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AI 生成代码的验证方案

为什么我们无法逆转AI编码革命，以及形式化验证、分层防御和有意识的断联如何成为前进之路。

用小模型分流 AI 请求

在2026年，大多数生产代理是混合架构，由一个小语言模型（SLM）处理大多数无聊的请求，而大模型留给困难的问题。

AI代理的最小可用循环

在本系列中，我们将从最简单的骨架开始，逐步构建一个小型代理系统

用本地小模型构建AI代理

在本文中，你将学习如何使用小语言模型在自有机器上构建一个完全功能的AI代理，无需互联网连接，也无需API费用。

ViMax 视频制作智能体系统

ViMax 视频制作智能体系统

ViMax 是一个端到端的多智能体视频创作引擎。它将导演、编剧、摄影师和制片人的能力集成在一个系统内，让“一句话拍大片”从科幻变成现实。

用 Articraft 制作可动 3D 资产

用 Articraft 制作可动 3D 资产

Articraft 想做的，是把这件事从“重手工制作”变成“由 LLM 驱动的程序化生成”。

AI不是电力，而是电气化

为什么OpenAI刚刚投入40亿美元来证明吴恩达只说对了一半。

为什么我不"氛围编程"

一份"简短的"个人陈述，解释为什么氛围编程从未让我作为一名开发者产生共鸣。

为什么AI不像互联网，更像电力？

为什么AI不像互联网，更像电力？

每个人都喜欢把AI比作互联网泡沫。这是我们能够指出的最近一次技术革命，而且相似之处显而易见。

easy2code：规格驱动开发CLI

easy2code：规格驱动开发CLI

easy2code是一个开源的、AI驱动的CLI工具，直接运行在你的终端中。它在你的意图（规格说明）和实际文件系统之间架起了桥梁，完全消除了手动复制粘贴循环。

DATA ENGINEERING

数据标注流水线快速指南

大多数ML失败不是由错误的模型架构引起的。糟糕的标签才是罪魁祸首。

AI竞赛终结，欢迎来到应用时代

AI竞赛终结，欢迎来到应用时代

为什么Anthropic潜在的1万亿美元估值是终结时代的信号

MDASH：用小模型击败 Mythos

MDASH：用小模型击败 Mythos

最近微软的 MDASH 系统在 CyberGym 上获得了 88.45% 的分数，超过了被过度炒作的 Anthropic 的 Mythos（83.1%）和 GPT-5.5（81.8%）。它没有使用任何一个占主导地位的大模型。它使用的是 100 多个专业代理在结构化流水线中协同工作。以下是它的工作原理及其意义。

我确认：AI不会取代开发者

我每天都在使用 AI 工具。我在这里要告诉你："AI 取代开发者"的说法被夸大了——至少夸大了十年。

AI工程师的薪资正在两极分化

同样的头衔。四到六倍的薪资差距。这不是薪资范围。这是两个不同的职业穿着同样的名牌。

lat.md：将文件夹转化为知识图谱

lat.md：将文件夹转化为知识图谱

一份关于使用 lat.md 的分步指南——lat.md 是一个开源工具，能够构建具有引用完整性的可查询知识图谱。

AI 对开发者的影响，比取代更糟糕

AI 对开发者的影响，比取代更糟糕

取代的叙事声音很大，但安静的那个已经发生了。

停止闲聊，开始编写规范

使用 OpenSpec 结构化你的 AI 编码工具

使用 OpenSpec 进行规范驱动开发

使用 OpenSpec 进行规范驱动开发

规范驱动开发本质上是对一个新问题的回应：代码生成变得很快，但可靠的意图传递却没有跟上。OpenSpec 通过围绕提案、规范、设计和任务构建的轻量级工作流，加上一套对助手友好的命令和项目配置，填补了这一空白。

三个规范驱动SDLC工具实测报告

三个规范驱动SDLC工具实测报告

我针对同一个真实功能评估了三款规范驱动型 AI SDLC 工具：对一个现有的无服务器 Python 服务进行中等规模的后端扩展，涉及安全性、身份验证和 IaC。

探索规范驱动的开发

规范驱动开发代表了软件开发方法论的一次重大演进，特别适合 AI 辅助编程的时代。

智能体工程实战手册

来自 OpenClaw 创造者的Vibe Coding经验

氛围开发者提示指南

我试图分解一种结构化的方法来向 AI 应用构建器和编码 agent 提问，特别是针对设计和产品管理用例。

氛围编程，调试的终结？

软件现在可以自己编写、运行和修复自己——我们的工作正在从控制转向描述。

氛围编程者不会调试

你可以用提示词写出初稿。但你无法在凌晨三点，当你的追踪信息不一致、日志在欺骗你时，用提示词穿越分布式系统中的海森堡 bug。