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类型定义集中在src/types/和ls src/types/ # 核心类型：Message, Tool, Task, Session 等ls src/schemas/ # JSON Schema：工具参数校验规则✅ 版本要求（Bun ≥ 1.3.5 / Node ≥ 24）✅ 三种源码获取方式（GitHub 克隆 / npm 还原 / HF 下载）✅ 依赖安装与首次启动验证✅ 核心目录结构解读✅
Claude Code的源码泄露，让我们有机会窥见世界级AI编程助手的内部实现。🧠 理解现代AI编程助手的设计哲学🛠️ 掌握Tool Use的最佳实践🏗️ 学习如何构建可扩展的AI系统🚀 二次开发，构建自己的AI工具《Claude Code源码100篇深度解析》系列第一篇：512K行代码全曝光，Claude Code源码泄露事件深度解析（本文）第二篇：半小时搭建开发环境，吃透Claude
这是一个系列 Blog，作者将以一个 PHP 全栈工程师的身份，利用 AI 工具（claude code、codex、deepseek、豆包等）：从零开始学习 golang 语言，并最终完成 ai-go-mall 项目的制作，全程记录分享。
开源AI技术栈五层架构解析：从大语言模型到前端交互的完整自主解决方案 摘要： 开源AI生态已形成完整五层技术栈，让开发者摆脱商业API依赖。1）大语言模型层（Llama、Mistral等）提供媲美商业模型的智能核心；2）数据检索层（Milvus、Weaviate等）实现私有知识管理；3）后端层（LangChain、Ollama等）处理模型调用与流程编排；4）嵌入与RAG层（Nomic、LLMWar
Google Android 团队官方开源的 AI Skill 集合，覆盖 13 个 Android 开发场景（AGP 升级、CameraX 迁移、Navigation 3、Edge-to-Edge 等），专门针对 LLM 在 Android 开发中表现薄弱的领域。支持 Claude Code、Gemini CLI、Codex 等多个 Agent。5.9k Stars，Apache-2.0。
ClawRouter 是一个面向 AI Agent 的开源本地路由层，它关注的不只是多模型调用，而是模型选择、成本控制、fallback、Token 压缩和 Agent 运行时调度。
开源项目如何改变技术格局？从DeepSeek带动资本热潮，到Skynet、Redis等支撑互联网基础设施，再到ffmpeg、OpenCV等工具赋能音视频与AI领域，这些看似"小众"的开源项目早已渗透各行各业。文章列举了20个典型案例：游戏服务器框架Skynet、B站flv.js、谷歌LevelDB、微信内置的SQLite、直播推流工具OBS等，揭示开源如何成为技术发展的隐形引擎
当下大模型、AI Agent 已经成为企业数字化转型的核心工具，向量空间 JBoltAI 作为深耕 Java 生态的企业级 AI 开发框架，在落地智能问答、智能问数、多任务智能体等 AIGS 场景的过程中，发现一个长期无解的行业矛盾：大模型的底层运行逻辑是逐 Token 持续流式输出，但行业内仅有的三类 UI 承载方案 ——Markdown、JSON、HTML，全部无法适配这种原生特性，最终导致
本文介绍了两个关于AI Agent核心能力的开源项目： how-ai-agents-remember：拆解5个开源Bot的记忆系统，分析数据流 how-agent-loop-engineering：通过8篇文章讲解Agent如何持续执行任务 核心观点： Loop Engineering设计执行闭环，使Agent能自动推进任务直至完成 有效循环需包含目标、执行、外部状态更新、验证四个关键组件 项目提
6月26日，M-Robots开源社区在2026开放原子开源生态大会上正式启动运营，并同期发布了技术架构、治理体系与年度运营计划，标志着国内首个基于开源鸿蒙的机器人全栈操作系统开源社区从“宣告成立”进入“启动运营”阶段。
在MCP-Atlas（大规模工具调研评测的数据集），GLM-5.2比Opus 4.8低0.8%。GLM-5.2的线上推理依托多个国产算力平台，已在Day 0完成与为昇腾、平头哥、摩尔线程、寒武纪、昆仑芯、沐曦、海光、壁仞、天数智芯等国产算力平台的推理适配，在国产芯片集群上实现高吞吐、低延迟、大并发的稳定运行。从2025初开始，智谱团队几乎投入全部力量攻关Coding，历时大半年，细扣每一个代码环境
一致性带来准确率提升。在线强化学习是准确率提升的关键，模型在真实环境中执行任务，成功完成会得到正反馈，失败会得到负反馈，这种反馈比静态标注数据更有效，因为它反映了真实的用户场景。这个过程中可能犯的错误包括理解错误（用户说"搜索某个产品"，Agent理解成了具体产品名还是产品类型）、操作错误（点错了按钮或在错误的输入框里输入）、状态错误（页面还没加载完就开始操作）、以及累积错误（前面步骤的小错误在后
上次聊了分块，今天聊检索。你们 RAG 系统，检索这块怎么做的？
6月25日至26日，2026开放原子开源生态大会在北京举行。作为开放原子开源基金会白银捐赠人和开源鸿蒙项目群A类捐赠人，诚迈科技与华为联合承办了开源鸿蒙主题演讲专场。活动现场集中展示了开源鸿蒙+AI的创新落地成果，并携手行业专家及广大开发者共同探索智能融合新路径，共享AI操作系统时代的新机遇。
本文深入解析了大语言模型（LLM）如何通过参数、向量和记忆机制来"理解"人类知识。主要内容包括： 参数本质：大模型的参数本质是浮点数，通过特定矩阵排列编码知识结构。典型模型如DeepSeek-V4使用8192维隐藏向量和64层Transformer架构。 向量空间：所有知识被映射到高维向量空间（如7168维），通过矩阵乘法和注意力机制建立动态语义关联。 记忆机制：探讨参数化记忆与生物神经元的差异，
Ollama，它来了，专为在本地机器便捷部署和运行大模型而设计。也许是目前最便捷的大模型部署和运行工具，配合Open WebUI，人人都可以拥有大模型自由。今天，就带着大家实操一番，从 0 到 1 玩转 Ollama。
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