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    <title>Cli on 知识铺的博客</title>
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    <description>Recent content in Cli on 知识铺的博客</description>
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      <title>Rust高级模式不过是基础堆叠：Builder到Interior Mutability实战</title>
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      <pubDate>Thu, 03 Sep 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
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      <description>编码10年后，开发者发现Rust的‘高级’模式不过是基础的堆叠。就像生活一样，一旦看透就再也忘不掉。Chapter 10指出，这些模式利用类型系统、所有权规则和trait系统构建灵活、安全且高效的软件，核心包括Builder Pattern、Newtype Pattern、Interi</description>
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      <title>李飞飞团队Atlas仅用几张图构建多模态世界</title>
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      <description>Atlas 是李飞飞团队首个多模态世界模型 Atlas由李飞飞团队推出，是他们首个多模态世界模型。该模型的核心目标是构建可理解、可交互的世界表示，而非单纯生成图像或视频。InfoQ的报道指出，这一成果标志着团队在世界模型方向的正式起步。 世界模型的概念早在强化学习领域被提出，目标是让AI系统像</description>
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      <title>给 SPA 加页面切换动画：View Transitions API 从入门到实战</title>
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      <pubDate>Thu, 03 Sep 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
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      <description>告别第三方动画库后，SPA页面切换动画迎来原生方案。View Transitions API通过快照机制实现零依赖转场，React Router实战避坑后即可获得丝滑效果。 View Transitions API 让开发者不再依赖 GSAP 或 Framer Motion 等第三方库就能为单页应用添加流畅的页面切换动画。它在浏览器层面捕获前后页面的视觉快照，然后通过 CSS 动画完成</description>
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      <title>博主通过焊点图反推苹果A20 Pro为7核GPU</title>
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      <pubDate>Wed, 02 Sep 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
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      <description>8月30日博主@白饭炒白米饭通过A20 Pro芯片焊点图反推其内部结构，推测GPU升级至7核，这一分析已被NotebookCheck及@VadimYuryev等海外账号转发。 这一推测直接指向苹果下一代移动芯片在图形单元上的具体变化。博主发布的微博内容显示，他通过观察芯片封装后的焊点</description>
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      <title>同一个订单查询Agent，用Spring AI 2.0和AgentScope Java实现后差距明显</title>
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      <description>Spring AI 2.0实现订单查询Agent只需不到80行核心代码 直接拿一个订单查询助手作为基准场景：用户输入自然语言，Agent需调用后端订单服务查询数据，再以友好方式回复。使用Spring AI 2.0时，开发者先定义一个简单的FunctionCallback，把订单查询逻辑封装成工具函数，然</description>
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      <title>让 GitHub Copilot CLI 分析 AI Agent 失败轨迹，它给出了什么结论</title>
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      <pubDate>Wed, 02 Sep 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
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      <description>让 GitHub Copilot CLI 分析 AI Agent 失败轨迹，它给出了什么结论 AI Agent 开发中最让人头疼的不是模型不会写代码，而是跑起来后突然卡住、死循环或输出完全偏题。面对一堆结构化的执行轨迹，开发者往往要花几小时才能理清到底哪里出了问题。最近一位开发者把一份失败的 Agent 轨迹直接丢给 GitHub Copilot CLI，结果几分钟内就拿到了清晰的诊</description>
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      <title>NASA超广角太空望远镜上天 5年计划扫描10亿星系</title>
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      <pubDate>Tue, 01 Sep 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
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      <description>NASA超广角太空望远镜上天 5年计划扫描10亿星系 NASA的「超广角」太空望远镜已经上天，5年内计划扫描10亿个星系。辽阔太空将在这一瞬被尽收眼底。这架望远镜的宽视场设计，将让天文学家用前所未有的规模绘制宇宙地图，而非聚焦单个目标。 超广角设计让它主攻大面积巡天而非深空成像 这架望远</description>
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      <title>Vue组件莫名重渲染？Props、响应式对象和事件绑定是主因</title>
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      <pubDate>Tue, 01 Sep 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
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      <description>Vue.js 作为一款流行的前端框架，以其响应式系统和组件化开发著称。然而，许多开发者在实际项目中都会遇到一个共同的问题：组件莫名其妙地重渲染。这并非框架 bug，而是对 props 传递、响应式对象操作和事件绑定的不当使用所致。 Props 每次传入新对象会强制子组件重渲染 Vue 3 的响应式系统依赖于 Object.defineProperty 或 Proxy 对数据变化的追</description>
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      <title>别把 ArrayList 当成会自动管理内存的 List：Zig 动态数组从入门到实战</title>
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      <pubDate>Tue, 01 Sep 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
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      <description>开篇 std.ArrayList(T) 使用一段连续内存保存元素，空间不够时通过 allocator 扩容，访问方式仍然保持数组一样的简洁。Java 开发者若沿用自动内存管理的习惯，很容易在这里踩到资源未释放的坑。 Zig 语言没有垃圾回收机制，所有内存分配都必须显式完成。ArrayList 正是把这种显式控制封装在动态数组接口里。它对外提供 a</description>
