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Technology

markdown-viewer/skills 最妙的地方,不是让 Markdown 更好看,而是让代码块终于开始像界面一样活起来

markdown-viewer/skills 这类项目真正补上的,不只是 Mermaid、图表和可视化效果,而是把 Markdown 从纯静态文档,往可交互、可演示、可承载复杂技术表达的工作介质再推了一步。它值钱的地方,不是再多一种语法,而是让代码块、图表和技术说明终于开始在同一个文档里长成活的界面。

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金融智能真正难的,不是把结构化和非结构化数据都接进来,而是让它们在同一套 Agent 编排里说同一种话

Snowflake Cortex Agents 在金融场景里最有价值的,不只是把 SQL、搜索和大模型拼在一起,而是试图用同一套 Agent 编排,把结构化数据、非结构化文档和业务逻辑统一到一个可治理的分析流程里。这件事一旦跑通,金融智能就不再只是多一个问答入口,而是开始接近真正可落地的分析操作系统。

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AI 明明让程序员提效了,为什么大家反而加班更狠了?问题可能不在工具,而在老板量生产力的尺子歪了

当 AI 编程工具把局部效率拉起来之后,很多团队并没有因此更轻松,反而被推向更快的交付节奏、更激进的考核和更扭曲的生产力指标。问题不是 AI 提效本身,而是组织开始用错误的尺子量人,把局部提速误读成整体提效,最后让程序员加班更狠、焦虑更深。

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如果你已经在用 Codex,我会建议你直接收藏这个 awesome-codex-subagents

当大家还在把 Codex 当单线程写代码助手时,awesome-codex-subagents 这类项目已经把重点往前推了一步,开始围绕 subagents 组织工作流、分工和执行策略。它真正值钱的,不只是一个资源列表,而是把 Codex 的使用方式从问答式协助推向多代理协作。

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做 Agent 最容易写错的两样东西,System Prompt 和 Skills 真不是一回事

很多团队做 Agent 时最常见的一个错误,就是把本该写进 System Prompt 的东西塞进 Skill,再把本该沉淀成 Skill 的流程硬塞回主提示词。看起来都叫‘指令’,其实它们解决的是两类完全不同的问题。边界一乱,Agent 很快就会变得又重、又脆、又难维护。

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Open CoDesign 想做 Claude Design 的本地免费平替,但它真正打到点上的,是把 AI 设计工具从订阅制拉回了可控软件

Open CoDesign 打出的标签很直接,Claude Design、v0、Lovable、Bolt.new 的开源替代。但它更值得看的地方,不只是免费,而是把本地优先、多模型、可导出、可中断、可见 agent 活动这些能力重新组合起来,让 AI 设计工具开始更像一款用户真正能掌控的软件。

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如果你的 Agent 不上生产,永远只是个玩具

AI Agent 这波真正的分水岭,不是 demo 能不能跑起来,而是能不能进生产。很多团队卡住的根本不是模型不够聪明,而是缺少 Harness、控制平面、评测、权限、回滚和观测这些工程化底座。Agent 如果不上生产,价值永远停留在演示层。