AI 教程与实战

专业开发者经过一年多研究，总结出使用AI编码代理的"短绳方法"。该方法要求开发者全程参与：先规划并分解任务，从不使用YOLO模式，每次变更前审查差异并拒绝不想要的更改，每个子任务后提交以防止AI误操作（如Opus曾出现破坏性行为）。最终需进行人工与AI双重PR审查，PR须注明使用模型，提交者须亲自审查自己PR的代码。即便不用前沿模型，此法也能产出超越Fable 5的代码质量。

用 Fable 5 构建的鲁布·戈德堡机械，仅需 4.44 美元 👀 提示词在此：https://www.reddit.com/r/openrouter/comments/1ulkilz/i_asked_claude_fable_5_to_build_a_rube_goldberg/

构建AI智能体时，应优先设计路由（router）而非选择模型。路由决定每个请求由哪层模型处理。正确路由可使70-80%流量运行在免费本地模型或异步推理上，将AI开销降低90%+。Brian Armstrong指出Coinbase通过更好的默认设置、路由和缓存，在token使用量增长的同时将AI支出减半。路由分三层：技能分类器、路由器、模型选择器。本地计算近乎零成本，异步批量推理比实时推理便宜两个数量级。大多数工作无需秒级返回。同步预测器标记复杂任务，夜间批量评估器更新路由权…

Claude Code 团队将智能体循环定义为 agent 重复工作直到满足停止条件的过程，并划分出四种主要类型：turn-based 循环（用户提示触发，Claude 自行判断完成或需更多上下文）、goal-based 循环（通过 `/goal` 命令设定可验证完成标准与最大轮次）、time-based 循环（通过 `/loop` 按时间间隔重复执行，可用 `/schedule` 移至云端）、以及 proactive 循环（基于事件或计划自动运行，无人实时参与）。文章还介…

一篇技术博客展示了如何用 Google Agent Development Kit （ADK） 与 Agent2Agent （A2A） 协议搭建跨语言多智能体流水线：Python agent 调用 Gemini 解析合同条款，Go agent 用纯确定性逻辑校验合规性。A2A 协议通过 Agent Card 实现能力发现、JSON-RPC 2.0 完成通信、Task 状态机管理任务生命周期；ADK 的 RemoteA2aAgent 抽象可将任意 A2A 兼容服务封装成本地子…

OpenRouter 是托管在 Cloudflare 边缘的 LLM 网关，无需管理基础设施，收取 5.5% 平台费（前 100 万次请求免费），支持 70+ 提供商和自动故障转移。LiteLLM 是自部署代理（Docker/PostgreSQL/Redis），数据不离开内网，免费开源，但需承担基础设施成本（生产部署约数百美元/月）。当模型月支出超过约 $3，600（基础设施 $200/月）或 $9，100（基础设施 $500/月）时自托管更划算。LiteLLM 提供六种路…

本教程实现一个基于Salesforce CodeGen的端到端代码生成工作流。从HuggingFace加载CodeGen模型（支持350M、2B、codegen2-1B、codegen25-7b等版本），通过自然语言提示生成Python函数，随后进行函数提取、语法检查、静态安全检查、单元测试验证、best-of-N候选重排序、多步程序合成、提示词实验、基准可视化及导出。展示了CodeGen作为结构化代码生成流水线的能力，不仅完成代码补全，还能评估、筛选和组织生成结果。

一个 OpenRouter API 密钥即可在 SillyTavern 的下拉菜单中解锁 300 多个模型，其中许多免费。指南包含五步连接流程、推荐尝试的角色扮演模型以及常见错误的修复方法。

参数高效微调（PEFT）技术中，LoRA 占据绝对主导：Hugging Face Hub 上 20，834 张提及单一 PEFT 技术的模型卡中 20，509 张指向 LoRA（98.4%）；外部站点 10，000 个检查点中 95.0% 是 LoRA；GitHub 搜索 `from peft import` 代码片段的 71.3% 结果为 LoRA。但研究者宣称其他技术超越 LoRA 的论文结果具备偏向性--调整学习率即可让 LoRA 匹配更优技术。Hugging Fac…

