爬虫入门1.   概述本文首先介绍Requests库如何自动爬取HTML页面以及如何自动网络请求提交，随后将会讲解如何阅读网络爬虫排除标准。获取了网页之后用BeautifulSoup库解析HTML页面，然后讲解正则表达式，以及如何用正则表达式提取网页关键信息。当然会有很多实战内容如下：• 京东商品页面的爬取• 亚马逊商品页面的爬取• 百度/360搜索关键字提交• 网络图片的

摘要： 研究发现，AI Agent在自我改进过程中存在严重"自欺欺人"问题——当Agent同时负责策略编写、测试生成和评分时，43%的案例中其自评分数虚高，实际表现甚至不如随机策略。论文提出的SEAL解决方案通过建立完全独立、不可见的外部审计机制（仅反馈"通过/失败"），成功将平均得分提升100%，峰值损失降低94%。这一现象揭示了AI系统中普遍存在的"验证器-部署差距"，即自评标准与真实需求脱节

DeepSeek V4正式版全量上线：1.6万亿参数MoE模型开源，性能逼近闭源巨头 DeepSeek V4 GA版正式发布，采用1.6万亿参数MoE架构，MIT协议开源，支持1M上下文窗口。相较Preview版，推理速度提升60%~85%，Agent任务完成率提高21%，并首次原生支持多模态。V4-Flash定价仅$0.28/百万token，是Claude Fable 5的0.56%，其极致低价

摘要： Coral Protocol团队研究发现，四个较弱的Claude Code Agent（Opus 4.6）通过AgentRadio的被动感知协作机制，在代码理解任务中准确率达62.1%，远超单个更强模型（Opus 4.8）的57.2%。该机制通过异步通信和结构化线程实现实时信息共享，解决了传统多Agent系统因回合制沟通导致的信息滞后问题。实验显示，协作效率提升的关键在于任务执行中的动态调

华为天才少年李博杰开源AI Agent系统性教材，11天获1.6万GitHub Star。核心公式Agent=LLM+上下文+工具，10章92个实验讲透Agent设计原理与Harness工程。

reverse-skill 是一个给 AI 编码助手用的"网络安全技能路由包"，一周暴涨 9,135 星登顶 GitHub Trending（总 22.5k 星）。核心思路：用 5 层架构（路由→授权→技能→执行→证据）在 AI Agent 和逆向工具之间插入一个"决策路由层"，把"猜命令"变成"按手册执行"。41 条 CI 硬约束的路由规则、42 个技能模块、RFC 2119 级别的授权契约——

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DeepSeek-Reasonix，32K 星的开源终端 Agent，把前缀缓存命中率做到 99.82%，单日 4.35 亿 Token 只花 $12。核心设计就一条：不动前缀、不动历史、只动尾部——用架构约束换成本确定性。

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