AI 教程与实战
收录 AI 工具教程、提示词、安装部署、配置指南、开发实战与可复现步骤。
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教程 / 实战精选
Anthropic 工程博客:我们如何利用多智能体工具提升 Claude 的前端设计与长时自主软件工程能力
Anthropic 工程博客发文介绍多智能体工具(multi-agent harness),用于增强 Claude 在前端设计和长时间自主软件工程任务中的表现。该工具帮助 Claude 更好地处理复杂 UI 设计与长期运行的编程工作。
信息来源:X:Anthropic (@AnthropicAI) · Claude
教程 / 实战精选
跳跃即玩:利用Gemini与MediaPipe进行开发
该工作流通过Gemini Canvas,借助高级提示词快速原型化MediaPipe Pose Landmarker等体感游戏机制。开发者可在Google AI Studio中优化原型,采用低延迟的“轻量”模型和稳定的追踪点(如肩部关节点)以确保游戏响应灵敏。最后,流程利用Gemini Code Assist将实验性代码重构为模块化、可用于生产的应用程序,使其能够支持多种多模态输入,从而显著简化了体感控制游戏的开发过程。
信息来源:Google Developers Blog(RSS) · Gemini
教程 / 实战精选
利用对抗网络灵感设计多代理架构,突破长时应用开发瓶颈
作者受生成对抗网络启发,设计了一个包含规划器、生成器和评估器的三代理架构,以解决Claude在长时应用开发中的两大瓶颈。该架构通过上下文重置机制,有效克服了模型在长任务中的“上下文焦虑”问题;同时,通过分离生成与评估功能,使代理能依据具体标准进行迭代改进,而非盲目自评。这一方法成功使系统能在多小时的自主运行中生成完整的全栈应用程序,突破了此前提示工程和传统工具设计的性能上限。
信息来源:Anthropic:Engineering(事故复盘 + 工程实践 · 网页) · Claude
教程 / 实战精选
使用 LlamaParse 与 Gemini 3.1 构建智能金融助手
结合 LlamaParse 与 Gemini 3.1 模型,可从复杂的非结构化文档中提取高质量数据。该方案采用事件驱动架构,利用 Gemini 3.1 Pro 对密集的金融表格进行智能解析,并使用 Gemini 3.1 Flash 进行高性价比的摘要生成。开发者通过此教程可构建个人财务助手,将杂乱的经纪账户对账单转化为结构清晰、易于理解的分析报告。
信息来源:Google Developers Blog(RSS) · Gemini
教程 / 实战精选
GPT-5.4 用于前端开发:
只要投入必要的思考与意图,GPT-5.4 就能产出相当出色的前端代码。OpenAI 开发者博客提供了详细的最佳实践指南。
信息来源:X:Greg Brockman (@gdb) · OpenAI / GPT
教程 / 实战精选
开发者AI代理协议指南
一套包含MCP、A2A等六种协议的新工具集正式发布,旨在通过标准化AI代理的数据访问与通信方式,消除定制集成代码的需求。以“厨房管理员”代理为例,这些协议能实时核查库存、通过UCP进行批发交易,并借助AP2完成安全支付授权。开发者使用Agent开发套件(ADK)还可实现A2UI与AG-UI,为用户提供交互式仪表板与无缝流式界面。
信息来源:Google Developers Blog(RSS)
教程 / 实战精选
推荐:10万人亲测好用的原版OpenClaw安装器
Kimi支持的个人开发者开源项目OneClaw下载量突破10万,提供一键安装包,1分钟即可在本地部署原版OpenClaw,无需命令行或环境配置。功能包括纯净卸载、自由切换模型、远程控制,支持连接飞书、企微、钉钉、QQ、Kimi Claw;内置2万+技能的技能商店,可无损迁移记忆和Skills。Kimi提供包月方案和API按需购买。使用地址:oneclaw.cn。
信息来源:公众号:月之暗面(Kimi) · Kimi
教程 / 实战精选
LangChain 如何构建 GTM Agent
LangChain 团队介绍其基于 Deep Agents 构建的 GTM Agent,端到端自动化销售外联流程,从 2025 年 12 月到 2026 年 3 月 lead 转合格商机的转化率提升 250%,同期 pipeline 金额达 3 倍,每位销售每月节省 40 小时。
信息来源:LangChain:Blog(RSS)
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在 AI Mode 中使用 Canvas 完成任务、实现创意,就在 Search 中
Google Search 的 AI Mode 已向美国所有用户开放 Canvas 功能,新增文档起草和交互式工具构建能力,用户可直接在搜索页面完成创作。
信息来源:Google Blog:AI(RSS)
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Cognition 如何用 Devin 开发 Devin
Cognition 发文介绍其从创立起就用 Devin 构建 Devin,上周合并了 659 个 Devin PR,高于 2025 年最好一周的 154 个。文章覆盖全接口使用(web、Slack、Linear、CLI、API)及 Ask Devin 代码问答、Devin Review 自动代码审查、每日设计系统审计、!
