我给 AI Agent 做了个「油猴」:让 Claude Code / Codex 直接用你已登录的浏览器
先看两组数据 让 Agent 总结一个网页,最常见的做法是把整页内容读给它。问题是:整页内容往往不是 Agent 需要的东西。 场景一:总结一个 1 小时的 YouTube 演讲 方式 Token 耗
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SonnetDB 4.0.0 已在 GitHub 正式发布。SonnetDB 是使用 C# / .NET 10 构建的开源多模型数据引擎,采用 MIT 许可证,支持嵌入式运行和独立 Server 部署。项目以数据库目录为持久化边界,为时序、关系表、KV、JSON 文档、全文、向量、对象、消息队列和 Graph 提供各自的原生语义。 本次更新 SQL 与关系数据:扩展 CTE、有...
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本周,MiniMax 正式开源新一代通用多模态生成模型 MiniMax H3,在 Artificial Analysis 视频编辑评测榜、Arena 图生视频排行榜中均位列全球第一,并获得 Stable Diffusion 创始人 Emad Mostaque、硅谷投资机构 a16z 合伙人 Justine Moore 等业内知名人士点赞。目前,在开源社区 Hugging Face 上,MiniMax H3 热度已上升至第一名,超过 DeepSeek V4 Flash。H3 在模型评测和开发者社区中的表现,反映出大模型竞争正逐步由单纯模型能力比拼转向生态能力竞争。对于开源模型而言,芯片适配、推理
背景 在使用 AI Agent 时,你是否曾经困惑过:应该选择什么环境、什么形态的 Agent 终端?以 Codex 为例,有 Desktop App,也有 CLI 工具。如果使用的是 Windows
8月4日,白宫在一场闭门会议上向OpenAI、Anthropic、Google等硅谷AI巨头透露了一个消息:在即将出台的AI安全框架下,中国竞争对手开发的开放权重AI模型将被豁免,无需接受美国政府的安全测试。 据彭博社引述知情人士报道,这场会议在周二举行。所谓开放权重模型,就是允许用户下载并定制其中技术的模型——DeepSeek、月之...
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打开终端就能上岗的全中文编码智能体,这一轮把「看得清、用母语、记得住」三件事一次补齐。 SolonCode 是什么 SolonCode 是杭州无耳科技研发的企业级终端编码智能体——一位全中文驱动的数字员工,自主理解需求、规划步骤、编写代码。不挑模型、不挑平台,curl 一行装完即用。 开源地址:Gitee · GitCode · GitHub 安...
一切从一个 "搜不到" 开始 最开始我想的很简单:不就是把书的内容复制粘贴给大模型吗? 然后我就傻眼了。《天龙八部》全书一百多万字,GPT 的上下文窗口再大也塞不下啊。而且就算塞得下,每次提问都传一百
7月31日,字节跳动正式发布最新视频生成模型Seedance 2.5,旗下内容创作平台即梦AI 首发接入该模型,并同步上线Maya / Blender插件、智能编辑模式等多个面向复杂项目的专业创作工具。依托于此次模型更新,即梦AI 携手上海电影集团、电影频道、艾菲奖等行业伙伴,从影视制作、商业广告、纪录片等真实场景出发,共同探索了AI视频从“创意辅助”迈向“专业交付”的最佳实践。即梦AI上线渲染插件Seedance 2.5能够原生直出30秒视频,单次最多可输入50个多模态参考素材,包括白模参考、绿幕编辑等专业素材,同时支持精准的时间戳控制,可以定向编辑视频内容。新版本还大幅优化了画质、音质以及
Simon Willison 对 MCP 态度的变化,是 AI 开发者圈子里一个值得关注的信号。 2025 年底,他在年度回顾里写了一篇小标题叫「The Only Year of MCP」,大意是 MCP 火了不到一年,就被 Skills(同样是 Anthropic 推出的概念)取代了——一个能访问终端、能跑 curl 的 agent,比任何 MCP 工具都灵活。2026 年上半年的趋势也...
Kimi 和 GLM 是当前最强的大模型系列之一,但它们有一个共同的问题:太吃显存了。月之暗面的 Kimi K 系列和智谱的 GLM 都是长上下文、MoE 架构的大模型,好用到让人上瘾,但 GPU 显存永远不够用。 Cloudflare 的 Workers AI 团队一直在跑这些模型的推理。他们在官方博客上发了一篇技术文章,详细拆解了三种让大模型在 GP...
