就在前几天，开源智能体项目在 GitHub 上以超过 25 万+ 的 Star 数登顶榜首，超越了 Linux 和 React，成为当前 GitHub 平台上关注度最高的开源项目之一。从上图中可以看到，OpenClaw 自 2025 年底启动以来，增长曲线几乎呈一条垂直曲线上升，在极短时间内积累了庞大的关注量，并迅速超过 Linux 这类长期积累的老牌开源项目。目前，OpenClaw 已不再只是一

不过经过交叉求证，基本可以确定这件事是真的——全球公认封神的CLI AI工具Claude Code，竟因为一个极低级别的失误，核心源码直接全网曝光，相当于把压箱底的技术家底，毫无保留摊在了全世界开发者面前。这次事件，是Anthropic的重大失误，却是全球开发者的技术红利，也将彻底改变AI编程工具的行业格局。这次源码泄露，过程离谱到让人不敢相信，没有黑客入侵，没有技术破解，纯纯是团队自己坑了自己：

想必不少朋友已经订阅了各种 Coding Plan。如今各大厂商纷纷推出类似手机流量套餐的模型订阅服务：不同档位对应不同的 token 配额，而可用模型的范围，往往也不局限于厂商自家产品。以我使用的火山方舟为例，其套餐中不仅包含自家的豆包系列模型，还提供了 minimax-m2.5、glm-4.7、deepseek-v3.2、kimi-k2.5 等多种第三方模型。这种模型超市式的供给，使得我们在实

深度求索（DeepSeek）这家公司可谓是一举成名，迅速在人工智能领域引起了广泛关注。不过，我在访问官网时发现，在 DeepSeek 的官网上，展示的模型是 V3：然而，真正让 DeepSeek 声名大噪的，却是 R1 这一模型。根据发布记录，V3 要早于 R1 发布。R1 开源发布，难道是 V3 的精简版本？就像很多商业软件的做法。就这个问题，我问了一问 DeepSeek，得到如下答案：后面一个

有很多人将开源和免费划等号，其实只要我们查看过开源协议，没有哪一个开源协议是禁止开发付费产品的，比如像 MIT、Apache 等宽松的开源协议，源码可以修改，修改后可以闭源，而像 GPL 之类的比较严格的开源协议，只要求如果产品中使用了开源代码，也需要开源产品代码，并没有限制商用。关于开源鸿蒙系统，其实不止一家公司在做，还有一家名为深开鸿的公司，在华为鸿蒙PC发布之前，就推出了开源鸿蒙PC，有笔记

不过经过交叉求证，基本可以确定这件事是真的——全球公认封神的CLI AI工具Claude Code，竟因为一个极低级别的失误，核心源码直接全网曝光，相当于把压箱底的技术家底，毫无保留摊在了全世界开发者面前。这次事件，是Anthropic的重大失误，却是全球开发者的技术红利，也将彻底改变AI编程工具的行业格局。这次源码泄露，过程离谱到让人不敢相信，没有黑客入侵，没有技术破解，纯纯是团队自己坑了自己：

更离谱的是，Claude Code 居然将 out 目录删除了，平常做一些 grep、git 操作，都要我确认，删除 out 文件夹却没有经过我的确认。从我最早接触 Chromium 时的 10 版本，到如今的 146，不仅版本号的在疯狂增加，更剧烈的是其内部代码的持续重构与功能演进。每完成一个 patch 迁移，我希望能记录到 PATCH_MIGRATION_LOG.md 中，但在执行 Plan

在实际使用时，几乎每一步操作都会触发确认提示，例如读取文件、写入计划文档、执行脚本等。更让人困扰的是，即使对同一类操作已经授权，后续仍然会被反复询问，严重影响使用体验和效率。开启后，可以跳过权限确认，直接执行潜在危险操作。虽然这极大提升了效率，但也引入了安全隐患，一旦执行错误命令，可能直接影响系统。如果你也被 Claude Code 的权限机制困扰，不妨尝试这种方式，往往会有明显的体验提升。在使用

随着生成式人工智能（如 ChatGPT）的快速发展，AI Agents（人工智能体）正从概念走向大规模应用。2025 年被广泛视为“AI Agent 元年”，其技术栈的成熟标志着智能系统从“被动响应”向“自主决策”的跃迁。那么什么是 AI Agents 呢？构成 AI Agents 的技术栈有哪些关键组成部分？本文参考了一些资料，尝试解释这一概念，主要参考了以下内容：AI Agents Stack

这是课程[Neural Networks and Deep Learning]第1周的习题解答，共10道题。解答：100年前，电力的出现引起工业革命，今天，AI也成为新的驱动力。答案是选项4。解答：深度学习出现空前繁荣，主要原因有：更多的数据更多的应用场景得到应用计算力的提升所以答案是选项1、2、3。解答：机器学习是一个迭代过程，先有点子（Ide...