信息来源:Cognition 模型 / Devin 博客(网页)
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OpenAI 工程师实测 GPT-5.3-Codex 连续运行约25小时从零构建设计工具
OpenAI 开发者博客记录一次长时程实验:用 GPT-5.3-Codex 在空白仓库上以 Extra High 推理从零构建设计工具, uninterrupted 运行约25小时、消耗约13M token、生成约30k行代码。
信息来源:OpenAI Developers:Blog(网页) · OpenAI / GPT
教程 / 实战精选
Ramp 如何基于 Modal 构建后台编码智能体 Inspect
Ramp 基于 Modal Sandboxes 构建内部后台编码智能体 Ramp Inspect,目前启动了 Ramp 超过一半的已合并 pull request,其中超过 80% 的 Inspect 代码由其自身编写。
信息来源:Modal 官方工程博客(RSS)
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Agentic 时代 AI 选择指南
Agentic 时代 AI 不再只是聊天机器人,而是能自主执行任务的智能体。面对 Claude、GPT、LLaMA 等模型,需根据代理能力、任务类型和生态集成重新评估选择策略。
信息来源:Ethan Mollick:One Useful Thing(RSS) · GPT / Claude / Llama
教程 / 实战精选
使用 Gradio 的 gr.HTML 组件一键构建任意 Web 应用
Gradio 的 gr.HTML 组件允许开发者通过单一 Python 文件快速构建和部署交互式 Web 应用,无需构建步骤。它通过 html、css 和 js_on_load 三个模板,将 Python 状态注入前端并实现与 JavaScript 的双向同步。应用示例涵盖生产力工具(如像素艺术番茄钟)、商业应用(如可拖拽看板)、创意组件(如抽奖转盘)以及专业的 ML 应用(如目标检测查看器)。组件可子类化复用,并能直接集成到模型流水线中,借助快速重载模式,从构思到部署仅需…
信息来源:Hugging Face 社区博客(混合发现) · Hugging Face
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PromptArmor 揭示消息应用链接预览可致 AI Agent 数据外泄,OpenClaw 默认配置受影响
PromptArmor 演示了一种通过间接提示词注入让 AI Agent 返回携带敏感数据的恶意 URL,借助 Telegram、Slack 等应用的链接预览功能在用户不点击的情况下实现数据外泄的攻击链。
信息来源:PromptArmor:Threat Intelligence
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埃隆·马斯克——「36个月内,部署AI最便宜的地方将是太空」
埃隆·马斯克预测,36个月后太空将成为部署人工智能成本最低的地点。他指出,长期专注于软件领域的从业者即将面临硬件层面的严峻挑战。这一判断暗示,随着AI算力需求爆发式增长,地面数据中心的能源消耗与散热限制将推高计算成本,而太空环境凭借丰富的太阳能和天然散热优势,可能在未来三年内成为AI基础设施部署的更经济选择。
信息来源:Dwarkesh Patel:Podcast & Blog(RSS)
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用并行Claude智能体团队从零构建C编译器
研究人员采用“智能体团队”方法,让多个Claude实例在无人工干预下并行协作开发代码。为进行压力测试,团队指派16个智能体从零编写一个能编译Linux内核的Rust版C编译器。项目消耗近2000次会话和约2万美元,最终产出10万行代码的编译器,可成功在x86、ARM和RISC-V架构上构建Linux 6.9内核。研究重点在于设计支持长时间自主运行的智能体团队框架,包括如何编写测试以保持智能体不偏离方向,以及如何通过基于文本文件的锁机制协调多智能体并行任务分配。
信息来源:Anthropic:Engineering(事故复盘 + 工程实践 · 网页) · Claude
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OpenAI 解析 Codex App Server:如何嵌入 Codex 智能体