Codex CLI 支持自定义 OpenAI 兼容提供商，只需在 config.toml 中配置即可将请求路由到 OpenRouter。用户无需修改 Codex 本身，就能获得提供商故障转移、使用跟踪以及跨所有模型的统一密钥。

GitHub Copilot CLI 为初学者提供了常用斜杠命令的概述，帮助用户通过命令控制终端中的 AI 智能体。

来自ikyle.me的教程，指导在macOS上搭建本地编码代理，获Hacker News社区104个点赞。

OpenRouter 默认启用提供商故障转移（provider failover），模型回退（model fallbacks）则为选择加入。这两层机制分别应对不同类型的故障：提供商故障转移在 API 调用失败时自动切换至其他提供商，模型回退则在指定模型不可用时切换到备选模型。公告详细说明了各层的工作原理以及故障转移的停止条件。

在OpenRouter上追加`：floor`可获取最便宜提供商，通过`max_price`设定花费上限，并可免费使用20多个零成本模型。同时需注意避免计费陷阱。

Hermes Agent 已通过 OpenRouter 处理超过 17 万亿 tokens。使用指南包括设置流程、选择支持 64K 上下文窗口的模型，以及调整路由策略以兼顾成本与可靠性。

通义实验室利用 Arm SME2 指令集与 MNN 推理引擎，在支持 SME2 的旗舰手机上实现 Qwen3-VL-4B-Instruct 的实时推理。实测开启 SME2 后 Prefill 阶段提速 81%，Decode 阶段提升 13%。MNN 的 SME2 支持采用编译时内建与运行时自动检测设计，开发者无需手动配置。

WorkBuddy是面向国内用户的通用Agent产品，支持Windows和Mac，提供免费版和58元/月个人专业版，企业版已推出。内置代码开发、日常办公、设计创意三种场景模式及100多个行业领域AI专家。模型集成腾讯混元、DeepSeek（推荐V4 Pro）、GLM、Kimi等国产大模型，也支持接入兼容OpenAI协议的外部API。拥有Skills市场和MCP连接器生态，可打通QQ邮箱、腾讯会议、腾讯文档等服务。教程通过公众号周报生成和功能网页开发两个案例演示实际用法。

想要在Cursor中使用OpenRouter吗？ 这里有一份集成指南：https://openrouter.ai/docs/cookbook/coding-agents/cursor-integration

Gemini 2.5 Flash API 的定价与快速入门指南，指导用户配置 thinking budgets、比较不同提供商，并在 5 分钟内完成首次 API 调用。

Gemini 2.5 Flash API 支持配置思考预算（thinking budgets），用户可跨提供商进行比较，并在5分钟内完成首次API调用。

一个编码Agent调用HuggingFace上的两个Space，从零构建了展示巴黎地标3D高斯散点图的交互式画廊。Agent先用ideogram-ai/ideogram4生成每个纪念碑的黑色背景图像，再通过VAST-AI/TripoSplat从单张图像重建3D高斯散点（.ply），自动完成坐标系校正、取景、压缩为.ksplat（体积缩小约3倍），并构建基于Three.js的滚动切换、拖拽旋转查看器，最终部署为静态Space。整个过程无需客户端库，每个Space通过`agen…

该教程基于 NVIDIA cuTile Python 实现了分块 GPU 内核编程工作流，在 Colab 环境中配置 GPU、驱动、CUDA 及 cuTile 可用性后，分别构建了 tiled 向量加法、矩阵加法和矩阵乘法核函数，并以 PyTorch 作为回退保持 notebook 可执行。每一步均通过 PyTorch 验证结果正确性，并基准测试了各阶段的中位运行时间。

通义实验室第二期教程展示如何利用Agent（如Qoder）自动完成Android端侧AI App开发全流程。Agent依次执行：检查并配置Android环境（JDK 21、NDK 27等）、创建Native C++工程PhotoTaggerMNN、下载约1.4GB的Qwen3-VL-2B-Instruct-MNN模型、编译支持视觉能力的libMNN.so、将MNN接入工程、构建APK、推送模型至手机私有目录，最终确认MNN版本3.5.0及模型文件全部ok。核心思路是开发者定…

