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AI

会用AI，正在变成下一个“会用电脑“

前几天，我用 Trae 和 Codex 两个 AI，把一个想法变成了能跑的桌面软件——就是那个 Git 客户端 aigit，中间还把电脑干崩了一次，故事上一篇文写过。重要的不是某个 App 的某个功能，是"拆解问题、让 AI 干活、判断它干得对不对"这一整套动作。九十年代，"打字快"是能写进招工要求的硬技能，打字员是个正经职业。赢家从来不是"会用电脑的人"，是用电脑做出事的人。做完那天，我挺得意的

 田小橙
2026-08-30 22:24:30

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 10

#人工智能 #AI #个人开发
AceData Cloud MCP：把整个平台能力接入你的 AI 助手

# AceData Cloud MCP：把整个平台能力接入你的 AI 助手如果你正在使用 Claude、Cursor、VS Code、Codex CLI 或其他支持 MCP（Model Context Protocol）的 AI 助手，你一定会遇到一个问题：AI 能写代码、能分析需求，但真正落地到业务系统时，往往还需要查接口文档、看价格、管理 API Key、检查余额、排查调用记录。过去这

 VIP_CQCRE
2026-08-30 19:24:26

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 4

#AI #MCP
GitHub 热榜项目 - 周榜(2026-08-30)

本期 GitHub 热榜集中爆发于 Agent Skills、插件生态与本地优先 AI 工具链：Claude / Cursor / Codex 相关插件目录、技能库与标准化模板全面升温，显示 AI 编程正从单点对话转向可复用、可组合、可验证的工作流。与此同时，终端 AI 编码、离线隐私、Local-first 工作区与系统工具替代方案持续走热，行业关注点已从“能生成”升级为“能集成、能执行、能落地

 CoderJia
2026-08-30 10:35:37

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 53

#github #AI
太狠了，奥特曼亲手「干掉」GPT-5.2，OpenAI祭出最强编程AI

GPT-5.2-Codex，深夜突袭！它是OpenAI迄今为止，最强的AI智能体编程模型，专为复杂、真实世界软件工程而打造。从名字可以看出，GPT-5.2-Codex基于GPT-

栈溢出的浪漫
2026-08-30 00:12:54

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 5

#AI #网络安全
编程 Agent 记忆怎么自托管？deja-vu 用 SSH 同步后，再用 cpolar 远程检查记忆状态

编程 Agent 记忆怎么自托管？deja vu 用 SSH 同步后，再用 cpolar 远程检查记忆状态 Agent 用久了，最烦的不是它不会写代码，而是同一个坑隔几天又问一遍。上周刚排过的数据库连接池问题、某个项目里约定好的目录结构、一次失败的迁移方案，明明都在 Claude Code、Codex CLI、opencode 的历史记录里，但新开一个会话时，Agent 还是像第一次见这个项目。

cpolar技术支持
2026-08-29 14:04:50

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 4

#AI
CodeX 前端组件秒级生成效果实测

随着 AI 代码生成工具的快速迭代，前端开发中 “输入提示词生成可用组件” 正在从概念走向落地。CodeX 作为近期关注度较高的前端专项代码生成能力，主打组件秒级生成与多框架适配。为验证其真实能力、还原度与落地价值，本文基于前端开发典型场景完成了 10 个维度的全面实测，客观呈现生成效果、能力边界与适用场景，为团队技术选型与效率提升提供参考。

Rocky_Time
2026-08-28 17:23:21

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 10

#前端 #AI
程序员的新岗位是监工！Codex负责人：我不想再同时盯10个Agent了，未来让系统接手分工，人只在关键时刻拍板

同时启动15个Agent，看起来像把一个开发团队塞进了电脑。任务陆续返回时，人很快就会忙着切窗口、补背景、批权限和看diff。Tibo没有把未来描述成“一个程序员管理一支Agent大军”。他想做的是相反的事情：系统理解用户目标，自己安排后台工作，判断什么时候该继续，什么时候必须把人叫回来。开发者仍然负责目标、边界和最后的判断。少掉的应该是窗口切换、重复交代和无意义的审批。当Agent开始替人管理A

技术琐事
2026-08-28 15:35:00

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 4

#人工智能 #跳槽 #AI
深入拆解 OpenAI Codex 与 DeepSeek 的 Harness 架构路线

随着 OpenAI 宣布以 Apache-2.0 协议正式开源 Codex 的底层执行框架，以及此前 DeepSeek Harness (dsh) 的推出，智能体基础设施领域迎来了两大顶流玩家的正面碰撞。对于已经熟悉 Agent 运行机制的开发者来说，核心关注点早已不是概念普及，而是两家顶级团队在工程落地时的截然不同取向