OpenAI 介绍如何通过 Codex App Server 嵌入 Codex 智能体,这是一个双向 JSON-RPC API,支持流式进度、工具调用、审批和 diffs。文章还讲述了该 App Server 的构建过程。
信息来源:OpenAI:官网动态(RSS · 排除企业/客户案例) · OpenAI
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OpenAI 开发者博客讲解如何用 Evals 系统化测试 Codex Agent 技能
OpenAI 开发者博客发布教程,讲解如何像测试 LLM 应用一样,用 evals 系统化评估 Codex 的 Agent 技能。核心流程为定义可度量的成功标准、用 $skill-creator 创建技能、以 codex exec -- 捕获 JSONL 轨迹做确定性检查,再用 --output-schema 输出符合评分规则的 JSON 做风格等定性评估。
信息来源:OpenAI Developers:Blog(网页) · OpenAI
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CUGA 登陆 Hugging Face:普及可配置的通用 AI 智能体
开源可配置通用智能体 CUGA 现已集成至 Hugging Face Spaces,便于开发者便捷实验。该智能体在复杂任务基准测试中表现卓越,在包含 457 个 API、750 个真实任务的 AppWorld 基准排名第一,在 WebArena 基准也位居前列。其核心提供可配置的推理模式以平衡性能与成本,支持计算机使用与多工具无缝集成,并能与 Langflow 结合进行低代码工作流设计。采用 Apache 2.0 许可的 CUGA 支持多种开源模型,在高性能推理平台(如 G…
信息来源:Hugging Face 社区博客(混合发现) · Hugging Face
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构建深度研究智能体:实现顶尖水平的经验
Tavily团队因模型迭代重建了深度研究系统,核心是从工作流转向智能体架构,并聚焦上下文工程。通过Tavily Advanced Search进行上下文管理的网络检索,高效获取高相关度内容,避免信息过载。智能体设计模仿人类研究模式:收集信息、提炼要点、决策下一步,仅在生成最终交付物时引用原始资料,大幅减少令牌消耗,实现线性增长而非传统二次方增长。团队遵循简化编排逻辑、关注模型与工具优化方向、强化上下文工程等原则,以构建能随模型进化而持续改进的智能体系统。
信息来源:Hugging Face 社区博客(混合发现) · Hugging Face
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Grok 与沙特阿拉伯达成全国性部署合作
xAI 与沙特阿拉伯及 PIF 旗下 HUMAIN 签署框架协议,将在沙特建设超大规模 GPU 数据中心,并全国范围内部署 Grok 至 HUMAIN ONE 平台,为政府和企业提供实时智能与自主工作流。这是 Grok 首次在国家层面全面落地。
信息来源:xAI:News(网页) · Grok
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使用Hugging Face轻松构建和共享ROCm内核
Hugging Face的kernels库简化了高性能深度学习内核的构建与共享,支持CUDA、ROCm等多种后端。本文以ROCm兼容内核为例,展示如何利用kernel-builder工具构建、测试并共享内核。以RadeonFlow的GEMM内核为具体案例,该内核是针对AMD Instinct MI300X GPU优化的FP8块状矩阵乘法实现,采用e4m3fnuz浮点格式和每块缩放因子以保持低精度计算准确性,并在2025年AMD开发者挑战赛中获最高奖。指南涵盖项目设置、构建配…
信息来源:Hugging Face 社区博客(混合发现) · Hugging Face
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萨提亚·纳德拉:微软如何为 AGI 做准备
萨提亚·纳德拉阐述微软迈向通用人工智能(AGI)的战略布局与技术路径,揭示其在AI基础设施领域的核心投入。内容包含对Fairwater 2的实地探访,这是目前全球最强大的AI数据中心,展示微软为支持下一代大模型所构建的顶级算力底座与能源架构。
