OpenAI提出"Harness Engineering"新概念，通过五个月实验完全依靠AI（不写一行人工代码）开发出百万行可运行产品。该技术让AI自主完成编码、测试、文档、发布等全流程开发工作，突破传统需要人工审核的模式。其核心是优化AI智能体的自测和运行感知能力，实现"管理流程而非代码"的全自动化开发。相比提示词工程和上下文工程，Harness Engi

2026年D2技术大会聚焦AI技术应用，2000+参会者共同探讨AI对终端开发的影响。阿里巴巴、淘宝、腾讯音乐等企业分享了AI工程框架、TGUI交互系统、设计稿转代码等落地实践。会议指出AI已从工具层深入到业务层，推动研发模式向AI辅助/自主执行转变。关键观点包括：AI是能力放大器而非替代者，未来比拼的是AI工具运用能力；工程师需转型为AI编排者，培养通才能力；终端交互将向全感官体验演进。大会强调

遇到一个坑花了半个多小时才解决，目前没搜到有效答案，记录在此以防其他人遇到类似问题。

记录一个浪费了几个小时的小坑。使用 Aspectj 后，一开始还没问题，不知道修改了什么导致编译报错：Caused by: java.util.zip.ZipException: zip file is empty各种搜索无果，最后发现，居然是自定义的 Pointcut 写错了！删掉后就可以了。。。...

大家好，最近被Gemini 2.0 “狙击 OpenAI“的消息刷屏，让我对 Google 的大模型技术有了新的认识，同时也好奇，作为 Google 的亲儿子，Android 上有没有什么比较好用的端上大模型库呢？经过一番学习，最后发现了适用范围最广的 MediaPipe LLM！很多人可能听说过 MediaPipe，但不清楚这个 MediaPipe LLM 和 MediaPipe 什么关系。

摘要：开发者"拭心"分享了其开发的小红书"宠物颜值打分"小组件意外爆红的经历。该帖子曝光量从几百飙升至23万+，体验了一波流量红利。文章介绍了开发过程：利用小红书开放平台的小组件功能和豆包AI编程工具，快速实现了美观的UI界面。作者表示这次经历带来了强烈正反馈，未来会尝试更多内容创作。全文展现了AI辅助开发的高效性和社交平台内容传播的爆发潜力。（150字）

谷歌在昨天推出新一代人工智能模型 Gemini 2.5 Pro 实验版，体验了一把，的确不错，给大家简单介绍一下。根据官方数据，其数学与科学推理能力较前代提升超过 20%，在 LMArena 人类偏好评估中更是以断层式优势登顶。如上图所示，相较于其他模型（尤其是上图风头正盛的后三个）Gemini 2.5 Pro 在数学、，在我们输入需求后，它可以进一步分析需求细节、设计实现方案并且执行。从输入 p

Function Calling（FC）是端上大模型应用开发的核心能力，它让大模型从单纯对话升级为能调用外部工具的智能体。Google推出的AI Edge Function Calling SDK为Android/iOS设备提供了函数调用支持，实现复杂业务功能。其工作流程包括：定义函数声明、设置提示格式、解析输出和执行调用。通过一个医疗表单demo展示了FC的实际应用：当用户语音输入信息时，模型能

Google Chrome浏览器从2005年立项到2008年发布耗时3年，投入数千名工程师，如今Chromium代码规模超3600万行。而Cursor团队近期用上百个AI Agent仅用一周时间从零开发出百万行代码的浏览器，并成功完成多个大型项目开发，包括Java LSP、Windows 7模拟器等。这标志着AI编程从辅助写代码迈向自主开发项目的质变。Cursor团队通过分层Agent协作架构（规

Google Chrome浏览器从2005年立项到2008年发布耗时3年，投入数千名工程师，如今Chromium代码规模超3600万行。而Cursor团队近期用上百个AI Agent仅用一周时间从零开发出百万行代码的浏览器，并成功完成多个大型项目开发，包括Java LSP、Windows 7模拟器等。这标志着AI编程从辅助写代码迈向自主开发项目的质变。Cursor团队通过分层Agent协作架构（规