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把所有砖敲烂

AI 工具选型：豆包、WorkBuddy、Codex 与 Hermes 实践面对众多 AI 工具，开发者常困惑于如何选择。核心在于任务边界：根据工作内容的复杂度、上下文范围和执行权限，将任务划分为五个层级，并匹配相应工具。

爱吃的小肥羊

用时1.5天，Claude突破了黎曼猜想的新纪录讲真的！AI在数学界的突破真是越来越随意了。事情的起因很随意，8天前 Anthropic 员工 Jarred Sumner 在跑步时，给一个尚未发布的研究版 Claude 提出一项“不合理挑战”：认真攻一下黎曼猜想。

做前端的娜娜子

第一个AI调用——TypeScript 工程初始化与配置管理（实战跟练）本文基于 NestJS + LangChain.js + TypeScript 技术栈，手把手带你从零初始化一个工程，并搭好环境变量配置管理体系。当你真正发出第一个 AI 调用前，环境必须先稳。

全栈弄潮儿

ChatGPT、Codex、Cursor 怎么选？AI 编程工具入门指南上一篇文章介绍了开始 AI 编程前需要准备的工具、环境和基础能力。准备好开发环境后，很多人会遇到第二个问题：

Codex + Matt Pocock Skills 实战：别全装，这 13 个 Skill 才是真正的核心最近在研究 Matt Pocock 的 skills 仓库。如果只是看 Skill 列表，很容易产生一种冲动：

大模型到底是怎么学会说话的？一文看懂预训练我们天天在用豆包、DeepSeek、千问、Claude……但它们最初并不是“聊天机器人”，而是一个只会“接着往下写”的文本续写机器。这个机器，就叫基座模型。基座模型是怎么来的？答案就三个字：预训练。

用 Ace Data Cloud 快速接入 OpenAI Chat Completions API：兼容官方格式，更适合开发者落地如果你正在做 AI 应用、智能客服、知识库问答、Agent 工作流，或者想把大模型能力集成到自己的 SaaS、内部系统、自动化脚本里，最常见的第一步就是接入 Chat Completions API。

全栈弄潮儿

开始 AI 编程前，到底需要准备什么？上一篇文章介绍了 AI 编程是什么，以及它可以帮助我们完成哪些工作。很多刚接触 AI 编程的同学，接下来都会遇到一个问题：

2026 年 8 月，我的最新 AI 装机单最近直播了几场，直播间和公号后台问得最多的问题就是，编程，生图，视频该用哪个，以及哪个 AI 最强之类的话题。

全栈弄潮儿

AI 编程是什么？5 个真实开发场景带你快速入门现在很多开发者都在使用 AI 辅助编程。有人让 AI 生成代码，有人让 AI 分析报错，也有人用 AI 编写测试、整理文档和理解陌生项目。

AI 如何做出数学发现【5】- AI 数学证明怎样做单元测试：从“看起来顺”到可否证工作流系列：AI 如何做出数学发现（第 5 篇）深度解读 OpenAI公开的GPT推演手稿《How the Ideas Came Together》，从失败路线、关键不变量与可复现实验出发，拆解 AI 参与数学发现的真实过程。涵盖球堆积、编码理论、复杂性、量子信息与极值组合，并严格区分发现笔记、正式证明、数值验证和形式化检查。关键词：数学证明验证、AI 推理、单元测试、反例生成、符号计算、形式化证明

我的 AI 工作流写了两年，直到 Opus 4.8 才真正生效我的 CLAUDE.md 里一直有这么几条：以前的模型看完这几行，该编还是编。你问它「这个 API 支持吗」，它照样一本正经地说支持，然后给你一个不存在的方法名。

介绍下本人开发的OpenCode开源多模态插件——analyze-image长期以来，我在OpenCode中使用DeepSeek、glm这些开源模型的时候，总有一种深深的无力感，就是这些模型虽然很强，但它是纯文本的，这直接导致AI模型无法解决我的一些包含识图场景的问题。

16G 内存带不动 Milvus：用 opencode 重写私文简搜聊天版（上篇）之前那版私文简搜 DocSolo 是「能搜也能聊」，靠的是 Milvus 存文本向量 + Spring AI Alibaba + Ollama。功能是有了，但 Milvus 这玩意儿是真的吃资源，我那台 16G 内存、2G 显存的机器根本扛不住。这篇记录我用 opencode 把它重写成轻量版的全过程：不碰 Milvus，向量改用本地方案，全文检索用 Lucene，模型还是本地 Ollama。上篇讲清楚为什么重做、怎么做计划、怎么编码、怎么把它第一次跑起来。全程真实记录，包括 opencode 反复犯同一

麻雀聊技术

一重启 AI 就失忆？用 Spring AI + PostgreSQL 3步搞定“长期记忆”持久化（附完整代码）上篇文章我们把 spring_ai_chat 跑通了，一个基于 Spring AI 和 DeepSeek 的聊天项目。跑起来之后有个问题：一重启，AI 就什么都不记得了。

码农进化录

Java 程序员的 AI 进化论｜ LangChain4j 入门，Java 开发者的 AI 应用框架上个月接了个内部需求——给我们的运维平台加个 AI 助手，能查告警、能问系统状态、能记住上下文。我用 RestTemplate 硬怼了一版 OpenAI API，写了 300 多行胶水代码，光是管理对话历史和工具调用的逻辑就搞了两天。后来同事推荐了 LangChain4j，试了一下，同样功能 60 行代码搞定。

手敲重构学透 Multi-Agent 代码（下）：从 AgentScope 1.0.8 升级到 2.0，API 变了什么、踩了哪些坑上篇把 AgentScope 1.0.8 的代码逐行手敲重构了一遍，每一行都搞懂了。这一篇接着记录升级到 2.0 的全过程——先是借助 AI 工具（Qoder、OpenCode）把 2.0 跑了一遍，踩了一堆坑；再手动重构，搞懂每一个 API 变化。哪些 API 变了、哪些坑踩了、虎头蛇尾又怎么收的场，都记在这里了。

云卷云舒___________

传OpenAI将发Astra新一代模型、谷歌Gemini3.5Pro现身后端、字节欲练5万亿参数大模型 | 8月7日 AI日报💡 今日趋势速览：AI巨头卷起参数与速度军备竞赛。传OpenAI内网狂跑Astra，谷歌Gemini3.5Pro蓄势待发，字节更拟建5万亿参数模型冲击国内之最。

用 Ace Data Cloud 接入 Codex：让 AI 编程工具配置更简单在 AI 编程工具快速普及的今天，很多开发者已经开始在终端、IDE、CI/CD 流程里使用 Codex、Claude Code 等编程 Agent。问题也随之出现：不同工具、不同模型、不同供应商的配置方式不统一，Token 管理分散，切换模型麻烦，成本和用量也不够透明。

手敲重构学透 Multi-Agent 代码（上）：逐行拆解 AgentScope 1.0.8，从「跑通了但没懂」到真懂了上一篇用 Trae 把《多 Agent+Skills+SpringAI 构建自主决策智能体》的代码调通了。代码确实跑起来了，但说实话——跑通和搞懂之间，还隔着一整条街。