-
Harness 的尽头不是缰绳，是镜子：AI 时代最沉默的那场革命
作者：ethanytzhou 我们以为自己在给 AI 套缰绳。写 Spec、定 Rule、设 Eval、调 Prompt——每一次按下回车，都像是在多拧紧一圈对它的控制。但如果你在某个深夜回头看过自己写下的那份 project.md，你会发现一件让人后背发凉的事——那根缰绳的另一头，系着的不是 AI，是你自己。 你手里攥着的不是缰绳，是一面镜子。它正在你每一条 CI 规则、每一次 Code Rev…- 1.2k
-
Viking AI 搜索 CLI 正式发布：会说话，就能做搜索推荐
无论是搜索、推荐还是问答，把企业的数据资产变成可检索、可调用的智能服务，往往意味着一条漫长且高门槛的链路 —— 数据清洗、Embedding 选型、索引构建、策略配置、效果调优…… 每一个环节都离不开工程投入和算法经验。 Viking AI 搜索 CLI （下文统称 SearchCLI ）正式发布，代表着上述的这些复杂繁琐环节，现在都可以让 Agent 替你完成了。 通过 IaC （Infrast…- 1.3k
-
从个人提速到团队提效：小米 AI Coding 工程化实践
借助 AI，每个研发个体都变快了，但组织并没有变快。 我们也是在把 AI 工程化推到数百人规模后，才真正看清这个瓶颈所在。编码效率被大幅拉升，但需求转述的损耗、决策回流的延迟、上下文在终端间的散落，反而成了更明显的阻碍。 要解的不再是“个人怎么用 AI”，而是“组织怎么用 AI”。本文由小米零售研发团队分享我们的三层工程实践——统一工作流、知识沉淀、协作透明——以及一个核心判断：工具会换代，但知识…- 1.3k
-
研发效能进阶：UU 跑腿如何让 AI 深度融入研发全流程
大家好，我是 UU 跑腿的技术负责人袁沼，今天给大家分享 UU 跑腿如何让 AI 深度融入全流程研发。 一、UU 跑腿为什么让 AI 参与全流程开发？ 技术背景 作为即时配送领域的头部企业，我们每天处理着百万级的订单。我们的技术体系是典型的微服务架构，拥有超过800个核心应用，技术栈覆盖了从前端到后端，再到大数据的方方面面。在这样庞大而复杂的系统中，如何平衡研发效率和代码质量，是我们一直以来面临的…- 1.2k
-
Agent Harness 可观测性：生产级 AI 项目必须补上的一课
今年开始，Agent 的基础执行环境从能力上已经 OK，所以逐渐开始有很多产品真正的走向生产，这个时候如何让 Agent 长期稳定的运行，如何正确的执行长链路复杂任务就变得很重要了； 现阶段所有围绕 Agent 工程架构的技术被称为 Harness，关于什么是 Harness 我们之前已经做过概括介绍，而今天我们将话题缩小，重点关注课题：Agent 的执行可观测性。 该课题产生的原因来源于某产品负…- 1.2k
-
AI Infra入门干货总结：大模型是如何高效推理的
作者：binnnliu 看了很多的文章和视频，我以为我理解大模型的工作原理了，直到看了vLLM的代码，我发现很多地方理解的太过表面。因此花了大概2个月的业余时间，深入阅读了vLLM的源码，本文算是对于学习代码的一个总结。另外由于当前主流LLM都是 Decoder-Only 架构，本文会聚焦LLM，不会像网络上其他介绍Transformers的文章从原始论文的 Encoder-Decoder架构讲起…- 1.8k
-
新媒体人看过来：用 SOLO 快速设计公众号视觉模板
如果你长期做公众号内容，大概率遇到过这个问题：好不容易写完一篇稿子，结果排版又成了新的工作量。 模板工具翻来翻去都差不多，样式同质化； 自己手动调字体、间距、标题、头图，又十分费时，还很难形成稳定的品牌风格。 更现实的是——今天辛苦排好的版，下次写文章又得重新来一遍。 那么，你可以尝试让 TRAE SOLO 换一种方式解决问题： 不是做“一篇文章的排版”，而是直接做一套可以长期复用的公众号视觉组件…- 1.3k
-
AI 团队协作案例：全链路研发提效实践分享
我之前说过，现阶段通用大模型基本能力包括通识、推理、成本、效率，都没什么问题了，那么他一定会演进为某“通用垂直领域的偏科模型”，而事实上也确实如此： 现阶段基座模型有很大的精力都是围绕 Coding 展开的 关于为什么选 AI Coding，或者产研这个领域，之前我们也有过探讨，无非是 Coding 首先最好做，其次他既是通用能力，又具备收集垂直领域知识的能力，什么意思呢？ 意思是，GitHub …- 1.2k