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      <title>粘贴前先画信任边界：免费AI模型如何吞掉你的生产密钥</title>
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      <description>生产配置里的客户端密钥已进入第三方日志 上周一位同事把生产环境的 config.yml 文件直接复制粘贴到免费 AI 聊天界面。他遇到的连接频繁掉线问题，在三分钟内就得到了可运行的修复方案。这份文件包含了客户端密钥，现在这个密钥已经躺在模型提供商的日志里。 具体来说，config.yml 里除了连接参数、超时设置</description>
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      <title>2900个Issue清零后Bun稳定版落地：跳票一个半月完成从烂代码到生产的跨越</title>
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      <pubDate>Mon, 31 Aug 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
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      <description>2900 个 issue 清零后，Bun 稳定版才正式发布，却比原计划晚了一个半月。这个曾被开发者称为“烂代码”的 JavaScript 运行时，通过集中修复问题完成了从实验到生产的跨越。 Bun 的这次发布标志着它从快速原型走向生产就绪。原定发布时间被推迟了一个半月，团队把重点放在彻底清理所有已知问题上。2900 个 issue 的清零不是简</description>
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      <title>Agentic AI 不过是把模糊意图翻译成确定 API 调用的中间件</title>
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      <description>抽象层演进已把 GUI 推到能力边界 计算机科学的进步一直靠不断叠加抽象层。从最早的打孔卡开始，程序员必须手动排列物理卡片来控制机器，每一个比特都得精确计算。后来出现汇编语言，把机器指令包装成助记符，开发者终于可以摆脱二进制细节，用更接近人类思维的符号编写代码。高层次编程语言进一步拉高抽象</description>
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      <title>Meta拆分Horizon手机App游戏功能，Eclipse项目将推出独立Horizon Create</title>
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      <description>Meta Horizon 手机 App 代码拆解显示，游戏功能将被拆分为独立应用，内部代号 Eclipse，预计命名为 Horizon Create。这一调整发生在 Reality Labs 大规模裁员重组之后，表明 Meta 正进一步切割移动端与 Quest 头显的内容绑定。 代码拆解锁定 Eclipse 项目框架 NoridoesVR 通过逆向分析 Meta Horizon 手机 App 的代码，发现了明确的拆分迹象。代码中出现了一个名为</description>
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      <title>React JWT 登录鉴权实战：Zustand &#43; Axios 拦截器 &#43; 路由守卫完整链路</title>
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      <pubDate>Mon, 31 Aug 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
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      <description>Mock服务端签发JWT token的流程 在实际项目中，后端通常用 JWT 签发 token，前端需要先模拟这个过程来快速验证整套流程。Mock 服务端一般使用 json-server 或直接在代码里写一个简单的 Express 路由来处理登录请求。 登录接口接收用户名和密码后，先做简单校验。如果通过，就生成一个 JWT token。生成时需</description>
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      <title>Spring Boot 3.4 如何用异步架构实现零成本 AI 摘要</title>
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      <pubDate>Mon, 31 Aug 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
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      <description>Spring Boot 3.4 项目里，AI 模型流式返回 token 时会把标准 OS 线程长时间 pinning 在 I/O 等待状态，而 EchoEngine 却实现了零成本异步摘要，完全绕过 YouTube Data API v3 的密钥轮换、费用和速率限制。 这种做法直接把开发者从两类常见痛点里拉出来：一是高延迟下的线程耗尽，二是第三方 API 带来的额外开销。EchoEngine 作为轻量级高并发工具，</description>
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      <title>你的RAG返回垃圾答案，问题根本不在大模型</title>
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      <pubDate>Mon, 31 Aug 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
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      <description>你的 RAG 机器人给出了一个自信而详细的回答，却完全错误。模型没有做错任何事，它只是基于你交给它的文本做出了完美回应。问题不在 AI，而在 AI 之前的五个步骤上。 实际工程中，开发者把大量精力放在选更大更好的 LLM，却很少系统检查数据进入模型前的整条流水线。结果就是模型拿到一堆碎片化、噪声重、</description>
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      <title>Claude Code 用字符拼出按钮和进度条，同时切换任意模型</title>
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      <pubDate>Sun, 30 Aug 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
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      <description>终端图形界面全部由字符和指令拼成 终端本质上只能显示字符。它没有原生能力去“画一个按钮”或者“渲染一个进度条”。Claude Code 在黑底白字的终端里呈现的所有图形元素——边框、按钮、颜色块、加载动画——全部由字符和 ANSI 转义序列拼出来。 具体来说，终端把屏幕看成一个字符网格。每个位置只能放一</description>
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      <title>AI Agent入门实战第2篇，ReAct范式深度解析--从“会说话的AI”到“会思考、会动手的AI”</title>
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      <pubDate>Sun, 23 Aug 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
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      <description>让Java开发者像写Spring Boot一样开发AI应用——第二课 写在前面 第一天的课程，我们创建了第一个AI Agent——一位“智能心理咨询师”。它能够根据我们设定的角色和指令，给出专业、有温度的回应。 但有一个问题：它只能“说”，不能“做”。 如果用户问：“明天杭州天气怎么样，帮我</description>
    </item>
    <item>
      <title>Spring AI 2.0 入门：20 分钟写出第一个 AI 应用</title>
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      <pubDate>Sun, 23 Aug 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
