2026 年的 AI 江湖，少了些喧嚣，多了些务实。那些靠 PPT 融资的公司倒下了，而那些在化工厂里优化管道、在财务室里核对发票、在手机芯片里默默运行的公司站起来了。从 “Talking” 到 “Doing”，这就是 AI 进化的必经之路。💬 思考题你所在的公司里，有哪些流程是高度重复、规则明确，且需要查阅大量文档的？那里就是 Silent Agent 的最佳登陆点。

把代码库喂给大模型，本质上是将隐性知识显性化。它不会取代资深架构师的判断力，但它能把一个刚入职的新人，瞬间武装成一个对代码库了如指掌的“伪资深”员工。💬 思考题在这个系统里，如果引入了 git commit log（提交记录）和 PR comment（代码评审记录）作为额外上下文，会对 Bug 排查有多大提升？🎯 动手实践Clone 上面的 Python 脚本，找一个你自己最复杂的开源项目（比

使用 Python 的LangGraph# 1. 定义工具集：赋予 AI "手" 和 "脚"# 2. 定义状态图：不仅是链，而是图（Graph）# 允许 Agent 在执行失败后回跳到 Planning 阶段重试# 思考下一步行动# 执行工具调用# 自我反思：结果符合预期吗？return "planning" # 回退重试# 编译成可执行的智能体如果你是应用开发：立刻掌握Agent 编排框架（如

Seata AT 模式虽然号称“对业务无侵入”，但其Global Lock 是以数据库记录的形式存在的。理解这一点至关重要。所有的“无侵入”黑科技，背后都标好了价格。这次 10 小时的停机事故，就是我们支付的学费。赶紧去检查一下你项目里注解的属性，是不是有人为了偷懒写了9999999？

35 岁开始学 Python，晚吗？如果你想成为一名靠写代码谋生的初级程序员，太晚了。如果你想成为一名利用技术手段成倍放大自己行业经验的专家，现在刚刚好。AI 时代的到来，其实是降低了编程的门槛，提高了对业务理解的要求。这实际上是对有经验的职场人的一种利好。不要被焦虑裹挟，也不要被营销号忽悠。从今天开始，在你的电脑上安装一个 Python，申请一个 API Key，尝试解决你工作中哪怕最微小的一个

Context Window 限制：虽然现在有 128k context，但太长的输入会导致“Lost in the Middle”现象，中间的信息被遗忘。成本：全量输入的 Token 消耗巨大。通过以上不到 200 行的核心代码，我们实现了一个端到端的“视频练丹炉”。回顾我们的流水线mp4->wav(FFmpeg)wav->json(Whisper)json->summary(LLM)summa

自动等待（Auto-waiting）：告别。Playwright 会自动等待元素显式、可点击后再执行操作。网络拦截（Network Interception）：原生支持修改请求和响应，做 Mock 测试极为方便。浏览器上下文（Browser Context）：一个浏览器实例通过“沙箱”隔离，可以毫秒级创建上百个独立的“账号环境”，并发测试神器。Shadow DOM 穿透：原生的 CSS 选择器即可

2026 年是 AI 从“虚拟”走向“实体”，从“预测”走向“推理”的关键之年。对于普通程序员而言，技术栈的更新换代从未停止。恐慌没有意义，唯有保持学习的饥饿感，才能在这场技术变革的大潮中乘风破浪。互动话题：你认为具身智能会在 5 年内走进普通家庭吗？欢迎在评论区留下你的看法！

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2026 年是 AI 从“虚拟”走向“实体”，从“预测”走向“推理”的关键之年。对于普通程序员而言，技术栈的更新换代从未停止。恐慌没有意义，唯有保持学习的饥饿感，才能在这场技术变革的大潮中乘风破浪。互动话题：你认为具身智能会在 5 年内走进普通家庭吗？欢迎在评论区留下你的看法！