-
我把GPT Image 2 出的UI图，用Codex + Figma 插件一键转可编辑 UI 和 HTML
哈喽大家好，我是萤柳！最近很多人问：用 GPT Image2工具生成的 UI 是真好看，但它只是一张图啊，没法落地、没法改、更没法交付，怎么办？ 所以这篇文章，覆盖了【图】【代码Html】【Figma 源文件】之间的互转： UI 图转 HTML——用 GPT Image2 生成界面图，再丢给 Codex，一句话把静态图变成可运行的网页；HTML 转可编辑 UI——拿到网页之后，怎么把它反向还原成结…- 900
-
腾讯ima知识库也养龙虾了？香不香，我来帮你测！
没有Agent的知识库不是好龙虾！ 这不，腾讯ima的Agent（copilot）也来了～ 今天快测快评一下ima copilot的配置和使用方法： 基础配置 点击首页上“领养专属copilot”按钮（或者左侧边栏的熊猫头像）： 点击“立即体验”： 进入copilot创建页，填个名字选个形象点击“创建”按钮就行： 一键创建完成后有个简单自我介绍（我这只叫“Panda君”）： 对话框选项中可以看到模…- 2k
-
什么是 GEO、如何做 GEO？
如果说这两年创业让我学到了什么，那便是：所有生意的尽头，都是流量的争夺。 AI to B 让我深入市场腹地，知道市场会为什么买单，也知道怎么把东西卖出去，当然更理解赚钱的不易； AI to C 让我深刻的了解了如何做流量、如何获取免费流量。而流量这东西可太重要了； 我见证了许多公司，从SEO、公众号再到短视频，一路跟随平台做流量策略迁徙，与平台算法持续“斗争”。 如果你要问每个阶段的流量有什么特点…- 2k
-
让AI帮我们实现肖像照自由，就这么简单！
嗨大家好！我是阿真！ 之所以最近没更新，是因为上次被热心读者问我一个月赚多少钱，破防了，反省了很多天，一直在想怎么暴富（我乱说的，主要还是懒）。 今天这篇文章的灵感来自于上上上周群友的询问，能不能让 AI 给自己做证件照。能的能的，并且非常简单，今天和我一起来试试。 下面是参考图和生成图效果，其实我的参考图不是很好，有点美颜过度了，建议大家用自己更正面的清晰的、背景简洁的图👇 怎么不直接生成肖像照…- 1.8k
-
分享最近高频用 Agent 提效的 4 大场景
大家好，我是苍何。 最近有朋友问我，怎么感觉你好像同时在做好几件事，写文章、追热点、做视频、出差参会，还有时间迭代项目。 说实话,并不是我精力突然爆表了。 而是很多以前要我一行一行手动干的事,现在根本不用我亲自动手。 「我把一堆重复劳动整个打包,丢给了 AI 帮我执行。」 下面分享 4 个我最近正在用 Agent 跑的真实场景,看完你大概就能理解,我说的"不用自己动手"是什么意…- 1.6k
-
如何用 Codex + Blender，做出全网爆火的 3D 人体模型教科书？
这两天刷 X 的时候，发现一类项目特别火，就是用 Codex + Blender + 3D 生成工具做的交互式 3D 模型网站。 效果确实酷炫 —— 网上也有人把类似项目的源码开源了，比如下面这个「细胞结构工坊」的 GitHub 项目 —— 但我觉得，直接看成品或者翻代码，对大多数人来说并不直观。大家更想知道的是 —— 「这个东西到底是怎么一步步做出来的？」 我研究了一两天，下面用最简洁、最不绕弯…- 1.2k
-
产品运营必看：30分钟用SOLO写完产品手册
相信很多产品运营打工人有过类似的经历：新系统上线了，老板让你去写一份完整的使用手册。 听起来技术门槛不高，但做起来格外耗费精力和时间。 你需要一边熟悉系统，一边疯狂手动截图、标注，还要在文档工具里来回切换进行排版。 如果系统迭代频繁，每次功能更新，所有截图和维护工作又得重来一遍。从熟悉系统到最终定稿，前前后后甚至花上 2-3 天。 不过，这种高重复性的繁琐事务，现在可以直接交给你的工作搭子——TR…- 1.1k
-
都是 AI Coding，为什么 Java 体验差了一个量级？五条方法论帮你构建自己的 Harness 环境
1. 体验差距到底在哪 在依赖比较轻的项目里（比如前端、CLI 工具、纯本地的 Python 脚本），AI Coding 的体验是这样的： 编辑代码 → 本地运行 → 测试验证 → AI 读取结果 → 自动修复 → 再次验证 → ... 整个循环在本地完成，不需要人盯着。你甚至可以用上 autoresearch 的思想，和 AI 说：「帮我持续优化迭代这个功能，排查并修复bug，至少10轮」，AI…- 1.1k
