从开源治理角度看，我认为它最值得借鉴的地方，是把“基于上游”从一句 README 声明变成了可以验证的仓库结构和产品行为。官方 Harness 以固定 URL、commit 和干净工作树存在于只读 submodule 中，桌面代码集中在自己拥有的 package；产品 Yarn workspace 与上游 pnpm workspace 各自维护 lockfile，普通构建只消费用户真正会安装的发布

做完这个实验，我对"AI陪伴"有了一些不一样的理解。以前我觉得AI陪伴是一个伪需求——真正的情感连接怎么可能来自一段代码？但做完这个项目后，我的看法变了。

GUI Agent 的意义，不只是让 AI 会点按钮。它代表的是一种更自然的自动化路径：不要求所有系统都为 AI 重做一遍接口，而是让 AI 学会适应已有的数字世界。在短期内，它会面对很多挑战，比如识别准确率、执行稳定性、流程泛化、权限安全、企业知识注入等。但从长期看，它很可能成为 Agent 生态中不可或缺的一环。因为现实世界不会为了 AI 一夜之间完成系统改造。大量遗留系统、封闭后台、复杂流程

最近我在做一个 Agent 工作流测试：让 Agent 读取一份 PDF技术报告，自动提取实验平台、硬件配置、系统环境和测试指标，再生成结构化对比摘要。

巧用 DeepSeek 进行数学建模：从工具使用到建模能力提升

这次测试最大的感受是：对于经常使用 AI 编程工具的人来说，模型管理本身已经成为一个需要解决的问题。AiiOnly Token Plan + CC Switch 的组合，将几个环节进行了整合，在实际开发过程中，可以根据任务类型选择不同模型。除此之外，AiiOnly 目前也在完善更多 AI 使用入口，包括 veryClaw 和 AiiOnly 客户端。AiiOnly 并不是只提供一个聊天框，而是把多

重构Java开发范式：多Agent智能体如何重塑AI时代工程开发

我用飞算JavaAI做了一个校园失物招领管理平台，来参加这场炫技赛

随着生成式AI降低内容伪造门槛，图片、视频和文本的真实性已成为金融审核、电商风控、保险理赔和内容治理的重要基础。本文结合2026世界人工智能大会现场体验，介绍合合信息AI跨模态鉴伪与扫描全能王“智能高清·去反光”技术。前者针对图片、视频和文本，综合分析语义、频域、噪声、时序和逻辑特征，识别AI生成、局部篡改及可疑区域；后者通过分离透射内容与玻璃反射，在保留结构、纹理和色彩的同时恢复被遮挡信息。

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