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      <description>摘要：Java 程序员想接大模型，别自己写 HTTP 请求了——Spring AI 2.0 让这一切像写 CRUD 一样简单，还能让 AI 用上你的业务工具 前阵子朋友问我： &amp;ldquo;我想在项目里接个大模型做个智能客服，是不是得自己用 HttpClient 调 OpenAI 的 API？还要处理流式响应、JSON 解析、多轮对话上下文……想想就头大。&amp;rd</description>
    </item>
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      <title>Spring AI 2.0 实战：从 ChatClient 到让 AI 调用你的代码</title>
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      <pubDate>Sun, 23 Aug 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
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      <description>摘要：ChatClient 怎么用、多模型怎么配、上下文怎么记、怎么让 AI 调你的代码——Spring AI 2.0 官方能力一条线串起来，看完就能动手 上一篇文章我写 Spring AI 2.0 入门，有人可能问： &amp;ldquo;跑通了，但只会 chatClient.prompt().call() 这一招。多模型怎么配？对话怎么记住上下文？让 AI 调我的业务方法怎么搞？能不能串起</description>
    </item>
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      <title>《文档堆积如山？这款本地部署的智能搜索系统，让你秒找到需要的信息！》</title>
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      <pubDate>Sat, 22 Aug 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
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      <description>&amp;gt; 你是否也有这样的困扰？ &amp;gt;- 文档太多，找个信息要翻半天 &amp;gt;- 传统搜索能匹配关键词，找不到语义相关的内容 &amp;gt;- 担心云端存储泄露数据，不敢上传敏感文档 &amp;gt;- 支持的文档格式有限，转换格式麻烦 如果你的答案是肯定的，那么这款文档智能搜索系统正是为你量身打造的！ 核心功能 1. 智能语义搜索 - 不再局限于关键词匹配</description>
    </item>
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      <title>【AI实战项目】基于SpringAI&#43;MCP的AI Agent岗位匹配与求职规划系统</title>
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      <pubDate>Sat, 22 Aug 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
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      <description>大家好，我是武哥。今天给大家分享一个纯手撸原创的AI项目实战教程：AI Agent岗位匹配与求职规划系统。本项目提供完整的源码+SQL+配套喂饭级学习教程+配套面试文档。这属于我前面发的AI时代计算机小白学习路线里面的AI实战部分，感兴趣的小伙伴可以看下完整学习路线。 【保姆级】AI</description>
    </item>
    <item>
      <title>【保姆级】AI时代计算机小白学习路线，附xmind思维导图，建议收藏！</title>
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      <pubDate>Sat, 22 Aug 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
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      <description>一张思维导图 + 三个阶段，从啥也不会，到能独立做全栈项目，再到会开发 AI 应用。文末有完整思维导图。 01 先泼一盆冷水：AI 时代最大的坑 最近刷到太多这样的视频： &amp;ldquo;AI 时代不用学编程了，会用 AI 写代码就行！&amp;rdquo; 如果你信了，我劝你冷静一下，换位思考一个问题——假如你是老板，你会招一个&amp;qu</description>
    </item>
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      <title>AI Agent入门实战第15篇，Spring AI Alibaba并发控制与性能优化实战--从Demo到生产</title>
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      <pubDate>Sat, 22 Aug 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
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      <description>让Java开发者像写Spring Boot一样开发AI应用——第三阶段开篇 写在前面 前14天，我们完整走过了AI Agent应用开发的核心路径——从概念到范式，从能力到项目。Agent已经能思考、能动手、能记忆、能按格式输出、能按需加载技能。 但有一个问题始终悬而未决：能扛得住生产环境的</description>
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      <title>AI Agent入门实战第15篇，Spring AI Alibaba并发控制与性能优化实战--从Demo到生产</title>
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      <pubDate>Sat, 22 Aug 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
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      <description>走过了AI Agent应用开发的核心路径——从概念到范式，从能力到项目。Agent已经能思考、能动手、能记忆、能按格式输出、能按需加载技能。 但有一个问题始终悬而未决：能扛得住生产环境的流量吗？ 一个Agent请求可能持续数秒到数十秒，输出长度从50到3000+ token不等。当10个</description>
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      <title>Java开发者怎么做RAG：Spring AI和LangChain4j双框架对比</title>
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      <pubDate>Sat, 22 Aug 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
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      <description>你如果是个Java开发者，可能心里一直在犯嘀咕：&amp;ldquo;难道做RAG必须学Python？我Spring Boot的祖传手艺就不能用了？&amp;rdquo; 当然不是。Java生态在2025-2026年已经补上了RAG的课——Spring AI 2.0正式发布了VectorStore和RAG</description>
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      <title>MQTT 只是入口：AI Agent 时代，IoT 平台要沉淀这五类资产</title>
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      <pubDate>Sat, 22 Aug 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
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      <description>这组文章从 MQTT 写起。 设备消息进入平台后，我们陆续讨论了事件语义、设备说明书、异常处置、上下文、执行责任和云边分工。还有一个问题没有回答：这些能力最后会在 IoT 平台里留下什么？ 可以从一次平台迁移说起。 一家企业准备更换用了多年的 IoT 平台。MQTT、Modbus、OPC UA 都能重新接入，网关配置</description>
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      <title>Multi-Agent 系统：架构设计、工程权衡与LangGraph 实现</title>
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      <pubDate>Sat, 22 Aug 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
