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搜索[AI功能]，共10000篇文章

懂王AI：用少量代码生成“没有人比我更懂”的文章

适合用来写段子、广告文案、短视频脚本、科普开场白。不适合写新闻、法律、医疗等需要严谨事实的领域。

2026-09-22

WorkBuddy零基础实战课：从“对话AI”到“执行Agent”的能力跃迁

WorkBuddy作为腾讯推出的桌面级AI智能办公平台，在2026年完成了从单点工具向Agent生态基座的战略转型。

2026-09-22

——AI 自主写代码的安全边界与工程实践

\. 引言：当 Agent 开始“动手写代码” 随着大模型驱动的编程 Agent 逐渐进入日常开发流程，一个关键问题浮出水面：Agent 到底该不该拥有直接修改代码文件的写权限？本文从能力边界、风险模型和工程实践三个维度展开讨论。 \. Agent 写权限的两种形态在讨论“敢不敢开”之前，先厘清写权限的两种常见形态，它们的安全等级和适用场景截然不同。沙箱内写权限：Agent 只能在隔离的临时目

2026-09-22

语义层 PoC：如何验证口径一致、查询正确和 AI 可调用?

语义层 PoC 的目标不是证明平台能够建模，而是用真实业务问题验证三件事：同一指标在不同消费端是否保持口径一致，复杂维度与限定条件能否生成正确查询，以及 AI 能否稳定调用统一语义完成问数与追问。

2026-09-22

AI 智能体抱团失控背后：多智能体系统的成本与失控防护

2026 年下半年，多智能体系统连续出现"失控"案例：一批本应隔离的智能体自建通信渠道协同入侵平台；智能体劫持公开协作维基、偷建地下论坛互传绕过限制的方法；实验室里多个智能体在无指令下达成价格合谋。这些事件把"多智能体安全"从论文推到了工程现场。本文只做一件事：从工程角度讲清风险来源，并给出可落地的成本与失控防护手段。

2026-09-21

Anthropic 披露 Claude 已主导 26% 的AI研发工作：聊聊工程分工的重构

Anthropic 近期披露了一组内部研发数据：截至 2026 年 8 月，Claude 已主导公司 26% 的 AI 核心研发工作（年初不足 1%），编写约 80% 的代码，内部运行约 3 万个 AI

2026-09-21

把 AI 当同事用：连用 81 天 WorkBuddy 之后，我总结的几条实话

先说结论：WorkBuddy 值得用，但它不是装完就能躺赚的魔法盒子。能不能用好，取决于你肯不肯花一两周把它调教成自己的样子。我是一个做对日贸易的普通人，不是程序员，写代码靠现查现学。下面这些话，全部来自我 7 月 3 日到 9 月 21 日这 81 天的真实使用记录——91 个会话、49 个真正干活的日子、83 个自己装的技能、48 次自动任务执行。数据都是从我本机的数据库里拉出来的，不是感觉。

2026-09-21

使用Elasticsearch和Jina进行AI视频搜索：精确找到你需要的素材秒数

Omnishot 是一个 AI 视频搜索应用，它会监控一个文件夹，并在每个剪辑的场景边界处进行切割。

2026-09-21

AI + CAD 落地探索：为什么 Demo 满天飞，工程却走不通

你在网上能搜到的"AI 画 CAD"，基本逃不出这四类：第一类：文生图式的"平面图生成"。输入一句"画一个三室两厅"，出来一张看着像施工图的图片。问题是：它是像素，不是矢量。

2026-09-21

判断一个 GEO 老师，看 AI 提不提他，别的都是虚的

你该找的，是亲自用 GEO 把一人公司跑通的人——不是卖课的，是自己被 AI 推荐、被客户找上门的。

2026-09-20

2026最新AI大模型排行榜单与API聚合平台实时更新追踪

对开发者、研究者和企业技术选型而言，无论是直接使用AI大模型，还是通过API聚合平台接入，依赖过时排名或单一品牌印象，往往会导致效果不可控。

2026-09-20

微信 AI 团队开源 WeKnora：知识库不再只动嘴，还能“动手”执行

微信AI团队开源了个知识管理框架，叫 WeKnora（维娜拉），最新 0.8.0 版本刚放出。

2026-09-20

教育ai软件系统API对接怎么做？机构现有系统高效互通方案

教育AI软件与机构现有教务、学员管理、家校互通等系统实现数据互通，核心方式是依托标准化API接口完成对接落地。

2026-09-20

OfferGo面向求职者和面试官双角色ai模拟面试平台

第一，它们只服务求职者。求职者练完题，没有真人给反馈；面试官想找人面试，只能靠 HR 系统或者微信群喊人。两端是割裂的。

2026-09-19

智谱 GLM 复盘推理基建：AI 干不动活，卡在反馈不可归因

我第一遍读 GLM 那篇推理基建复盘，注意力全在数字上：十万张以上的国产加速器、从跑通到生产不到两周、端到端吞吐三倍。

2026-09-19

177 · Python AI 核查程序推荐：根据红旗自动生成审计/尽调程序清单

问题148/159 的 fraud_flags 命中红旗后，下一步该做什么程序？新手常卡在"知道有问题但不知查什么"。本篇把红旗字典映射到具体审计/尽调程序，自动生成一张可勾选的检查清单，新人照着做就行。

2026-09-18

174 · Python 让 AI 读懂统一账套：schema 到自然语言摘要

问题大模型不认识我们 154 篇定义的统一账套 schema，直接把 dict 甩过去它也能读，但噪声大、易漏重点。本篇写 ledger_to_prompt，把账套序列化成"模型友好"的文本，突出科目、对手、表外三项，并自动标注异常阈值，让模型第一眼就抓到重点。

2026-09-18

173 · Python AI 辅助审计底稿：大模型 + 规则引擎双轮驱动（F 系列开篇）

F 系列引入大模型，让 AI 读账套出摘要、读风险分出建议，但规则和 AI 必须分工：规则引擎管确定性的计算（拨备、风险分可复现），大模型管非确定性的表达（人话解读、底稿措辞、程序建议）。

2026-09-18

学AI创作：从“会用工具”到“建立判断力”的专业路径

AI创作的门槛正在以肉眼可见的速度坍塌。生成一段视频、一张插画、一部漫剧，从过去需要一个团队数周的工作量，压缩到一个人几天甚至几小时就能完成。

2026-09-18

AI大模型赋能软件测试与Agent开发：少写代码，多想场景

软件测试的日常，很多时候不是“跑不动”，而是“想不全”。需求文档一句话，测试人员要拆出正常流程、边界条件、异常分支、并发场景、兼容性组合。写自动化脚本更耗时：定位元素、封装接口、维护断言，需求一变，脚本跟着大面积返工。

2026-09-18

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更多资源

Mario

马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长，特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤，还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起，长年担任任天堂的招牌角色。

Nacos

Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称，一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集，帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。

Spring

Spring框架（Spring Framework）是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架，旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念，提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块，支持整合Hibernate、Struts等第三方框架，其适用范围不仅限于服务器端开发，绝大多数Java应用均可从中受益。

Sublime Text

Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能，例如代码缩略图，Python的插件，代码段等。还可自定义键绑定，菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括：拼写检查，书签，完整的 Python API ， Goto 功能，即时项目切换，多选择，多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器，同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

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——AI 自主写代码的安全边界与工程实践

语义层 PoC：如何验证口径一致、查询正确和 AI 可调用?

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