 学习实战派
2026-08-27 18:39:45

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 3

#AI
Agent 概念满天飞？一篇文章帮你彻底理清

大模型应用落地，靠的是两条腿走路——模型能力和工程化实践。前面提到的所有这些术语，本质上都属于工程化落地的范畴。它们是在模型能力之上，为了让大模型真正解决实际问题而构建的技术方案和产品形态。Part.01Coding Agent：专注代码开发的Agent子类Claude Code、Codex、OpenCode——这些听起来很像的东西，其实都属于一个更细分的领域：Coding Agent。简单来说，

努力的光头强
2026-08-27 17:42:12

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 5

#java #人工智能 #开发语言 +2
遗憾！iPhone 健康 X ChatGPT Health，国内网友哭晕厕所

OpenAI 称，已连接的 Apple Health、医疗记录及使用这些数据的对话，不用于训练基础模型或定向广告。ChatGPT Health 只读数据，不能写回 Apple Health 或医疗记录，也不支持 Voice 和 Codex，也不能用于诊断和治疗。现在授权后，ChatGPT 可在普通对话里使用睡眠、活动、用药和检查结果，不用反复上传同一份文件。已看到 Health 入口的用户可以问：

hello99yum
2026-08-27 16:53:45

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 8

#AI
刚刚，GPT-5.6 正式上线！比 Claude 好用多了

没看到入口，先更新桌面版，别急着换账号。GPT-5.6 进入 ChatGPT、Codex 和 API，预计 24 小时内逐步推送。OpenAI 刚刚上线了GPT-5.6，同时把 Codex 塞进了 ChatGPT，你现在可以叫它ChatGPT Work。Claude Fable 5 的长任务和代码很强，ChatGPT Work 用起来更丝滑，更适合普通用户，生态强大到无敌。为了不错过 GPT-5.

hello99yum
2026-08-27 16:50:46

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 3

#AI
Codex「额度黑洞」终于查清！真凶竟是这个小功能

OpenAI Codex负责人Tibo Sottiaux在X上发了一条长帖，一口气认了三处Bug。折腾了整整一周，Codex「额度消耗过快」的悬案终于告破。就在昨天，OpenAI Codex负责人Tibo Sottiaux在X上发了一条长帖，一口气认了三处Bug。其中，最让人无语的一个是，Codex 后台会自动给每段对话起个名字。就这么个小玩意消耗的额度，远超预期。

技术琐事
2026-08-27 16:38:12

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 7

#知识图谱 #RAG #AI
Codex 破局：前端组件秒级生成的技术文章大纲

回顾全文要点，展望 AI 辅助前端开发在组件生成、工程化协作方面的演进方向。

MCU铲屎官
2026-08-26 23:55:41

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 5

#AI #c++
Codex 入门到精通！不会编程，也能让 AI 自己干活

最简单的检查方法，就是新开一个对话，让 Codex 读完这三份文件后回答：现在要做什么、哪些事情不能做、下一步该做什么。先打开改动记录，看看它到底修改了哪些文件、删除了什么、又新增了什么。真正好用的 Codex，不只是帮你写代码，而是能把：找到问题 → 完成修改 → 自动检查 → 交付结果，完整跑通。Codex 很可能顺手重构组件、升级依赖，甚至改动接口，最后一个小问题牵出二十多个文件，典型的杀鸡

 hello99yum
2026-08-26 15:04:36

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 8

#AI
第一次本地搭建 Codex Harness：3 分钟跑通你的首个 Agent 任务

本文介绍了OpenAI开源的CodexHarness执行框架，指导读者在3分钟内快速搭建并运行首个Agent任务。文章首先通过安装配置、密钥注入等步骤演示如何让CodexHarness在本地运行，并通过"只读"和"可写"两种沙箱模式的对比实验，说明执行层对AI代理安全边界的控制能力。作者强调CodexHarness不是模型，而是将模型转化为生产力的执行框架，

EveryLink
2026-08-25 18:27:06

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 7

#AI
深入拆解 OpenAI Codex 与 DeepSeek 的 Harness 架构路线

随着 OpenAI 宣布以 Apache-2.0 协议正式开源dsh对于已经熟悉 Agent 运行机制的开发者来说，核心关注点早已不是概念普及，而是本文将直接切入两者的源码与架构设计，深入拆解他们的区别。

AI小码
2026-08-25 17:47:52

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 4

#人工智能 #产品经理 #架构 +1
DeepSeek Harness 全面解读：与 Claude Code、Codex 的六大区别及实测体验

帮你总结Deepseek Hunters和Claude Code以及Codex的区别。

大海的科技宝箱
2026-08-24 16:28:35

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 25

#科技 #开源 #AI
从 SKILL.md 到按需上下文，彻底理解 AI Agent Skill 的 Progressive Disclosure

它解决的并不是模型会不会读 Markdown 文件这种表层问题，而是一个更麻烦的工程问题，当 Claude Code、OpenAI Codex、OpenClaw 这样的 Agent 同时拥有几十个、几百个甚至更多 Skill 时，怎样让模型知道这些能力存在，又不必把所有 Skill 的完整说明全部塞进 Context Window。再把项目代码、用户问题、工具返回值、历史对话、MCP Tool S

