每周写周报是职场人的"必修课"，但重复的整理工作总是让人头疼。本文将带你从零开始，使用智谱GLM-4.7大模型 + Qclaw，打造一个全自动化的周报生成系统，让AI帮你搞定繁琐的总结工作！智谱AI（Zhipu AI）是国内领先的大模型研发公司，专注于认知智能大模型的研究与应用。其打造的智谱开放平台（open.bigmodel.cn）为开发者提供了一站式的大模型API服务。│ Qclaw周报生成器

Qwen3.6-Plus的出现，加上通义升格为事业部的组织调整，释放的信号很清晰：中国AI编程赛道正式进入深水区。竞争的焦点不再是谁的参数多、谁跑分高，而是谁能让开发者真正用起来、谁能在实际编程场景中交付可用代码。ATH架构的"自检回路"是一个有意思的设计方向。它不追求一次生成完美代码，而是接受"生成→验证→修复"的迭代模式。这种思路其实跟人类程序员的工作方式很像——很少有人能一次写出零bug的代

大家好，我是摘星，今天来聊聊这个春天AI圈最热闹的一件事：开源大模型的牌桌被彻底掀翻了。三月底智谱GLM-5.1悄悄登顶SWE-bench Pro全球第一，四月初谷歌Gemma 4用31B参数追平200B+模型，而DeepSeek V4的消息像挤牙膏一样从论文里慢慢渗出来——万亿参数、全新Engram架构、100万上下文，却连Nvidia都没给看过。三场暗战同时上演，开源大模型的格局已经跟半年前完

GPT-6的发布标志着大模型行业从一个阶段进入了另一个阶段。上一个阶段的主题是「大」——更大参数、更多数据、更强算力。GPT-6告诉我们下一个阶段的主题是「巧」——如何用更聪明的方式组织参数，如何让模型自己判断什么时候该深入思考，如何让不同模态真正融合而不是简单拼接。MoE架构把参数规模和推理成本解耦，这是一个工程上的巨大突破。双系统推理把思维链从外部技巧变成了内置能力，这是一个认知架构上的创新。

国产AI芯片能不能跑顶级大模型？从目前披露的信息来看，答案是"能"。这到底是一次技术突破，还是一次政治表态？我认为两者兼有。从技术角度看，CANN Next的95% CUDA兼容性、昇腾950PR在推理端的性能表现，确实是实打实的工程成果。DeepSeek团队数月的算子重写和精度对齐工作，不是"政治任务"能推动的——这是纯粹的工程硬实力。从产业角度看，这件事的最大意义不在于DeepSeek本身，而

DeepSeek V4还没有正式发布，本文所有技术细节都基于公开论文、GitHub仓库和行业报道整理，最终规格以DeepSeek官方发布为准。但仅从已有信息来看，V4代表了一种独特的AI发展哲学：不靠堆硬件、不靠堆数据，而是通过算法层面的精细创新来突破性能边界。mHC修复了Transformer架构中一个延续十年的"设计债务"，让深层网络的训练更加稳定。Engram开辟了一条全新的知识检索路径，用

路线一：暴力美学。以 OpenAI 为代表，持续增大模型规模，依靠庞大的算力集群和数据工程来推动性能边界。GPT-5 就是这个路线的最新产物——超大参数、超强能力，但训练和推理成本也是天文数字。路线二：架构创新。以 DeepSeek 为代表，通过架构层面的创新来提升效率。mHC、Engram、DualPath 三项技术本质上都是在回答同一个问题：如何用更少的算力做更多的事。这条路的好处是成本可控，

GPT-6的发布标志着大模型行业从一个阶段进入了另一个阶段。上一个阶段的主题是「大」——更大参数、更多数据、更强算力。GPT-6告诉我们下一个阶段的主题是「巧」——如何用更聪明的方式组织参数，如何让模型自己判断什么时候该深入思考，如何让不同模态真正融合而不是简单拼接。MoE架构把参数规模和推理成本解耦，这是一个工程上的巨大突破。双系统推理把思维链从外部技巧变成了内置能力，这是一个认知架构上的创新。

要理解后面的内容，我们必须先把Function Calling（函数调用）这件事搞清楚。首先，我们需要定义一组工具。每个工具包含：名称、描述、参数schema。# 定义搜索工具"""搜索引擎工具 - 用于获取最新的行业动态和市场信息"""description: str = "搜索互联网获取最新信息。适用于查询实时数据、新闻、行业动态等场景。description="搜索关键词，建议包含品牌名、产

问题：定义了20+个工具，模型选择困难。解决按场景分组，每次只给模型暴露相关工具用层级化的工具注册机制对工具按功能打标签，模型根据意图动态选择ReAct告诉我们AI可以边想边做让工具调用变得标准化Agent架构让AI能处理复杂多步骤任务MCP让工具生态真正走向互联互通2026年，工具调用能力已经成为AI应用的标配。未来，我们期待AI能更自然地融入我们的工作流，成为真正的"数字同事"。如果你还在用A