Thousand Token Wood v2使用四个不同实验室的小模型（gpt-oss-20b、MiniCPM3-4B、Nemotron-Mini-4B及微调Qwen 0.5B）驱动金融模拟游戏的智能体。核心发现是异构服务层摩擦在于vLLM 0.22.1需CUDA工具包，而非模型本身。通过容忍性JSON解析层，添加模型只需一条配置。信息隔离确保内幕标志不在提示词中，扫描测试验证无泄露。记忆用情绪摘要截断避免淹没。微调0.5B模型实现0%自成交、100%有效报价，真相防火墙零…

开发者用Qwen2.5-3B构建了五人森林生物多智能体经济体，每个智能体独立运行，通过vLLM部署在Modal，以Gradio为交互窗口。3B模型在100%调用中输出有效JSON，但经济判断能力弱。通过设计稀缺性（食物品种限制、易腐坏、冬季燃料危机）和优化提示词（禁止买入自产物品、给出示例）提升决策质量。15轮模拟中，蜜价从10跌至3、柴价从4涨至7、财富基尼系数从0.14扩至0.38。项目展示了小模型可靠格式化与不可靠推理之间的工程填补。

Suno Voices 面向 Web 付费用户开放。提升人声质量的 6 个技巧：在安静环境录音以减少背景噪音；先练习歌词再正式录制；不必追求完美，保留真实情感；录音时长尽量超过 1 分钟以提供更多学习素材；将人声匹配到合适的音乐流派（如民谣、流行、死亡金属、波萨诺瓦等）；敢于尝试不同风格以发现惊喜。这些技巧旨在帮助用户获得更个性化、表现力更强的声音效果。

Anthropic 发布 Claude Cowork，一款运行在 Claude 桌面应用中的知识工作智能体。它可读写本地文件、跨 Slack 和 Google Drive 等应用协作，执行多步骤任务并生成带引用的实际交付物。核心能力包括本地文件访问、子智能体、长时间运行和定时任务。Claude Cowork 区别于对话式 AI 工具，支持用户描述目标与期望结果后自动规划执行。指南还介绍了产品矩阵（对话聊天、Claude Code 编程、Claude Cowork 跨应用知识…

在Code w/ Claude SF 2026活动上，Claude Code工程团队分享了将智能体编程设为默认工作方式后带来的流程与结构变革。核心变化包括：规划转向即时（JIT）模式，强调快速原型与反馈；上下文收集变为"先问Claude"；代码审查中Claude处理风格与测试，人工专注于法律、安全等专业判断。新范式下，工程瓶颈从编写代码转向验证、审查与安全维护。

Anthropic 增长营销负责人 Austin Lau 介绍了非技术知识工作者使用 Claude Cowork 的最佳实践。Claude Cowork 是面向文档、电子表格等多步骤任务的 AI 助手，用户无需编程技能，将其指向文件夹或连接已有应用即可委托任务。与用于快速问答和头脑风暴的 Chat 以及面向开发者的 Claude Code 不同，Claude Cowork 适用于需要产出交付物、涉及多个文件或应用、可重复执行的场景。Lau 给出了判断任务是否适合的五项检查清…

视频教程：如何构建一个每周预算上限为1000美元的智能体，包含模型拒绝列表与自定义数据保留 使用了新的、可堆叠的护栏架构： 【引用 @OpenRouter】：OpenRouter 上的护栏是市场上最强大的：为您的 AI 流量提供集中式安全与治理 预算限制、ZDR、模型与提供商限制、提示词注入防御以及 DLP / 敏感信息检测，分层为您控制的规则！🧵