汪子熙
2026-08-24 09:42:05

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#人工智能 #AI
扩展一个 Agent，还是组装一个 Agent？

Codex 和 Claude Code 展示了“完整 Agent 产品如何持续开放扩展能力”；DeepSeek Harness 探索的是另一个问题：“如果 Agent 产品本身也需要被组合，它的最小稳定部件应该是什么？它的答案并不是把所有东西抽象成一个通用接口。

2301_79273066
2026-08-23 23:05:15

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 8

#AI
告别Copilot？Codex本地化部署指南

OpenAI Codex：基于GPT-3微调的多语言代码生成模型。GitHub Copilot：由OpenAI Codex提供支持的商业化产品。本地化部署 vs. 云端服务：对比数据流、隐私性、成本模型。本地化部署Codex或同类模型，为追求数据主权、定制化需求和成本控制的团队提供了可行的技术路径。虽然面临模型能力、维护成本等挑战，但随着开源生态的成熟和硬件成本的下降，私有化AI编程助手正变

 enter回车键
2026-08-23 13:30:57

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 3

#AI
告别Copilot？Codex本地化部署指南

1. 本地化部署Codex的核心价值重申。2. 当前方案的优缺点总结。3. 未来趋势：更小、更高效的代码模型，以及无缝的本地部署体验。

enter回车键
2026-08-23 13:26:06

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 6

#AI
告别Claude Code：当“真香“变成“真封“……

Claude Code确实好用，尤其是Sonnet模型的代码能力，一度让我觉得"这300块花得值"。工具再强，也是别人的平台；生态再好，不如自己可控。接下来我打算认真研究一下codex和国内的一些工具，对国内过于不友好的建议就##不要申请，没啥意思。如果你也有类似的经历，欢迎在评论区分享你的故事和解决方案。题外话：写完这篇博客的时候，我已经用回了Copilot + Cursor的组合。真香是真的香

 ITZHIHONH
2026-08-22 17:23:00

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 7

#AI
每日极客日报 · 2026年08月21日

今日精选 28 条 IT 科技热点，覆盖 AI 大模型价格战、Mojo/Codex Harness 开源、RISC-V 推理突破、K8s 成为 AI 控制平面等方向。

菩提小狗
2026-08-21 23:04:12

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 9

#AI #开源
一份Token Plan套餐接通 codex和veryclaw：国产模型统一额度池实测指南

Standard 每月有 6,320,000 Credits，QPS 为 2，不同模型的扣减倍率也不一样，并不是无限用。套餐购买后不支持退款和降配。Token Plan 只限 OpenClaw 这类交互式智能体和编程工具使用，不能拿套餐 Key 跑自定义应用后端、自动化脚本或批量调用。。当前活动下，注册就送16-15的金币充值代金券+5元token plan无门槛代金券对我来说，一个月只管这一份额

 qq_41397792
2026-08-21 18:18:07

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 3

#AI
AI 编码智能体实战：Asana 两周完成 Enzyme 迁移的真实启示

2026 年 8 月，OpenAI 发布了一个 Asana 的客户案例：这家工作管理平台公司，用 OpenAI Codex 驱动的 AI 编码智能体，——将老旧的 Enzyme 测试库全面替换为 React Testing Library（RTL）。模型与基础设施总成本约，而此前人工方案的预估费用约（3 名高级工程师 × 5 年）。

星核 AI 实验室
2026-08-21 09:10:32

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 1

#AI #自动化
把 Ace Data Cloud 接入你的 AI 助手：用 MCP 统一管理账号、接口、文档与价格

# 把 Ace Data Cloud 接入你的 AI 助手：用 MCP 统一管理账号、接口、文档与价格如果你已经在用 Claude、Cursor、VS Code、Codex CLI 或其他支持 MCP（Model Context Protocol）的 AI 助手，大概率会遇到一个共同问题：AI 很会写代码、解释报错、生成方案，但一旦涉及真实平台能力，就需要你不断复制粘贴文档、查接口价格、确认

 VIP_CQCRE
2026-08-20 22:26:26

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 5

#AI #MCP #开发者工具
LangChain 实战指南：调用模型到构建 AI 应用，把工具链跑成稳定流程

这篇面向具备 Python 基础、想上手 AI 应用开发的开发者，但不会把“LangChain 实战指南：调用模型到构建 AI 应用，把工具链跑成稳定流程”写成概念清单。我会按保姆级实战教程的思路，把它放到真实开发、学习路线和求职准备里看，顺便讲几个容易忽略的取舍。这次我会从“从团队落地角度切入，重点写协作、日志和可维护性”展开，换一组场景和例子来讲。回到“LangChain 实战指南：调用模型到

