教程实践 最新动态

通过语言服务器为 GitHub Copilot CLI 提供真正的代码智能

GitHub Copilot CLI 现在可以通过安装和配置 LSP（Language Server Protocol）服务器来替代原始的暴力 grep 或反编译方式，从而获得真正的代码智能。

ChatGPT@ChatGPTapp· 23:41精选AI 评分6969

Go #MessiMode 上传一张你的照片并尝试这个提示词：“将我的头发变成本国国旗的颜色，但要看起来自然。如果没有提供国家或图片，请询问。”

在 AgentsView 中为 Claude Fable 5 设置自定义价格

Wes McKinney 开发的 AgentsView 是一个用于追踪本地编码智能体 token 使用情况的工具。由于近日发布的 Claude Fable 5 尚未被收录进 AgentsView 的定价数据库，作者利用 Fable 逆向工程，找到了为该模型设置自定义价格的方法，并展示了 Fable 5 当天在不同本地项目中的使用量树状图。

将 GitHub CI 迁移到 Hugging Face Jobs

本文介绍了如何将 GitHub Actions 的 CI 作业迁移到 Hugging Face Jobs 上运行，以解决 GitHub Actions 速度慢、缺乏 GPU 支持等问题。通过使用 huggingface/jobs-actions 桥接，将 GitHub Actions 的 job 转为临时自托管运行器：GitHub App 监听 `workflow_job.queued` webhook，dispatcher Space 验证后启动对应硬件（CPU 或 t4-small、h200 等 GPU）的 HF Job，由 ephemeral runner 执行 CI 并上报结果。作者基于 Trackio 项目实际落地，CPU 作业时间减少约 30%，并新增了 GPU 测试套件。文章分步说明了复制 dispatcher Space、创建并安装 GitHub App、配置 webhook 和 HF_TOKEN 的具体步骤。

Rohan Paul@rohanpaul_ai· 03:17精选AI 评分7575

Thariq（Claude Code 团队）提出十条建议，核心转变是：从检查 Claude 是否做对工作，转向检查它是否在做正确的工作。具体包括：提前提供完整上下文，将其视为思考伙伴；用小规格文档让 Claude 访谈实现细节；探索多方向并生成 HTML 原型；提供丰富上下文（如功能可能一个月后删除）而非硬约束；设定明确目标与验证方法；使用 /goal 命令；利用 Workflows 并行任务、自我验证并生成对比报告；同时设置目标和 workflow；更勇敢地将此前认为 LLM 无法完成的任务交给 Claude Fable 5，因其可运行数小时、自检并产出高质量代码。Thariq 本人用 Claude Fable 5 剪辑了整段视频证明其能力。

OpenRouter@OpenRouter· 00:35精选AI 评分7373

想要在Cursor中使用OpenRouter吗？ 这里有一份集成指南：https://openrouter.ai/docs/cookbook/coding-agents/cursor-integration

GitHub Copilot CLI 推出自定义 AI 智能体，将一次性终端提示转化为可重复工作流

GitHub Copilot CLI 新增自定义 AI 智能体功能，使 CLI 能够理解开发者的技术栈和团队工作流，将一次性终端提示转变为可重复、可审查的流程。

Gemini 2.5 Flash API：定价、快速入门与提供商对比

Gemini 2.5 Flash API 的定价与快速入门指南，指导用户配置 thinking budgets、比较不同提供商，并在 5 分钟内完成首次 API 调用。

一个Agent如何通过链式调用两个HuggingFace Space构建3D巴黎画廊

一个编码Agent调用HuggingFace上的两个Space，从零构建了展示巴黎地标3D高斯散点图的交互式画廊。Agent先用ideogram-ai/ideogram4生成每个纪念碑的黑色背景图像，再通过VAST-AI/TripoSplat从单张图像重建3D高斯散点（.ply），自动完成坐标系校正、取景、压缩为.ksplat（体积缩小约3倍），并构建基于Three.js的滚动切换、拖拽旋转查看器，最终部署为静态Space。整个过程无需客户端库，每个Space通过`agents.md`暴露可调用API。

NeuroBait：微调AI助手，为ADHD大脑点燃多巴胺火花

NeuroBait是基于Google gemma-3-12b-it微调的AI对话助手，旨在帮助ADHD患者克服“知道该做什么但无法开始”的执行功能障碍。采用16-bit LoRA（r=16, alpha=16）在Unsloth上训练3个epoch，学习率2e-4，最大序列长度2048，使用单张H100 80GB GPU。数据集为基于真实ADHD场景手工合成的少量数据。部署于Hugging Face Space（ZeroGPU），使用Gradio和标准transformers+peft，运行时以4-bit NF4加载基础模型并应用LoRA适配器。NeuroBait不生成待办清单，而是根据用户上下文给出3-6句温暖流畅的回复，引导用户找到一件微小可立即执行的动作，从而激发多巴胺、降低启动阻力。