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      <description>目录 背景：单体 LLM 的认知边界与 Multi-Agent 的哲学起源 核心架构模式：拓扑选型与通信设计 LangGraph 技术实现：图、状态与记忆 行业落地：代码审查流水线的深度解构 生态演进：协议、治理与可观测性 1. 背景：单体 LLM 的认知边界与 Multi-Agent 的哲学起源 1.1 单体 LLM 的失败模式：不只是工程问题 讨论 Multi-Agent 的必要性，通常从&amp;quot;上下文窗口太</description>
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      <title>RAG文档处理与切分策略：6种分块方式对比，80_的检索问题从这里解决</title>
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      <pubDate>Sat, 22 Aug 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
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      <description>上一篇我说过，80%的RAG项目问题出在检索和文档处理，而其中又有40%直接出在切分环节。你可能不信——切分不就是按字符数切嘛，能有多大事？ 我之前帮一个团队做法律知识库，他们用的固定512字符切分，结果一份合同里的&amp;quot;甲方权利&amp;quot;和&amp;quot;甲方义务&amp;quot;</description>
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      <title>Spring AI 2.0 升级即编译报错？9 个破坏性变更逐个拆解，附完整迁移代码</title>
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      <pubDate>Sat, 22 Aug 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
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      <description>Spring AI 2.0 升级即编译报错？9 个破坏性变更逐个拆解，附完整迁移代码 2026 年 6 月 12 日 Spring AI 2.0.0 GA 发布，基线从 Boot 3.5 一路跳到 Boot 4 + Framework 7 + Jackson 3。昨天（8 月 20 日），CSDN 一篇深度迁移指南刷屏技术圈，同日 JeecgBoot v3.9.3 宣布全面适配 Spring Boot 4。Java AI 生态正在经历一次&amp;quot;换底子&amp;quot;式大升级——你的项目</description>
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      <title>Spring AI 2.0 正式落地，JAVA程序员转型AI的最佳选择</title>
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      <pubDate>Sat, 22 Aug 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
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      <description>Spring AI 2.0.0 GA 终于发布了。从“能用”到“好用”，Java 在 AI 领域的开发也进入工程化时代。究竟什么是Spring AI ？Spring AI 2.0 有哪些变化？今天就和大家一起梳理Spring AI 2.0 的 核心变化。 看过我之前文章的朋友应该清楚，之前的Spring AI 实战系列文章都是基于 Spring AI 1.x 写的。后续我的整套 Spring</description>
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      <title>Spring AI 2.0 组合式 Tool Calling 架构实战，多工具编排不再卡壳</title>
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      <pubDate>Sat, 22 Aug 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
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      <description>你的 AI 应用想让大模型一次调用&amp;quot;查库存 + 算价格 + 下订单&amp;quot;三个函数，却发现工具多了就乱套、报错无从下手、上下文越塞越糊。本文用 Spring AI 2.0 的可组合 Tool Calling 架构，解决多工具场景下的编排混乱、结果冲突和自反馈缺失问题。带你从手写 @Tool 注解，到把多个工具组合成带自反馈循环的 Agentic 管道，全</description>
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      <title>Spring AI Alibaba 记忆持久化到 Redis 实战指南</title>
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      <pubDate>Sat, 22 Aug 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
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      <description>Spring AI Alibaba 记忆持久化到 Redis 实战指南 基于 Spring AI Alibaba 1.1.2.0，实现 Agent 短期记忆的 Redis 持久化，解决多轮对话中的上下文管理与状态恢复问题。 Spring AI Alibaba 记忆（Memory）机制详解与完整实战指南： https://blog.csdn.net/BADAO_LIUMANG_QIZHI/article/details/162238591 上述会话记忆基于内存实现，下面基于redis实现。 一、引言 在构建智能对话 Agent 时，记忆能力是核心功能之一。Sp</description>
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      <title>从接车到交车：LLM &#43; Skill &#43; MCP 如何编排一次完整的4S店售后体验</title>
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      <pubDate>Sat, 22 Aug 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
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      <description>你在4S店经历过最“共情”或最“糟心”的一次售后服务是什么？评论区分享你的故事，下期我拆解里面的技术痛点！ 一个奥迪Q5车主从“刹车异响”到“放心离店”背后的Agent工作流 一、开篇：当服务顾问遇上AI 场景还原 上午9:15，一辆奥迪Q5驶入售后接待区。客户张先生下车后对我说：“师傅</description>
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    <item>
      <title>从零搭建企业级 ERP AI 智能体：Spring Boot 3 &#43; Spring AI &#43; Ollama 全链路落地实践（踩坑全集）</title>
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      <pubDate>Sat, 22 Aug 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
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      <description>一、项目全景：我们在做什么 这是一个ERP + AI 智能体系统。简单来说，就是把一个传统的 ERP（物料管理、库存查询、出入库单据、质检管理）接入大模型，让用户用自然语言就能完成业务操作。 比如用户说&amp;quot;查询物料 ZL001 的库存&amp;quot;，AI 会自动调用 queryStock 工具查数据库，返回真实库存数据——</description>
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      <title>图表、表格、PDF图文，多模态RAG全搞定</title>
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      <pubDate>Sat, 22 Aug 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
