为什么前沿 AI 大模型在公开排行榜上能刷满分,但在实际写代码时,却常常表现得像个智障?
为什么前沿 AI 大模型在公开排行榜上能刷满分,但在实际写代码时,却常常表现得像个智障?
Cursor 专门写了一篇文章来讲这事儿:
公开的基准,要么已经被放入训练集中,要么脱离实际的工作场景,要么强行规定唯一正确答案,排斥多种解答方案。
Cursor 搞了一套内部评价体系,CursorBench,采用真实的内部开发者提交作为 ...
前Manus后端负责人:我干了两年AI Agent,最后把Function Calling全扔了
【前Manus后端负责人:我干了两年AI Agent,最后把Function Calling全扔了】
快速导读:前Meta收购公司Manus的后端技术负责人,在构建AI Agent两年后得出惊人结论:别再用复杂的Function Calling了。LLM的原生语言其实是诞生于50年前的Unix命令行。本文揭示了为什么一个简单的`run(command)`工具,比庞大的专用工具库更高 ...
TRAE编程 - 字节跳动推出的AI代码助手
Trae是什么?Trae 是由字节跳动推出的 AI 原生集成开发环境(IDE),致力于打造“真正能干活”的智能编程助手。它集成自定义智能体系统、多模态上下文理解能力与 MCP 工具集成协议,支持用户通过自然语言驱动开发流程、调用外部工具、自动执行任务。Trae 不仅具备代码补全与多语言支持,还能根据用户设定的规则与习惯定制 A ...
AI圈又炸了!最新两大科技利好
AI圈又炸了!最新两大科技利好:国家超算互联网直接给OpenClaw用户狂撒1000万Tokens限时福利、华为同步推出“鸿蒙版龙虾”小艺Claw。算力+AI应用双buff拉满,这波是要把AI平民化进行到底?Tokens 概念龙头代表有哪些?龙虾概念龙头代表有哪些?
Tokens = AI 的“流量/字数”,用多少扣多少。OpenClaw 是国家超算互联网推 ...
claude 的 Projects 的文档是静态存储理论上无限存储,但对话历史是动态累积的
claude 的 Projects 的文档是静态存储理论上无限存储,但对话历史是动态累积的
即使 Project 文件本身不占对话 token,我们问过的每个问题、Claude 的每个回答、以及引用文档的上下文都会累积
根据 Anthropic 文档 :
"Claude 会自动管理对话长度,通过总结早期消息来腾出空间" ,所以越到后面它压缩的频率越高
但当对话 ...
OpenClaw 🦞本质是什么?
- OpenClaw 🦞本质是什么?
通过 IM 指挥 claude code
- 怎么实现的?
agent sdk + skills + 定时任务 + im 连接器 + 基于文档的记忆
- 解决了什么问题?
满足了情绪价值和 AI 厂商 Token 卖不出去的问题
- 适合拿来做什么?
装逼和赛博念经
所谓小龙虾帮约炮成功的一定是编的
...
vibe coding 的项目一旦变得庞大,每次让 AI 写代码之前,都需要先让它把 PRD 和系统设计写清楚。
vibe coding 的项目一旦变得庞大,每次让 AI 写代码之前,都需要先让它把 PRD 和系统设计写清楚。
先做文档编程,再做代码编程。
如果你稍微停下来观察一下,会发现一个很有意思的现象:
有些 AI 一旦开始写代码,就会沉浸在自己的逻辑实现里,几乎完全不顾项目原有的设计。
即便你已经提出明确要求,它仍然会受限于上下 ...
AI 辅助维护者仅用 5 天重写热门 Python 库:性能飙升 48 倍,却卷入开源协议篡改风波
【AI 辅助维护者仅用 5 天重写热门 Python 库:性能飙升 48 倍,却卷入开源协议篡改风波】3 月 11 日消息,科技媒体 Ars Technica 今天(3 月 11 日)发布博文,报道称 Python 字符编码检测库 chardet 上周发布 7.0 版本,这在开源界爆发了一场关于 AI 重写代码与开源协议边界的激烈争议。
项目维护者 Dan Blanchard 为让 ...
陶哲轩亲测Claude跑崩电脑,全靠这份保姆级指令清单翻盘
陶哲轩亲测Claude跑崩电脑,全靠这份保姆级指令清单翻盘
菲尔兹奖得主陶哲轩分享了使用 Claude Code 完成 Lean 数学形式化证明的实测经历,为 AI 工具的高效使用提供了实用参考。其核心任务是将 “单例定律” 的非形式化证明转化为 Lean 可验证代码,这也是他九个月前手动完成过的工作。
首次尝试时,陶哲轩仅下达 “完成 ...
OpenClaw CVE 和安全咨询追踪器
OpenClaw CVE 和安全咨询追踪器
这是一个自动化跟踪器,持续监控GitHub 安全公告数据库、代码库级别的安全公告以及CVE V5 (cvelistV5)注册表中的OpenClaw安全公告。它每小时拉取最新数据,核对 GHSA 和 CVE 发布状态,并重新生成此仪表板,以便您始终掌握项目漏洞形势的最新信息。
http://t.cn/AXVp0pNi
列表越来越长了,不 ...