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引言 这是「每日一个开源项目」系列的第 176 篇。今天的项目是 Better Harness —— QoderAI 出品的开源评估工具,分析 AI 编程 Agent 的工作流,而不只是看它生成的代码
混合检索(BM25 + 向量 RRF 融合)被业界视为向量检索的最佳实践,但是也有失效的时候。来看下这套万金油方案什么时候会失效
最可怕的是,AI知道自己是实战,依然选择入侵 作者丨高允毅 编辑丨马晓宁 AI “入侵”真实世界事件,正在连续上演! 继两周前Open AI 爆出其模型脱离控制、主动攻击全球知名开源社区 Hugging Face 之后,今天,轮到Anthropic自曝“家丑”。Anthropic 官方发布长文承认,在排查近期141,006 次网络安全测试后,发现Claude 竟然自主连网,并成功入
20多个技能,包含需求规划、代码开发、工具安全、知识管理全流程。 作者丨高允毅 编辑丨岑 峰 昨天,TypeScript圈大佬、AI 工程化先锋Matt Pocock喜滋滋宣布,他的开源项目“mattpocock/skills”在全球最大开源平台GitHub喜提20万颗星。20万颗星什么概念?绝对的开源界顶流。近四个月的时间里,该项目一路爆火,下载量更是高达1300万次,网友清
原文仅提供了一张与主题相关的封面图片,未包含可供翻译的正文、视频说明或技术细节。标题聚焦 Skill Hub 对 AI Agent 技能调用能力的提升。由于缺少原始内容,无法进一步确认具体产品功能、性能数据或开发者实践结论。
演讲者分享了一个有趣的实践:面对 PG 18 已发布的 Release Notes,他利用 AI 工具(如 Copilot)对数千条 commit 日志进行自动分析,先让模型总结出三十余条潜在特性,再逐条要求生成详细解释和代码校验,最终筛选出对用户体感最强的若干项。对于尚未正式发版的 PG 19,则通过拉取过去一年内(从 PG 18 Beta1 时间点至今...
"在过去大约 10 年的大部分时间里,libexpat 的维护工作一直与我的日常工作、家务、社交生活和休闲娱乐竞争时间。" 这是 libexpat 维护者 Sebastian Pipping 写在博客里的话。8 月 4 日,他宣布了一个新消息:从 2026 年 8 月 1 日起,他可以全职维护 libexpat 了,最长 6 个月。发工资的是慕尼黑市政府。 libexpat 是一...
近日,IDC发布《IDC MarketScape:Worldwide Foundation Model Software 2026 Vendor Assessment》(全球基础模型软件厂商评估)报告。全球共11家厂商上榜,阿里云凭借千问(Qwen)模型家族与千问AI平台入选“领导者(Leaders)”象限,是本次唯一进入该象限的中国厂商,与Google、Anthropic、OpenAI、Amazon同处第一梯队。 IDC指出,2026年全球已进入一个多模型、多智能体、多模态且自主执行的时代。与评估单一维度的模型跑分不同,IDC此次考察的是“模型能力+服务能力”的综合竞争力。 在模型层,IDC
Cloudflare 开源了名为 @cloudflare/computer 的 npm 包。项目的核心论点是:容器不适合 Agent 计算。真正适合的,是 Isolate。 Cloudflare 工程师在这件事上没什么可谦虚的——他们用 Workers 跑了十年 Isolate。用 CEO Matthew Prince 的话说:「我们一生都在用 Isolate 运行代码,而 AI Agent 不需要容器,它们需要的...
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排查冗长报错日志时,开发者常会借助 AI,但日志可能包含邮箱、手机号、Authorization、API Key 及带 Token 的 URL 等敏感信息。文中提供了一段无需第三方依赖、适用于 Python 3.10 及以上版本的本地脱敏脚本,可识别并遮蔽常见凭据和个人信息,同时保留 Traceback、文件名、行号与异常类型。脚本会生成新的脱敏副本,并统计各类信息的替换次数。文章强调,正则规则可能无法覆盖自定义字段,向外部 AI 服务提交前仍应人工复核,涉及源码、用户数据或机密内容时不应直接上传。
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MateClaw 2.0.0 稳定版现已发布。本次版本的核心变化,是把 MateClaw 从“单个数字员工完成任务”推进到“多位数字员工围绕共享任务板协作”。 MateClaw 是一个基于 Spring Boot 的开源 AI Agent 平台,提供数字员工运行时、LLM Wiki、记忆、Tool / Skill / MCP / ACP、工作流、触发器、多渠道接入、权限审批和审计能力。...
10秒1080P,成本只要5毛钱
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在海外社交媒体上有创业博主用“Agent Sprawl(智能体蔓延)”来描述一个现象:Agent 越多,其权限、数据和调用关系也越分散,企业组织也会遇到新问题:这些 AI,应该由谁来管理?类似的问题,在 C 端场景里已经出现。AI 时代,用户电脑里的文件、应用、浏览器页面和数据,正在变成个人的一种数字资产。IDC 预计,2026 年全球活跃 Agent 将达 7940 万个,较上年增长近三倍。Agent 正全面渗透 PC端,但行业很少关注后续问题:它们执行完任务后留下的系统冗余,该由谁来清理?比如 AI 生成的文件挤占硬盘,C 盘突然飘红,后台进程越跑越多,本来用户引入 Agent 是为提效,
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