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      <description>前面7篇RAG文章都在处理文本——把文档切分、向量化、检索、生成。但真实世界的文档长什么样？PDF里有图表，Word里有截图，PPT里有流程图，Excel里有数据透视表。这些非文本内容，纯文本RAG根本检索不到。 我之前做过一个项目，客户的PDF报告里有大量数据图表——柱状图、折线</description>
    </item>
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      <title>第4期｜Spring AI 实战 Demo：从零搭建一个完整的汽车售后智能客服 Agent（含 RAG Tool Calling Memory MCP Client）</title>
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      <pubDate>Sat, 22 Aug 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
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      <description>上一期对比了 Spring AI、LangChain4J、AgentScope Java 2.0，结论是：默认选 Spring AI。这一期，我用 Spring AI 把它落到代码里——一个可以跑起来的售后智能客服 Agent。 一、开篇：为什么选「智能客服」作为第一个 Demo？ 前面三期，我一直在讲售后六站编排：接车 → 历史 → 开单 → 诊断 → 维</description>
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      <title>第5期｜用 Spring AI 手搓一个「诊断 Agent」：让 AI 像老 SA 一样「听→想→查→下结论」</title>
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      <pubDate>Sat, 22 Aug 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
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      <description>上一期我用 Spring AI 搭了一个客服 Agent，核心是 RAG + Memory + Tool Calling + MCP Client 四大模块。但客服 Agent 本质是「问答」——客户问、Agent 答。今天我们要往前走一步，进入售后最核心、最考验功力的环节：诊断。诊断不是问答，是推理。 一、开篇：客服 Agent 跑通了，然后呢？ 第4期结尾我说了一句话：「这个 Demo 虽然叫客服，</description>
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      <title>在React中构建WebGL水波效果：四个常见陷阱与解决之道</title>
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      <pubDate>Thu, 20 Aug 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
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      <description>从想法到实现：一个可交互的水波Hero 想象一下，你的网站首屏不是静态图片或循环视频，而是一片真正能响应触摸的水面——点击哪里，哪里就泛起涟漪。这正是开发者Melissuki想要的效果。她在React项目中尝试构建这样一个WebGL水波Hero，并记录了整个过程。 核心的物理模拟并不</description>
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      <title>腾讯音乐为何用 Apache Doris 替换 Elasticsearch</title>
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      <pubDate>Wed, 19 Aug 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
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      <description>腾讯音乐为何用 Apache Doris 替换 Elasticsearch 国内大厂的技术栈迁移往往牵动人心。最近，腾讯音乐内容库从 Elasticsearch 迁移到 Apache Doris 的实践引起了关注。这并非简单的换库，而是将搜索与分析统一到一个引擎上，背后是成本与性能的双重考量。 从 ES 到 Doris：统一引擎的吸引力 Elasticsearch 在全文检索领域是经典选择，但腾讯音乐内容库的场景可能更</description>
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    <item>
      <title>2026 最新 DeepSeek Harness 使用教程！（附保姆级安装步骤&#43;5 个实测案例） - 知乎</title>
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      <pubDate>Tue, 18 Aug 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
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      <description>DeepSeek Harness 开源短短 2 天，现在已拿下近 100k 个 Star。非常猛，照这个增速下去，说不定真有机会超过 OpenClaw 的 Star 数，哈哈。 Harness 这个词听起来可能有点陌生。简单来说，模型是大脑，Harness 就是模型的身体。所谓的 Agent，可以先粗略理解成「LLM + Harness」。 以前我们用 DeepSeek 模型，大多是把它接入其他</description>
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      <title>DeepSeek Harness - DeepSeek 推出的开源 AI Agent Harness 开发框架 - AIHub</title>
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      <pubDate>Tue, 18 Aug 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
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      <description>当前位置：首页&amp;gt;AI工具&amp;gt;DeepSeek Harness - DeepSeek 推出的开源 AI Agent Harness 开发框架 DeepSeek Harness（简称 dsh）是 DeepSeek 开源的 Agent Harness 框架，采用&amp;quot;一切皆插件&amp;quot;的架构设计。模型、工具、技能、会话、沙箱、存储、循环、调度、UI 等所有 Agent 能力均以插件形式实现，开发者无需修改</description>
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      <title>DeepSeek Harness 深度架构全解析_deepseek harness 解析-CSDN博客</title>
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      <pubDate>Tue, 18 Aug 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
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      <description>本文对 DeepSeek Harness（以下简称 DSH）进行全面的技术架构剖析，全文由Claude Code + GLM-5.2撰写后小范围调整。文中将从&amp;quot;如何让 Agent 框架的每个部分都可替换&amp;quot;这个最核心的设计问题出发，逐步展开其插件系统、Agent 生命周期、工具执行管线、LLM 抽象、会话模型</description>
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      <title>DeepSeek Harness 源码深度解读：官方开源 Agent 框架的架构拆解_deepseek harness 源码解析-CSDN博客</title>
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      <pubDate>Tue, 18 Aug 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
