Software 2.0

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OpenCode 解剖

本文以OpenCode为例，介绍构成一个AI编码代理的主要组件。

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FunctionGemma工作流实战

停止编写正则表达式来解析您的LLM输出。本文介绍如何使用Ollama和FunctionGemma在本地运行确定性、并行工具执行的方法。

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基于A2UI的量化交易仪表盘

谷歌的 A2UI 于几天前发布，将于 2025 年 12 月正式上线，它正在重塑 AI 智能体实时设计和构建用户界面的方式。学习如何使用 A2UI 构建自动生成的交易仪表盘

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Amp：如何构建一个代理

构建一个小型却非常令人印象深刻代理甚至不需要那么多。你可以在不到400行的代码中完成，其中大部分是样板代码。

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代理规范架构：有工具的LLM循环

令人惊讶的是，许多最流行和成功的代理，包括 Claude Code 和 OpenAI Agents SDK 等，共享一个共同而简单的架构：一个 while 循环，进行工具调用。

APPLICATION

构建法律文档高性能向量搜索

法律文本密集、上下文依赖性强，充满了关键词搜索完全忽略的细微差别。向量搜索能否在大规模下处理这些内容，并保持足够的速度以有用？

APPLICATION

生成式AI的经济影响

关于独立创始人使用AI工具创建数百万美元SaaS业务的故事在创业界变得越来越普遍，但其背后的的技术变革代表了更根本的东西：传统软件开发栈的完全分解。

APPLICATOIN

构建从反馈中学习的AI代理

我构建了 REFLEX，一个结合强化学习 (RL)、RAG（检索增强生成）和现代代理框架的研究代理，创造出一个真正随着每次对话而改进的东西。

TOOL

10个最佳开源LLM用户界面

本指南涵盖了10个最佳的LLM开源UI，它们的亮点功能以及直接链接到它们的代码库。

TOOL

Code Wiki 代码库理解引擎

每个开发人员都有一个关于“那个”代码库的故事。你知道的，就是那个让你质疑职业选择的代码库。那个有成千上万的文件、一百万个依赖项，却没有任何文档的代码库。

MODEL-ZOO

FunctionGemma函数调用LLM

FunctionGemma是一个轻量级的开源模型，由Google开发，专门用于函数调用，而不是聊天。

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AI代理的本质：循环调用LLM

“AI代理”听起来很复杂，但通常核心比你想象的要简单：AI代理通常在一个循环中返回调用大型语言模型（LLM）。

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语音代理开发：将提示视为状态机

本文介绍如何通过将提示视为有限状态机（FSM）解决实时语音API的提示遵循问题。

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Codon：快100倍的Python

Codon不是另一个迫使你学习另一种编程语言的“Python替代品”。这是Python，但重新想象为现代版本。

LIBRARY

10个最流行的开源RAG框架

本文将介绍最受欢迎的10个开源RAG框架，它们之间的区别、何时使用每个框架以及它们的GitHub仓库链接，以便您可以直接将其加入到您的技术栈中。

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从零实现反思智能体

我们将从零开始构建一个多AI智能体系统，探索基本的智能体设计模式：反射、工具使用、规划和多智能体设置。

TOOL

用OpenCode自动化代码审查

本指南将引导你设置一个AI 驱动的本地代码审查系统，可以在不上传任何内容到云端的情况下分析你的整个移动应用项目。

TOOL

OpenCode 逆向工程

我最近逆向工程了 OpenCode，一个令人印象深刻的开源AI代码代理，以了解真正有效的自主代码助手是如何运作的。

TOOL

用 OpenCode 构建文档处理管线

但作为一名科技爱好者，我无法抗拒尝试OpenCode；这是一个开源终端工具，提供类似Claude Code的代理功能，并有一些有趣的变体。

TOOL

OpenCode 实现分析

一个实践性的探索，介绍OpenCode，这是一个使用客户端/服务器架构构建的开源编码代理。了解AI工具、LLM和现实世界约束如何结合在一起，创造出强大的开发者体验。

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MCP的问题与对策

我以前非常热衷于MCP，但在发现我还没输入任何指令，我的一半上下文窗口就消失了之后，我就不再那么热衷了。

MODEL-ZOO

Luxical: CPU上的超高速文本嵌入

Luxical是一种全新的文本嵌入方法，在 CPU 上运行速度极快，完全避免了繁重的 Transformer 推理，同时在文档相似度、聚类和分类方面依然表现出色。

TOOL

4个Claude Code省钱方案

本文介绍如何大幅降低代码助手成本——同时又不放弃强大的模型或您已经习惯的 Claude Code 工作流程。

TOOL

ast-grep vs. ripgrep

ripgrep 就像快速浏览一本书。ast-grep 就像理解其背后的语法。两者各有用途。使用 ripgrep 可以快速解决问题，而 ast-grep 则适合那些不能出错的情况。

AI

LLM护栏综合指南

护栏是结构化的安全机制——规则、过滤器和检查，它们限制LLM的行为并保持其输出在可接受的范围内。实际上，护栏验证输入，过滤或修改输出，甚至重塑生成的响应以防止政策违规。