信息来源:Dwarkesh Patel:Podcast & Blog(RSS)
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在 NVIDIA DGX Spark 上优化 GPT-OSS:实现本地大模型部署
与 NVIDIA 合作,在 DGX Spark 上通过 SGLang 成功支持 GPT-OSS 20B 与 120B 模型,实现 20B 版本约 70 tokens/s、120B 版本约 50 tokens/s 的生成速度,达到目前最优水平。用户可通过 Docker 部署 SGLang 服务,接入 Open WebUI 实现本地聊天,或借助 LMRouter 转换请求格式以完全本地化运行 Claude Code。该方案使在 DGX Spark 上部署多百亿参数本地编码智能体…
信息来源:LMSYS Blog · GPT / Claude / NVIDIA
教程 / 实战精选
金融服务领域构建 AI 代理指南
Claude 发布金融服务 AI 代理构建指南,分享 NBIM、Brex 等机构实践。NBIM 员工每周节省数百小时,McKinsey 研究显示欺诈检测生产力可提升 200% 至 2000%。AI 代理能自主整合多源数据、执行跨系统操作,在合规框架下处理客户服务与风险分析,将传统分析工具升级为可独立完成交易的自主系统。
信息来源:Claude:Blog(网页) · Claude
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LlamaIndex 解读 DeepSeek-OCR:视觉压缩如何在文档 AI 中超越传统 OCR
LlamaIndex 发文解读 DeepSeek-OCR,指出其核心不是 OCR,而是把视觉作为文本信息的压缩算法:可将 1,000 个文本 token 压缩到 100 个视觉 token 并以 97% 准确率解码,10× 压缩下准确率仍高于 90%。
信息来源:LlamaIndex:产品、工程与评测 · DeepSeek
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Kerem Turgutlu 用 SolveIt 将 Karpathy 的 tokenizer 视频教程做成书章
Answer.AI 的 Kerem Turgutlu 撰文讲解如何用 SolveIt 把 Andrej Karpathy 超两小时的 tokenizers 视频教程转成带可运行代码、超链接和图片的书章。
信息来源:Answer.AI 官方研发博客(RSS)
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Launch HN: Webhound (YC S23) - 从网络构建数据集的研究智能体
YC S23 孵化的 Webhound 发布,这是一款研究智能体,可自动从网络抓取多源信息并构建结构化数据集,用于支持数据分析与研究工作。
信息来源:Hacker News:AI 热帖
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Hugging Face 教程:用 PyTorch 提前编译加速 ZeroGPU Spaces 生成模型
Hugging Face 发布教程,介绍如何在 ZeroGPU Spaces 中用 PyTorch ahead-of-time(AoT)编译优化 H200 上的图像和视频生成 demo。
信息来源:Hugging Face 社区博客(混合发现) · Hugging Face
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角色如何改变AI的回答?——Anthropic可解释性团队2025年8月电路分析案例
Anthropic可解释性团队在2025年8月的研究更新中,通过一个电路分析案例展示了模型“角色扮演”如何影响其回答。研究使用Claude Haiku 3.5模型,当系统提示将其设定为“学龄前儿童”并询问“27的平方根”时,模型会以“我不知道!”回应并提议玩耍;而在默认或“研究生”角色下则能给出正确答案。团队通过归因图识别出一个关键子电路:模型能将“学龄前学生”关联到“扮演儿童”,从而激活“我不知道”特征。研究还发现,问题难度会调节此效应,并且通过特征干预能显著改变模型行为…
信息来源:Anthropic:Transformer Circuits(可解释性研究) · Claude