同时用Claude Code和Codex,对他们不同个性的感受。
同时用Claude Code和Codex,对他们不同个性的感受。
Claude Code:甩锅侠。先甩锅,锅掉地上再认错。PR提交了,测试出错。
- 我:”查看修正一下。”
- Claude Code: ”这不是我们的问题,这个错误和我们的改动没关系。”
- 我:”再仔细看看。”
- Claude Code(脸不红,心不跳):”哦,我们改动里确实有个错误。”
Co ...
全网狂赞的AI编程,落地实践却步步惊心。
全网狂赞的AI编程,落地实践却步步惊心。一位深耕开发领域十余载的老兵,祭出Cursor+Claude 3.5 Sonnet这套顶流组合,着手打造一个Python轻量应用——结果遭遇10处逻辑断点,其中一处顽疾与AI反复拉锯整半天,最终靠人工“手把手教学”才让AI写出正确补丁。博主由此对铺天盖地的AI编程神话投下问号:复盘时陷入沉默,翻出旧 ...
为什么用AI从零写代码是场灾难?一个反直觉的观察
【为什么用AI从零写代码是场灾难?一个反直觉的观察】
快速导读:用AI从零开始写代码,到底是解放生产力还是制造新麻烦?一位开发者用两个月的实践给出了一个反直觉的结论,并引发了激烈的行业讨论:AI或许更擅长维护人类代码,而不是创造新东西。真正的挑战,可能不在于AI的能力,而在于人类程序员的定位正在被彻底改写。 ...
OpenClaw 的高速更新思考
OpenClaw 的高速更新思考
截至2026年3月,OpenClaw呈现出行业罕见的超高频迭代节奏,近期更是创下24小时内连续发布v2026.3.7、v2026.3.8两个版本的峰值记录,此前2月9日至21日的20天内就推出了10余个迭代版本,常态下保持每周至少1次稳定版更新加多次beta修复版的节奏,GitHub仓库代码提交几乎每日都有更新,这一远超行业 ...
Anthropic刚刚把自己内部用的代码审查系统放出来了,Claude Code新功能
Anthropic刚刚把自己内部用的代码审查系统放出来了,Claude Code新功能:Code Review
就是贵,平均每次审查$15-25,随PR规模和复杂度浮动
Code Review是一个多智能体深度代码审查系统,当提交PR时,它会派一支智能体团队深度分析并行查找bug
系统会验证bug过滤误报,按严重程度排序,最终在PR中给一条汇总评论+具体行内评 ...
Anthropic 推出 Code Review:用一组 AI Agent 帮你做代码审查
Anthropic 推出 Code Review:用一组 AI Agent 帮你做代码审查
Anthropic 今天发布了 Claude Code 的新功能 Code Review,针对 GitHub 上的每个 Pull Request(代码合并请求)自动派出一组 AI Agent 进行深度审查,目前面向 Team 和 Enterprise 计划用户开放研究预览。
(注意个人用户还用不了)
这个功能的背景:过去 ...
万物皆可 Rust 。
万物皆可 Rust 。
python、java、go.... 各种编程语音都有其优势,Rust 的优势就是快。
OpenClaw 开源免费,火了之后,许多人对其进行重构和二开,出现许多版本。
Transformer 的作者,大神用Rust重构的开源项目IronClaw,更快、更小、加强隐私和安全。
特性:
WASM 沙盒 - 不可信工具在具有基于能力的权限的隔离 We ...
AI Coding 极大提升了传统软件开发者的幸福度。
AI Coding 极大提升了传统软件开发者的幸福度。
以前很多想法,其实在脑子里早就把整个项目的编码工作做完了。
现实世界再来一遍,从设计到实现、到调优、再到发布,基本都是体力活。
现在的软件构建,更像是一种创作和表达的过程。
跟 AI 讲清楚要做什么,要做到什么程度,必要的时候再讨论一下怎么做(很多时候这一步 ...
项目如何使用 AI 并行开发,其实是一个挺头疼的问题。
项目如何使用 AI 并行开发,其实是一个挺头疼的问题。
比如让 Claude 和 Codex 同时改代码,经常会出现一种很荒诞的场景:Claude 不小心读到了 Codex 正在修改的代码,而那段代码刚好还没改完,里面还有一点小 bug。Claude 看不下去,直接把文件接手过来,一通修改。Codex 很快也意识到自己的代码被改了,于是又把代码修正 ...
一个成熟的开发者应该知道什么时候该 Vibe,什么时候该严谨。
一个成熟的开发者应该知道什么时候该 Vibe,什么时候该严谨。做原型的时候可以快速拼凑,但核心系统必须有扎实的基础。用 AI 工具提高效率没问题,但你得知道生成的代码在干什么,能判断它的质量。
说到底,真正的区别不在于你是 Vibe Coder 还是 Normal Developer,而在于你有没有根据场景选择合适方法的能力。有时候你需 ...