-
5 个技巧教你用 TRAE SOLO 做复杂数据分析
本文作者：安果，TRAE 战略分析师 上一期你学会了指挥 AI 做分析，这一期你学会放手。 回顾：不止是写代码｜如何用 TRAE 进行复杂数据分析 前言 上一期我们聊了用 TRAE 做数据分析的基础流程：把数据丢进去，告诉它“帮我清洗一下”、“按月份画个趋势图”、“算一下同比增长”，一步步指挥，一步步出结果。 如果你已经用起来了，可能会发现一个问题：简单分析很爽，但任务一复杂就累了。 比如：数据不…- 1.4k
-
新共识：HTML给人看，Markdown给Agent看！顺便送你75套HTML模板～
自从前几天Claude工程团队Thariq发了这篇文章说“Claude团队内部很多人从Markdown切到了HTML”后（阅读量已破1200万），HTML和Markdown究竟谁会笑到最后的话题貌似已经吵疯了！ 我觉得没必要吵，我自己结论挺清晰：HTML给人看，Markdown给Agent看，没毛病～ 这不，OpenDesign背后的团队Nexu也不含糊，转身就祭出了新的开源项目HTML-Anyt…- 1.4k
-
让Skill自己训练自己：8阶段Loop、3层评测、5维AND门控，从此实现自进化
关注腾讯云开发者，一手技术干货提前解锁👇 你是否想过，Skill 其实也可以像神经元参数一样被训练。你总想着授它以鱼，像个训斥孩子的妈妈，一遍一遍对着它苦口婆心地说教——你给我记住！你不许这样！这样不对！但好的教育难道不应该试着授它渔，给他一本书、一个目标，让他自己实践、碰壁、改错么？于是，我做了一个 skill 自己训练自己——自己迭代，自己评测，自己回归，最后选出一个最棒的 checkpoin…- 1.3k
-
AI Native 时代 ——研发组织何去何从
前言/我们正在看到的事情 我们最近做了一份内部访谈，问几位深度使用 AI 的工程师"你日常时间分配的变化"。结果有点出乎意料—— 写代码的占比，从过去的 30% 降到 5%；和 Agent 对话的占比，从 5% 升到 60%；查问题的时间下降一半以上；纯编码效率提升 10 倍，但端到端需求交付效率只提升 2 到 3 倍。 更值得停下的不是数字，是节奏：一个工程师上午 10 点上…- 2.1k
-
重新定义Skill开发：保姆级教程&一站式开发助手发布
阿里妹导读 从入门到蒸馏，20 分钟以内学会创建、管理和发布你的第一个 Skill —— 让 AI Agent 真正成为你的超级助手。（文章内容基于作者个人技术实践与独立思考，旨在分享经验，仅代表个人观点。） 零、写在最前：Skill 会替代我吗？ 每当我向同事介绍 Skill 时，最常被问到的一个问题是： "你把自己的工作流写进 Skill，让 AI 自动跑——那以后还需要你吗？还需要…- 1.3k
-
AI 原生搭建指南：都在用AI，公司为什么更慢了？
从去年下半年开始，AI Coding 已经成长到了一个不一样的高度，每个技术个体一定可以切实的感受到 AI 带来的效率提升； 只不过这里有个问题：虽然个人提效很高了，但是团队层面似乎并没有什么长足的进步，至少各个企业老板的目光还没怎么关注到，也没有进一步的需求，随后就爆发了小龙虾热潮。 现阶段的情况是，OpenClaw 小龙虾热潮已经消退，但各个老板关于 AI/Agent 的认知被激活了，毕竟没养…- 1.2k
-
朕不想做PPT，于是创造了大明PPT Agent Team
大家好，我是冷逸 跟人的精力一样，大模型的上下文一旦长了就容易乱。长任务经常跑着跑着就变笨了，或者直接给你罢工不运转。 我最近在读明史，发觉大明这套官僚体系非常适合做Multi-Agent架构，于是我鼓捣了一番，搭了一个「大明PPT Agent Team」，专为高质量PPT而生。 在这套Multi-Agent架构里，你是皇帝（也就是用户），是Agent Team的最高统帅，对Agent任务和结果拥…- 1.8k
-
8个互联网打工人必备的WorkBuddy提示词
说个扎心的事实：同样经历了8小时工作，有人准时下班，有人还在手动填表。 差距不在能力，在于有些人已经学会把重复工作交给AI了。 同样的工具，HR用来筛简历，财务拿来贴发票，运营用来写文案，设计师用它找灵感做海报…… 每个职业，都有WorkBuddy替他们干掉了那些重复又耗时的活儿。 你的工作里，是不是也有类似的重复任务？不妨看看下面的例子找找思路👇 1、简历筛选 ● 以前：通知待面试人员要一…- 1.4k