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      <description>项目: deepseek-ai/deepseek-harness（dsh）· MIT 协议 · 发布 2 天即获 4.1 万+ Star 核心设计: 一切皆插件（Everything is a Plugin），基于 vendored Cordis 构建 2026 年 8 月 13 日，DeepSeek 官方在 GitHub 开源了 DeepSeek Harness（简称 dsh）——一个插件化的 Agent Harnes</description>
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      <title>DeepSeek Harness 硬核全解析：DeepSeek 官方首款 Agent 框架，一切皆插件的开源运行时_deepseekharness csdn-CSDN博客</title>
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      <pubDate>Tue, 18 Aug 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
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      <description>北京时间 2026 年 8 月 13 日晚，DeepSeek 同时放出两颗炸弹： DeepSeek V4 Pro 正式版全量上线，Agent 能力大幅提升，支持 Responses API 和 Codex 接入； **DeepSeek Harness 开发者预览版（v0.1）**以 MIT 协议开源，这是 DeepSeek 官方首款 Agent 运行框架。 如果说 V4 Pro 是 DeepSeek 给 Agent 装了更强的大脑，那 Harness 就是 DeepSeek 给 Agent 造了一副可插拔、可组装、可替换的 &amp;ld</description>
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      <title>DeepSeek Harness 简介  菜鸟教程</title>
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      <pubDate>Tue, 18 Aug 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
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      <description>AI 模型已经能独立完成复杂的编码任务。真正的挑战不再是让模型更聪明，而是怎么把它的能力稳定、可靠、可观测地组织成一个真正可用的 Agent。 2026 年 8 月，深度求索开源了 DeepSeek Harness（dsh）——一个一切皆插件的 Agent 框架，给出了这个问题的答案：Agent = Model + Harness。模型是 Agent 的灵</description>
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      <title>Apache Doris AI RAG 实战：从基础 RAG 到知识图谱增强 技术能力与选型 - 今日头条</title>
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      <pubDate>Mon, 17 Aug 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
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      <description>一句话摘要：Apache Doris 基于 HNSW 1024 维向量索引 + bge-m3 + Deepseek 搭建 RAG 系统，结合 LangChain 完成文本分片、向量嵌入与检索生成；进一步通过 LLM 抽取实体关系、NetworkX 构建图结构、Pyvis 可视化、存入 Doris graph_chunk 表实现知识图谱增强 RAG，相比基础 RAG 能更准确回答多实体、多关系的复杂问题。 关键词：Apache Doris</description>
    </item>
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      <title>Code-Graph-RAG 0.0.593 实测：给 Coding Agent 加知识图谱，值不值得多养两个数据库？</title>
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      <pubDate>Mon, 17 Aug 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
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      <description>如果你正维护一个多语言 monorepo，并希望 Coding Agent 不再靠反复 rg 和整文件读取猜结构，这篇文章会帮你判断：要不要为它额外部署一套代码知识图谱。 我的结论先放前面：Code-Graph-RAG 值得做源码级评估，但暂时只给 B 级。 它把 Tree-sitter 抽出的函数、类、调用与引用关系持久化进 Memgraph，</description>
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      <title>GraphRAG实战：用Neo4j构建可解释的LLM知识检索系统-CSDN博客</title>
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      <pubDate>Mon, 17 Aug 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
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      <description>1. 项目 概述：当图数据库遇上大语言模型，知识检索不再“大海捞针” 你有没有试过让一个大语言 模型 回答一个非常具体、依赖内部文档或私有数据的问题，结果它要么胡编乱造，要么直接说“我不知道”？这背后不是模型不够聪明，而是它根本没看到你手里的那本“说明书”。GraphRAG（Graph-ba</description>
    </item>
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      <title>用 WorkBuddy &#43; Obsidian &#43; LLM Wiki 搭建个人长期知识系统 - 今日头条</title>
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      <pubDate>Mon, 17 Aug 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
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      <description>2026-08-11 17:28·Kway 一、为什么你急需一个“个人知识库”？ 大模型本身没有长期记忆。一个新会话，AI 就不记得你上次聊过什么，更不了解你的写作风格、PPT 逻辑、项目背景。 于是每次让 AI 写文章、做PPT、出方案，你都得重复交代： 文章什么调性？ PPT 几图偏好？ 项目目标与受众是谁？ 没有知识库：反</description>
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      <title>给 AI Agent 装上「代码知识图谱」：GitNexus 全解析</title>
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      <pubDate>Mon, 17 Aug 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
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      <description>用 AI 编程助手写代码，最烦的事是什么？不是它写错，而是它看不懂整个项目。改一个函数，不知道还有 47 个函数依赖它；问它某个调用链，它在上下文窗口里翻来覆去找不到全貌；大仓库里，它只能看到局部，做破坏性编辑、重复劳动、漏调用方。这些问题，用「多搜几次文件」解决不了，因为碎片化检索看到永远</description>
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      <title>给AI编程助手装代码知识图谱：一次查询顶手动翻30个文件，token省62_</title>
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      <pubDate>Mon, 17 Aug 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
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      <description>TUTORIAL · 开发效率2026.08 AI改代码只能一句句翻文件？ 装一份代码图谱，让AI过目不忘 翻文件次数归零 持久化知识图谱 · 20+语言 · 100%本地 CodeGraph · MCP 接入 省token本地 📦 5 Parts + Conclusion 👉 滑动 PART 01 痛点 找代码贵 PART 02 原理 图谱vs翻文件 PART 03 安装 三条命令 PART 04 实战 1次顶30次 PART 05 坑&amp;amp;FAQ 别踩</description>