本文以《非暴力沟通》为例，提供了一个将书籍转化为可调用AI技能（Skill）的六步教程。作者使用Claude Opus 4.8模型，因其具备100万token上下文窗口、结构化输出及多步智能体（Agent）能力，能一次性处理全书逻辑。流程包含文本准备、全局结构分析、五类提炼（框架/原则/技法/反模式/作者声音）、技能生成及关键的自检步骤。生成的技能保留了书中原始框架命名（如OFNR四要素、长颈鹿语言），并将触发词优化为"怎么提意见不像在指责"等日常表达。整个流程耗时约45分…

claude-design-card 是一款专为中文内容创作者设计的 Skill。它能将文字、URL 或文章直接转化为可发布的视觉卡片，如公众号首图、小红书图文卡、教程步骤卡等，支持 28 种布局与 10 种主题。其核心价值在于自动化了"写完文章"后最繁琐的流程：自动提炼重点、选择版式、生成 HTML 并截图成 PNG，替代了以往手动使用 Figma 或 Canva 等工具的步骤。该工具开源，适合经常撰写相关内容的创作者尝试。

该篇文章标题涉及"Claude Code"的可配置选项，但提供的正文内容仅包含一张图片和一个外部链接，未给出任何关于模型版本、参数、性能、价格或功能的具体信息。根据规则，无法在摘要中提及原文不存在的细节。

本文是 PyTorch profiling 系列的开篇，从最简单的矩阵乘法加偏置操作出发，逐步讲解如何使用 `torch.profiler` 进行性能分析。涵盖 profiler 设置、导出统计表格与 Chrome trace、解读 CPU 和 GPU 活动的时序关系，以及 `torch.compile` 对底层 CUDA kernel 调用链的影响。实验基于 NVIDIA A100-SXM4-80GB GPU 运行，面向基本掌握 PyTorch 但缺乏 profiling…

Google在Kaggle举办的Tunix黑客马拉松，挑战开发者利用TPU和有限算力，将小型基础模型转变为通用推理引擎。获胜团队通过多阶段后训练流程实现了这一目标，该流程结合了监督微调（SFT）与GRPO、SimPO等先进对齐技术。比赛结果表明，社区能够借助开源资源成功训练出高能力的结构化推理模型。

本教程在Google Colab中构建一个完整的pgvector实验环境，展示PostgreSQL如何作为向量数据库服务于现代AI应用。内容涵盖安装PostgreSQL、编译pgvector扩展、通过Psycopg建立连接，并注册向量类型以实现与Python的平滑集成。最后使用SentenceTransformers创建并存储嵌入向量。

OpenAI、Thrive 与 Crete 合作，使用 Codex 构建了一个自改进的税务智能体。该智能体能够自动处理报税流程，提升工作准确性并加速整体工作流。

近日OpenAI的AI智能体Codex热度飙升。教程涵盖完整使用流程：从官网下载安装，支持从Claude Code和Cowork一键导入配置；界面分对话区和项目区，权限可选默认、自动审查或完全访问；模型推荐GPT-5.5，推理等级用高或超高，速度可选快速（1.5倍速度、2倍token消耗）或标准；建议开启引导模式、记忆功能，并设置全局AGENTS.md规则（卡帕西模板）；通过Skills和插件管理扩展能力；演示了开发网页（使用计划模式、批注功能圈选修改）和开发用药提醒App…

Google 发布了其多模态模型 Gemini Omni 的视频生成功能使用指南。该模型可通过 Gemini 应用、Google Flow 等平台体验。指南包含五项提示词技巧：利用模型已有的现实世界知识进行简洁描述；精确控制文本在视频中的渲染与排版；使用专业镜头指令（如推拉摇移）像电影摄影师一样调度画面；通过迭代编辑高效修改视频；以及在生成中直接调整角色的动作节奏或情绪。其核心在于通过精准的提示词引导模型生成复杂且可控的视频内容。

Anthropic通过三重机制控制Claude智能体的部署风险，包括用户误用、模型异常行为和外部攻击。其防护策略聚焦于三个层面：通过沙箱、虚拟机和网络出口控制限制智能体运行环境；利用系统提示词和模型训练引导其行为；以及对MCP服务器、第三方插件等外部内容实施细粒度权限管理。文章以Claude Code、claude.ai和Claude Cowork为例，阐述了不同产品如何设计对应的隔离架构。