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读代码层:TS 和 C# 本来就是「远房亲戚」——asyncawait??、接口、泛型、严格空检查,你的心智模型几乎无缝平移。真正要适应的只有两件事:类型是具名而非结构化的(多一句显式声明),以及 NativeAOT 下的「禁反射」约束。写扩展层:你甚至可以不怎么碰 C#——Node.js 插件桥意味着你的 TypeScript 插件就是一等公民,而且能在生产 aot 车道跑。内核给你 .NET
2026-08-31 ~ 2026-09-06 | 21 个项目 | 82,193 Star | 环比 +3.0%(近五周最高)| 换血率 90.5%
而 /grill-with-docs 还会把项目里的领域术语整理到 CONTEXT.md,重要技术决策沉淀成 ADR,让产品、开发、测试和 AI 使用同一套语言。diagnosing-bugs 会要求先构造一个稳定的失败信号,比如测试、curl、脚本或者自动化用例,能够反复把问题打出来,然后再做假设和验证。需求理解偏了、边界条件漏了、为了改一个功能又顺手动了一堆代码,测试虽然全绿,但做出来的根本不
2026年彻底变为“智能体之年”,OpenClaw、Hermes等强大的智能体不再是实验室里的玩具,而是正在成为大家日常工作中不可或缺的小伙伴。尤其对于程序员来说,学习智能体已经不是“要不要”的问题,而是“什么时候开始”的问题。不过很多程序员在看OpenClaw源代码的第一反应不是兴奋而是害怕,四十多万行代码任谁都会头皮发麻,看不了两分钟就关了网页,还是去使用LangChain等框架去调API了,
9月2号腾讯也扔出个WorkBuddy开放平台,通稿里“超百家生态伙伴”“9款联名硬件”“30+行业应用”,数字摆得整整齐齐,不知道的还以为行业明天就要洗牌了。举个例子,合格的“销售工作台”不是把“写作专家、表格专家”摆一排当货架,而是直接给你“整理拜访记录”“生成跟进草稿”这种现成的任务入口。同样的模型差不多的提示词,抄起来分分钟的事,真正难复制的是业务数据、服务权限和客户关系。很多人选平台跟选
扫了 GitHub 最火的 61 个 agent skills,一条真注入没挖到,工具却报出 15 个"别装"、11 个满分。逐条打开原文全是误报:防注入的警告被当攻击,Office 的 XML 标准被当后门,脚本首行注释被当隐藏指令。纯静态模式下,这分数只能当复核清单,别当裁决。
让 Codex 一口气写完整个前端,本质上是把「架构设计」的责任甩给了 AI,结果往往失控。正确的姿势是用 5 组 Skills 把职责域拆清楚页面结构:只负责长什么样交互逻辑:只负责怎么动样式系统:只负责视觉与主题测试覆盖:只负责质量保障构建与工程化:只负责跑起来、发出去按「结构 → 逻辑 → 样式 → 测试 → 构建」的顺序推进,每个职责域边界清晰、上下文聚焦,Codex 的产出质量会显著提升
自去年以来,智能体发展的越来越快,特别是今年openclaw出来之后,智能体的应用可以说是上了一个新台阶;随着智能体能力变得越来越强,慢慢发现其实智能体发展的核心都遵循一个原则,那就是让智能体越来越像人;并且大家不仅仅是这样想的,也是这样做的。
联想AI主机Mini的思路截然不同:出厂预装天禧Claw,做到开箱即用,一键养虾,零门槛配置,用户无需写代码、无需调试依赖,简单操作即可完成整机部署。部署门槛从"会写代码"降到"会开电脑",这一跨越使本地AI得以从极客圈层走向更广泛的用户群体,一键搭建OpenClaw本地AI环境也因此成为推动本地AI普及的关键一步。部署便捷不代表功能缩减。联想AI主机Mini完整继承联想AI主机四大核心能力,支持
从零写一个类 OpenClaw 的 AI 助手框架,全程记录踩坑。今天是第十天:把 Phase 5 的 C 阶段落地——主 agent 可以把任务委派给另一个智能体,在里执行,再把结果拿回来汇报。核心是三个隔离(新线程、只传任务、工具白名单)+ 三道保险(防递归、超时断线、出错不炸)。同一天还用刚做完的技能体系做了一次"自举"验收:agent 按 code-review 技能评审代码、指出真实缺陷