    </item>
    <item>
      <title>7个好玩又好用的Skill，开始榨干Agent！</title>
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      <pubDate>Sun, 16 Aug 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
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      <description>最近我装Skill装得有点上头 一开始只是想试试Agent还能怎么折腾，结果在看了一整圈之后我才察觉到，这个确实是不能够胡乱进行安装的。 要是安装得数量太多了，表面上看着会显得十分热闹，但是在真正需要执行工作任务的时候，你反而会变得无法弄明白它究竟会在什么时间被触发、具体会修改哪一个</description>
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    <item>
      <title>Agent这么多，普通用户到底应该选哪个？</title>
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      <pubDate>Sun, 16 Aug 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
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      <description>大家好，我是「海绵朋克」，希望我的AI经验分享能够提升你的AI能力。👨🎓 最近新的Agent产品越来越多了，连Deepseek也发布了Harness产品。 国外有ChatGPT、Codex、Claude Code和Cursor，国内有WorkBuddy、TRAE、Qoder、Kimi和</description>
    </item>
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      <title>不知道 AI Agent 能干嘛？ 看看这 100&#43; 个落地应用合集～</title>
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      <pubDate>Sun, 16 Aug 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
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      <description>2026 年，最火的无疑是 AI Agent， 每天不在群里讨论 点 AI Agent（智能体），感觉都落后了～ 不过很多人估计还只停留在网页问答，还不清楚 AI Agent 到底是什么？它能帮我干点啥实际的事儿？听起来很高大上，但上手好像很难…… 毕竟真实的情况是 AI 普及度其实并没那么高，如果已经熟练使用 Claude Code 和 Codex，</description>
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      <title>从DeepSeek Harness，看Codex、Claude Code背后的Agent Harness之战</title>
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      <pubDate>Sun, 16 Aug 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
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      <description>先回答一个问题：DeepSeek Harness和Codex、Claude Code有什么区别？ 他们本质上都属于“把大模型变成能干活的 Agent 的那一层软件”。 他们都有“Harness”，只是： DeepSeek 把 Harness 本身做成了产品主角和可编程框架，而 Codex / Claude Code 更优先把“已经组装好的编程 Agent”交给用户。 建</description>
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      <title>从零开始，学会让桌面Agent帮你干活！【小白教程】</title>
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      <description>雷猴啊朋友们！ 会用 Agent，是今年所有人都绕不过去的话题。 但说实话，90% 的朋友还停留在拿 AI 提问、聊天的阶段，所以今天，就是一期专给白领的——桌面 Agent 办公提效全教程！ 之前我也出过海外 Codex、Claude Code 的教程，但很多朋友卡在了注册这一步。 所以这次我们换成最新的国产桌面端 Ag</description>
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      <title>保姆级喂饭教程：什么是Skills？如何用Skills？</title>
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      <pubDate>Sun, 16 Aug 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
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      <description>保姆级喂饭教程：什么是Skills？如何用Skills？ 你用AI的时候，有没有这种感觉：问了它一个问题，它给的答案好像对，但又差点意思？ 01 史塔克有个朋友，最近迷上了用AI写代码。 每天都在群里发消息：&amp;ldquo;AI太强了，我让它写什么它就写什么。&amp;rdquo; 但有一天，他突然说</description>
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      <title>全网爆火的Skill，到底怎么创建、怎么用、怎么迭代？一文讲清楚（5000字，纯小白也能看懂）</title>
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      <pubDate>Sun, 16 Aug 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
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      <description>你好，我是管三，95后，江西赣州人，清华大学出版社《AI一人公司》作者。 最近有个朋友私信我，让我指导一下怎么做skill。 其实前段时间写过一篇文章，演示我是怎么创建一个公众号文章分析skill的手把手教你：5分钟用WorkBuddy创建你的第一个Skill 但那篇文章更多的是针对w</description>
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      <title>分享5个Claude Code &#43; 飞书的超实用Agent办公玩法。</title>
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      <pubDate>Sun, 16 Aug 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
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      <description>最近很多人也在问我，我用Agent，是怎么跟很多数据进行交互的。 我说我其实分的比较开，一部分是本地数据，一部分是在飞书上的云端数据，我们公司现在将近30号人，我对大家的要求是，需要跟同事协同的，都一律上云。 所以其实很多的交互，都是我让Claude Code直接跟飞书进行交互的，包括</description>
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      <title>别再把 Codex 当聊天机器人：从安装到真正干活，一篇讲透</title>
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      <pubDate>Sun, 16 Aug 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
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      <description>2026 最新实操指南 桌面端、IDE、CLI、云端怎么选？提示词怎么写？权限怎么开才安全？ 如果你看过半年前的 Codex 教程，大概率已经过时了。现在的 Codex 不只是一个命令行工具，而是一套覆盖桌面应用、代码编辑器、终端和云端任务的编码智能体。真正的问题已经不是“它会不会写代码”，而是“你怎样让它稳定地完</description>
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      <title>太强了！Codex可以进行A股实盘交易了</title>