 晨xi的光
2026-07-01 13:06:05

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 4

#AI
【知识库终极方案】传统 RAG、LightRAG、GitNexus、graphify、Understand Anything、CodeGraph 横向对比

过去我们说“知识库”，通常想到的是：上传文档、切分文本、向量化、检索、再交给大模型回答，这就是最常见的传统 RAG。但现在知识库方案已经明显分叉了，有的方案继续面向文档问答，比如传统 RAG、LightRAG；有的方案转向代码库理解，比如 GitNexus、CodeGraph、Understand Anything。还有的方案想把代码、文档、PDF、图片、视频、数据库结构等统一成一个知识图谱，比如

 呆呆敲代码的小Y
2026-06-17 07:00:00

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 39

#人工智能 #AI #数据库 +1
Agentic AI：从聊天机器人到自主执行系统

这篇面向关注 AI 产品化和自动化系统的开发者，但不会把“Agentic AI：从聊天机器人到自主执行系统”写成概念清单。我会按面向真正跑起来的趋势分析的思路，把它放到真实开发、学习路线和求职准备里看，顺便讲几个容易忽略的取舍。这次我会从“从线上问题排查切入，重点写风险、监控和回滚”展开，换一组场景和例子来讲。我不建议把“Agentic 的定义”理解成一个孤立知识点。它更像是“Agentic AI

Java技术那些事儿
2026-06-16 13:17:09

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 10

#人工智能 #机器人 #java +1
Trae快速为自己项目开发MCP接口

MCP（模型上下文协议）是一套让AI安全调用外部服务的通用标准，为AI提供操作数据、调用工具的能力。通过MCP接口，项目可快速接入AI功能，如商城系统实现智能订单处理、运营分析等。使用支持MCP的开发工具（如Trae、Cursor等），开发者只需配置简单JSON即可生成接口，并兼容各类AI工作流工具。该技术显著提升项目智能化水平，实现自动化运营管理，支持数据自动同步至主流办公平台。文中提供了CMR

sugar1569
2026-03-26 18:22:43

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 16

#AI #MCP
GPT-6明日发布：18个月研发5万亿参数，OpenAI这次准备打翻身仗

OpenAI GPT-6定档4月14日全球发布，代号Spud，5-6万亿参数，200万Token上下文，性能比GPT-5.4提升40%以上，ChatGPT+Codex+Atlas三合一超级应用，训练成本超20亿美元。

evendy_te
2026-04-13 00:26:31

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 8

#人工智能 #AI
OpenClaw多智能体最优配置指南，告别改配置文件

本文介绍了如何在OpenClaw平台配置多智能体系统并与飞书机器人绑定。主要内容包括：1）环境准备与飞书插件安装；2）两种创建飞书机器人的方式；3）通过命令行快速创建多个智能体；4）核心配置项详解，包括多账号设置、路由绑定和会话隔离；5）查询确认配置的方法。文章还提供了飞书自动创建的授权范围参考，帮助开发者快速实现多智能体系统的部署与集成。通过本文指导，开发者可以轻松完成从创建到配置的全流程操作。

第十个灵魂
2026-03-26 09:27:04

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 14

#AI
OpenClaw 定时任务配置详解

<p><h1>OpenClaw 定时任务配置详解</h1></p> <p><strong>让自动化真正"自动"起来！</strong></p> <p>---</p> <p><strong>📌 本文你将学到：</strong></p> <ul> <li>如何配置定时任务，让 OpenClaw 自动运行

 qq350861146
2026-03-26 07:03:53

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 6

#AI
从传统后端到AI智能驱动：Java + AI 生态深度实战技术总结

本文总结了2025年Java与AI技术融合的深度实践。作者从构建企业级RAG知识库入手，通过MinIO存储、Apache Tika解析和Kafka消息队列实现工程化数据处理，并创新采用语义分块策略提升检索质量。在AI Agent开发中，利用Java 21虚拟线程和ReAct范式构建高性能智能体，解决了"复读机"等关键问题。同时分享了AI辅助编程经验，包括Cursor工具的高效使

 菠菠萝宝
2025-12-27 11:59:46

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 12

#人工智能 #java #知识图谱 +1
MCP服务智能化与数据分析能力扩展，SQLBot开源智能问数系统v1.5.0版本发布

数据源管理专业化、API生态完善、MCP服务智能化。

FIT2CLOUD飞致云
2026-01-05 18:15:07

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 20

#开源 #数据分析 #智能问数 +1