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如何用 LM Studio 在本地运行 gpt-oss
OpenAI 发布 Cookbook 教程,讲解如何在本地硬件上用 LM Studio 运行 gpt-oss。LM Studio 是一款在本地硬件运行大语言模型的桌面应用,教程将引导用户完成本地运行 gpt-oss 的步骤。
信息来源:OpenAI Developers(RSS) · OpenAI / GPT
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如何用 Ollama 在本地运行 gpt-oss
OpenAI 开发者发布教程,讲解如何用 Ollama 在本地硬件上部署 gpt-oss-20b 或 gpt-oss-120b 并选择合适的推理设置。
信息来源:OpenAI Developers(RSS) · OpenAI / GPT / Ollama
教程 / 实战精选
OpenAI Cookbook 教程:用 Hugging Face Transformers 微调 gpt-oss
OpenAI 开发者 Cookbook 发布教程,讲解如何结合 gpt-oss 与 Hugging Face Transformers 进行微调。文章由 Edward Beeching、Quentin Gallouédec 和 Lewis Tunstall 撰写,并从大型推理模型(如 OpenAI o3)通过生成思维链提升准确性的背景切入。
信息来源:OpenAI Developers(RSS) · OpenAI / GPT / Hugging Face
教程 / 实战精选
Manus 团队分享构建 AI 智能体的上下文工程经验教训
Manus 团队成员 Yichao 'Peak' Ji 撰文分享构建 Manus 智能体的上下文工程经验,核心原则包括围绕 KV-cache 命中率设计、用 logits 遮蔽而非移除工具、把文件系统当作终极上下文、通过复述待办列表操控注意力,以及保留错误和避免少样本陷阱。
信息来源:Manus:Blog(网页)
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Hugging Face 发布 ScreenEnv:用 Docker 容器部署桌面 GUI Agent
Hugging Face 发布开源 Python 库 ScreenEnv,可在 Docker 容器中创建隔离的 Ubuntu 桌面环境,用于测试和部署 GUI Agent(Computer Use)。
信息来源:Hugging Face 社区博客(混合发现) · Hugging Face
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Hugging Face 复盘 hf.co/mcp MCP Server 的构建与部署选型
Hugging Face 团队复盘官方 MCP Server(hf.co/mcp)的开发经验,服务器开源自持 STDIO、SSE 和 Streamable HTTP 三种传输方式。
信息来源:Hugging Face 社区博客(混合发现) · Hugging Face
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Modal 如何用 evals 和推理时算力扩展生成既美观又可扫的 QArt 二维码
Modal 团队复盘其 QArt codes 服务的工程过程,通过 evals 和推理时算力扩展将二维码扫描率提升到 95% 的 SLO,同时改善美观度并将 p95 端到端延迟控制在 20 秒内。
信息来源:Modal 官方工程博客(RSS)
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Factory 提出 Agent Native Development:用自主智能体开发软件的方法论
Factory 发布 Agent Native Development 方法论,主张让 agent 运行收集上下文、规划、实现、验证、提交的完整内循环,人来负责架构决策和护栏。
信息来源:Factory 研究 / 产品(RSS)
教程 / 实战精选
当下如何使用 AI:快速指南
一份当下 AI 工具的快速选用指南,聚焦目前值得使用的 AI 产品及其具体使用方法,帮助读者快速上手并选对工具。
信息来源:Ethan Mollick:One Useful Thing(RSS)