仅凭一份文档，Qwen3.7-Max 从 0 交付双端应用

在无设计稿和后端代码的条件下，Qwen3.7-Max 仅凭一份约 15 万字的产品调研文档，于隔离环境中全自动完成移动端与 Web 端两套真实应用从 0 到 1 交付，单端耗时约 4 小时，中途无人工接管。模型不具备图像理解能力，通过像素坐标反推布局约束实现界面还原。实验采用“分阶段注入约束→逐层验收→带错纠正”的闭环控制系统：任务拆分为规划、架构、编码等阶段，验收覆盖静态检查、编译自检（0 error）、路由完整性（Web 端 34 条路由全部可达）、功能扫描及真机冷启动冒烟。失败时错误文本自动注入下一轮重试，使模型数小时内收敛。移动端产出可安装 APK，Web 端 typecheck 与构建均通过。

NVIDIA cuTile Python 教程：在 Colab 中构建用于向量加法、矩阵加法和矩阵乘法的 Tiled GPU 内核

该教程基于 NVIDIA cuTile Python 实现了分块 GPU 内核编程工作流，在 Colab 环境中配置 GPU、驱动、CUDA 及 cuTile 可用性后，分别构建了 tiled 向量加法、矩阵加法和矩阵乘法核函数，并以 PyTorch 作为回退保持 notebook 可执行。每一步均通过 PyTorch 验证结果正确性，并基准测试了各阶段的中位运行时间。

Tibo@thsottiaux· 14:08精选AI 评分6666

每月提醒：你不应再手动提示编码智能体了，而应设计循环来驱动它们。有人已经在写嵌套循环了吗？

EU AI Act 合规：面向 AI 智能体的人工监督

使用智能体 SDK 的人机协作（HITL）工具，可满足 EU AI Act、Colorado AI Act 和 NIST AI RMF 对 AI 智能体的合规要求。

ClaudeDevs@ClaudeDevs· 01:17精选AI 评分7474

Claude Code 的第一个演示收到了两个 Slack 反应。 GA 一周年之际，@bcherny 和 @_catwu 回顾：验证最佳实践、为何构建自动模式、例程和循环，以及下一步计划。 https://www.youtube.com/watch?v=Hth_tLaC2j8

OpenRouter Agent SDK 推出 HITL 工具：满足 EU AI Act、Colorado ADMT 与 NIST AI RMF 合规要求

OpenRouter 的 Agent SDK 新增人类参与循环（HITL）工具，用于 AI 智能体的合规监督。该工具可帮助 AI 智能体满足欧盟 AI 法案、科罗拉多州自动化决策技术法（SB26-189）以及 NIST AI 风险框架（NIST AI RMF）的监管要求。

Pakistan Notice Helper：一款面向本地安全问题的轻量 AI 工具

Pakistan Notice Helper 是一款安全工具，帮助巴基斯坦用户在点击链接、拨打电话、分享 OTP 或支付前识别可疑消息。它接受文本或截图输入，返回风险等级、简短解释、可见警示标志和安全下一步建议。工具支持英文和乌尔都语，乌尔都模式采用从右向左布局并全界面翻译。最终部署选用 Qwen3.5 4B Q8 模型（通过 llama.cpp + CUDA），在 10 个测试用例中通过了所有高风险诈骗和截图场景。此前曾测试 Qwen3.6 27B（质量高但成本高）和 MiniCPM-V 4.6 Q8（速度慢且不稳定），最终选择了精度、速度和成本平衡的 4B 模型。项目受限于 hackathon 的 32B 模型上限规则。

Agent 辅助开发，一站式打通 Qwen3-VL Android 端侧推理

通义实验室教程演示了如何用 Agent（Qoder）辅助完成 Qwen3-VL-2B 模型在 Android 端侧的全流程部署。操作包括：检查 JDK 21、NDK 27、CMake 3.18.1 等环境；创建 arm64-v8a 的 Native C++ 工程（minSdk 29、compileSdk 35）；通过 ModelScope CLI 下载约 1.4GB 的 MNN/Qwen3-VL-2B-Instruct-MNN 模型；编译开启 LLM 视觉支持（MNN_BUILD_LLM、LLM_SUPPORT_VISION）的 libMNN.so；构建 APK 并推送模型至手机私有目录。最终 App 提供图文推理页面，输出 MNN 版本（v3.5.0）、ABI 及推理指标。所有繁琐步骤均可由 Agent 自动执行。

Agent辅助开发：通义实验室教程打通Qwen3-VL Android端侧推理

通义实验室第二期教程展示如何利用Agent（如Qoder）自动完成Android端侧AI App开发全流程。Agent依次执行：检查并配置Android环境（JDK 21、NDK 27等）、创建Native C++工程PhotoTaggerMNN、下载约1.4GB的Qwen3-VL-2B-Instruct-MNN模型、编译支持视觉能力的libMNN.so、将MNN接入工程、构建APK、推送模型至手机私有目录，最终确认MNN版本3.5.0及模型文件全部ok。核心思路是开发者定义业务目标，Agent负责环境检查、代码编写、编译构建与排错。

Greg Brockman@gdb· 03:45精选AI 评分6868

OpenAI 公布了数十个 Codex 实际工作流程，展示团队如何用其自动化任务。用例包括：管理收件箱并草拟回复、审阅 GitHub PR、将 Figma 设计转为代码、理解大型代码库、自动分类 bug、用自然语言查询数据集、从提示词部署应用、构建 Mac/iOS 应用、自动创建幻灯片、将 Slack 对话转为编码任务、用 AI 动作操控电脑。Codex 正从 AI 助手演变为 AI 队友。