就在网传DeepSeek V4 即将上线前夕，AI 圈直接上演疯狂内卷大战，各大厂商扎堆密集更新大模型新版本，全员抢跑发力，算力、长上下文、代码、全模态、Agent 能力全面升级，2026 年 AI 大模型上半场，彻底卷疯了❗。百万级超长上下文，深度推理 + 代码 + 工具调用拉满，多版本分层上线。295B MoE 架构，256K 上下文，综合能力全面补强。✅阿里 通义千问 3.6 Max Pre

在AI辅助编程时代，很多开发者已经习惯用ChatGPT、CodeBuddy等工具来加速开发。但同样是用AI写代码，为什么有人能快速完成复杂项目，有人却一直在和AI"对牛弹琴"？答案很简单：**提示词（Prompt）的质量决定了AI输出的质量**。本文将以一个实际项目——**C盘清理工具**的开发过程为例，分享如何编写高效提示词，让AI精准理解需求并产出可用代码。

近日，GPT-5.5“7句话生成3D游戏”的视频在技术圈疯传。很多人惊呼“AI真的要取代程序员了”。但我要说——别神话GPT-5.5，DeepSeek V4 Pro同样可以做到，而且能做得更复杂、更完整。本文将以我亲手开发的Low Poly风格“广州主题公园”为例，展示DeepSeek V4 Pro如何辅助生成一个包含广州塔、摩天轮、过山车、游客AI等完整系统的动态3D模拟程序，同时深度对比两大模

近日，GPT-5.5“7句话生成3D游戏”的视频在技术圈疯传。很多人惊呼“AI真的要取代程序员了”。但我要说——别神话GPT-5.5，DeepSeek V4 Pro同样可以做到，而且能做得更复杂、更完整。本文将以我亲手开发的Low Poly风格“广州主题公园”为例，展示DeepSeek V4 Pro如何辅助生成一个包含广州塔、摩天轮、过山车、游客AI等完整系统的动态3D模拟程序，同时深度对比两大模

V4模型在逻辑推理、编程能力和世界知识方面表现突出。逻辑测试中，它正确解答了竹竿过门和洗车店问题；编程测试展现了强大的SVG绘图、3D场景构建（如竹林模拟）和界面开发能力（如Windows98模拟）。尽管在SBTI测评应用上出现小偏差，但迅速纠正。V4虽未实现多模态，但在开源模型中仍属第一梯队，且针对国产昇腾芯片进行了优化，未来有望进一步提升。

V4模型在逻辑推理、编程能力和世界知识方面表现突出。逻辑测试中，它正确解答了竹竿过门和洗车店问题；编程测试展现了强大的SVG绘图、3D场景构建（如竹林模拟）和界面开发能力（如Windows98模拟）。尽管在SBTI测评应用上出现小偏差，但迅速纠正。V4虽未实现多模态，但在开源模型中仍属第一梯队，且针对国产昇腾芯片进行了优化，未来有望进一步提升。

V4模型在逻辑推理、编程能力和世界知识方面表现突出。逻辑测试中，它正确解答了竹竿过门和洗车店问题；编程测试展现了强大的SVG绘图、3D场景构建（如竹林模拟）和界面开发能力（如Windows98模拟）。尽管在SBTI测评应用上出现小偏差，但迅速纠正。V4虽未实现多模态，但在开源模型中仍属第一梯队，且针对国产昇腾芯片进行了优化，未来有望进一步提升。

V4模型在逻辑推理、编程能力和世界知识方面表现突出。逻辑测试中，它正确解答了竹竿过门和洗车店问题；编程测试展现了强大的SVG绘图、3D场景构建（如竹林模拟）和界面开发能力（如Windows98模拟）。尽管在SBTI测评应用上出现小偏差，但迅速纠正。V4虽未实现多模态，但在开源模型中仍属第一梯队，且针对国产昇腾芯片进行了优化，未来有望进一步提升。

vscod pyinstaller : 无法将“pyinstaller”项识别为 cmdlet。

《OpenManus的昙花一现：AI开源项目的生存启示录》摘要：2025年3月，OpenManus作为Manus的开源替代品迅速走红，3-5天开发即登顶GitHub全球榜首，却在短时间内销声匿迹。其失败源于四大硬伤：技术门槛低、商业模式缺失、大厂竞争压力和维护成本过高。相比之下，OpenClaw凭借核心技术、活跃社区和真实用户需求持续发展。案例揭示开源项目的生存法则——短期热度易得，长期价值难求，