作。然后，我们 DevDay 见」。据多家外媒转述，这是整轮传闻里唯一能用的一手素材——没有型号名、没有日期、没有参数，甚至中英文媒体给出的措辞还略有出入，所以严格来说它连「逐字引语」都算不上，只能标为「据外媒转述」。

全栈弄潮儿

AI 写代码前，我会让它先回答的 6 个问题让 AI 写代码之前，你通常会做什么？很多时候，流程是这样的：这种方式看起来很快。但真正消耗时间的，往往是后面那些原本可以提前发现的问题：

用 Ace Data Cloud 快速接入 OpenAI 语音识别：一行 base_url 改造，让音频转文字更简单在 AI 应用逐渐从“纯文本交互”走向“多模态交互”的今天，语音识别已经成为很多产品的基础能力：会议纪要、客服质检、播客转写、短视频字幕、在线教育、访谈整理、内容审核……几乎所有涉及音频内容的业务，都需要一个稳定、易接入、成本清晰的 Speech-to-Text 能力。

RSI真的临近了吗？AI开始改进AI，但“智能爆炸”还差关键一跳从自我修改代码，到改写技术进步的速度，我们究竟走到了哪一步？资料核对截至：2026年9月16日2026年9月6日，OpenAI宣布达到了“自动化研究实习生”的目标：AI已经能在人类指导下，完成一些定义清楚、相当于研究者数日工作量的任务。

OpenAI Agents SDK 工程笔记：streaming 流式输出与生产禁区千笔-AIWritePaper · https://www.aiwritepaper.com把 Agents SDK 的 streaming 当成「多打几个 print」会踩坑：Runner.run_streamed() 返回的是 RunResultStreaming，真正完成要以 stream_events() 迭代器结束为准；最后几个可见 token 到齐之后，会话持久化、审批记账、历史压缩仍可能在收尾。官方 Streaming 与 Results 写得很直：事件分 raw / run item /

AI 该不该"踩刹车"？三大巨头为何一边狂奔一边喊停2026 年 9 月，Anthropic、OpenAI、xAI 的掌门人罕见地公开站到了同一边：呼吁放缓 AI 发展。但他们一边喊慢，一边还在加速扩张——这波"降速"声浪背后，到底藏着什么？

全栈弄潮儿

让 AI 先写方案，再写代码当我们把需求交给 AI 时，最常见的一句话是：帮我实现这个功能。这句话当然能得到代码。但对于中级开发者来说，真正需要警惕的不是“AI 写得慢”，而是：

馒头不想说话

小芒果AI智能运营助手：AI写稿+自动发布，一键搞定20+平台在多平台内容运营的日常里，你是否也曾陷入这样的循环：写完一篇文章，打开微信公众平台粘贴一次，再到知乎粘贴一次，然后去掘金、CSDN、百家号、头条号……手动调整封面、分类、标签，遇到验证码还要亲自拖动滑块。一篇内容分发到十几个平台，往往要花掉大半天。视频发布更是噩梦：同一个视频需要分别登录抖音、快手、小红书、视频号逐一上传、填写标题简介。

在 Visual Studio 里接入 Ace Data Cloud：用 OpenAI 兼容接口提升 AI 编程效率如果你正在使用 Visual Studio 做 .NET、C++、桌面端或企业级项目开发，那么 AI 编程助手已经不再只是“尝鲜工具”，而是逐渐变成提升研发效率的标准配置。问题在于：不同模型、不同服务商、不同 API 形态往往需要分别接入，团队还要考虑鉴权、额度、成本、模型切换和后续扩展。

全栈弄潮儿

用 AI 拆一个真实需求：从模糊描述到开发任务清单产品同学给出一句需求：用户可以收藏商品，并在个人中心查看收藏列表。这看起来像一个很简单的功能。很多开发者会马上想到：

Sophnet云平台

2026：AI Agent应用元年，企业从试点到核心业务的跨越逻辑"AI Agent应用元年"不是营销话术，而是数据驱动的行业共识。Gartner预测到2028年底，具备智能体能力的软件将占企业应用软件总支出的50%以上（2024年这一比例只有2%）。McKinsey 2025 State of AI报告显示，88%的企业在至少一个业务职能中使用AI，但只有23%把Agent跑进了核心流程，另有39%仍在试验阶段（来源：McKinsey 2025 State of AI Report）。这意味着我们正处在从"能跑"到"能用好"的转折点。

在 Visual Studio 里接入 Ace Data Cloud：用 LMLocal 打通 OpenAI 兼容 AI 编程体验AI 编程助手正在从“单独的聊天窗口”走向“真正融入 IDE”。对于大量仍然使用 Visual Studio 做 .NET、C++、企业级桌面或后端项目的开发者来说，如果能在熟悉的开发环境里直接调用大模型，就可以把代码解释、局部改写、问题排查、测试辅助等能力放进日常工作流。

OpenAI Agents SDK 工程笔记：handoffs 多 Agent 交接与生产禁区千笔-AIWritePaper · https://www.aiwritepaper.com多 Agent 系统最容易翻车的不是「少写了一个专家提示」，而是把 handoff（交接）当成普通 tool 调用：以为只是「请同事帮一下」，实际却把对话所有权交给了另一个 Agent。官方 Handoffs 与 Orchestrating multiple agents 写得很直：handoffs 对模型呈现为工具（如 transfer_to_refund_agent）；一旦触发，专家 Agent 接管本轮后续

Codex 桌面版通过 SSH 访问 Docker 编译环境本文说明如何让 Windows 上的 Codex 桌面版通过 SSH 连接 WSL/Docker 中的 Ubuntu 编译容器，并在容器内读取代码、执行命令和使用编译工具。

Codex额度用完怎么办？Windows定时自动继续VS Code Codex任务实战目录1. 前言2. 我的使用环境3. 安装 AutoHotkey4. AutoHotkey 的安装位置

20. 对SKILL进行一次全新尝试，改为框架+细节方式的实践及验证：Android 代码调试实录用 AI 工具做全栈项目，最怕两件事：一是 AI 生成的代码后期自己都看不懂，二是没有一个稳定的流程约束，每次开发都像开盲盒。为了治这个病，我把自己的 SKILL 做了一次大改造：从原来「generate / daily 两份 SKILL」的模型，改成「框架 + 细节」的单技能模型——SKILL.md 只做大纲，细则全部下沉到细节文件，平时只加载框架，用到哪块细则再查哪块。

全栈弄潮儿

周复盘：这一周最值得保存的 7 条 AI 编程原则这是《AI 编程进阶实战》的第 7 篇，也是第一周的复盘文章。过去 6 篇，我们没有急着比较工具，也没有直接讨论如何让 AI 一次生成完整项目，而是沿着一条研发主线逐步展开：

全栈弄潮儿

需求不清时，如何让 AI 帮你补全问题，而不是瞎写代码产品同学走过来，留下一句话：给用户做一个积分商城，可以用积分兑换商品。听起来很完整？积分怎么获得、兑换比例是多少、有没有门槛、哪些商品可以兑换、兑换后能不能退、库存怎么处理、积分会不会过期、并发兑换会不会超卖……