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      <pubDate>Sun, 16 Aug 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
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      <description>想用 AI 帮你盯盘和炒 G？今天，它终于可以实现了。 实现思路 先说实现思路： 开通证券公司的 QMT（Quantitative Market Trading，量化市场交易）权限。 安装 QMT 客户端，登录你的账号。 安装 QMT Skill 技能。 AI 直接帮你买卖 GP。 实现原理 它的实现原理也不难，如下所示： AI（Codex）调用 QMT Skill 技</description>
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      <title>实测对比｜同样跑 DeepSeek‑V4‑Pro，Reasonix vs Codex，谁才是更好的编程 Agent</title>
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      <pubDate>Sun, 16 Aug 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
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      <description>摘要：很多开发者以为，只要填入API Key，把模型切换成deepseek‑v4‑pro，Agent的效果就会一样。现实并非如此。Codex与Reasonix都可以挂载V4‑Pro，但一个是兼容接入，一个是原生深度适配。本文从缓存成本、工具调用稳定性、适用场景，把两款主流编程Age</description>
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      <title>我使用 Codex 三个月后的真实工作流</title>
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      <pubDate>Sun, 16 Aug 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
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      <description>别再让 Codex 只帮你写几行代码了：10 个真正实用的开发技巧 很多程序员第一次使用 Codex，通常会这样提问： 帮我写一个登录页面。 帮我生成一个接口。 帮我修复这段代码。 Codex 很快就会返回一堆代码。 看起来效率很高，但真正放进项目后，却经常出现各种问题： 代码风格和原项目不一致； 修改了不应该修改的文件</description>
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      <title>新手必学的10个Codex小技巧</title>
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      <pubDate>Sun, 16 Aug 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
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      <description>PART.0****1 为什么你和Codex聊了半天，它还是没帮你完成任务？ 很多人安装好Codex后，输入的第一句话往往是：“帮我写一个程序。” 几分钟后，Codex的确生成了不少代码，但真正运行时却发现：功能不是自己想要的、原有文件被改乱了、依赖装了一大堆，甚至连项目怎么启动都不清楚。 问题通常不在于C</description>
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      <title>横向拆解Claude Code、Codex等六大Agent上下文压缩策略后，我们做了第 7 个</title>
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      <pubDate>Sun, 16 Aug 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
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      <description>作者：mervynyang 横向拆解六大 Agent 的上下文压缩策略，提炼通用配方，并面向云端多用户的 Agent 场景落地一套四级水位线方案。 1. 同一个问题，六种做法 Agent 要做上下文压缩，如今几乎成为所有 agent 必做的一环。有意思的是怎么做——我花了不少时间把主流方案扒了一遍，发现大家的分歧大得离谱。 | 产品 | 核心</description>
    </item>
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      <title>爆肝 2.1 万字 &#43; 讲解视频！这应该是全网最全的 Codex 实战教程了</title>
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      <pubDate>Sun, 16 Aug 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
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      <description>大家好，我是 Sunday。 最近这段时间，我后台被同一个问题问麻了。 Codex 到底怎么用？ CLI、App、VS Code 插件，三个入口摆在那儿，看起来都能用。 plugins、skills、MCP、automations、AGENTS.md、子 agent、权限模式，又一个个往外冒。 你只是想让它帮你改</description>
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      <title>用了3个月 Codex CLI，我把这些最佳实践整理成了保姆级指南</title>
      <link>https://index.zshipu.com/ai002/post/20260816/%E7%94%A8%E4%BA%863%E4%B8%AA%E6%9C%88-Codex-CLI%E6%88%91%E6%8A%8A%E8%BF%99%E4%BA%9B%E6%9C%80%E4%BD%B3%E5%AE%9E%E8%B7%B5%E6%95%B4%E7%90%86%E6%88%90%E4%BA%86%E4%BF%9D%E5%A7%86%E7%BA%A7%E6%8C%87%E5%8D%97/</link>
      <pubDate>Sun, 16 Aug 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
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      <description>用了3个月 Codex CLI，我把这些最佳实践整理成了保姆级指南 从&amp;quot;能用&amp;quot;到&amp;quot;好用&amp;quot;，中间隔着一份 AGENTS.md、一套 Profile 配置，和一条永远不会跑在主分支上的 worktree 从&amp;quot;能用&amp;quot;到&amp;quot;好用&amp;quot;，中间隔着一份 AGENTS.m</description>
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      <title>腾讯、阿里、字节的 AI 办公大战：赛马与变阵内幕</title>
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      <pubDate>Sun, 16 Aug 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
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      <description>三家公司在办公上重新站回了起跑线。 文丨高洪浩 赵梓昕 编辑丨管艺雯 7 月初，阿里巴巴的 QTeam 团队收到通知：以后周末不用加班了。当时，他们正在为办公智能体（Agent） QoderWork 半个月后的重要发布冲刺，多项功能已进入上线前的最后阶段。按照原本的规划，QTeam 还计划至少再集中投入几个月资源，与腾讯 WorkBuddy</description>
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      <title>装完 Codex 只会敲 codex？那 55 个斜杠命令你亏大了</title>
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      <pubDate>Sun, 16 Aug 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
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      <description>CODEX 系统教程2026.08 · ISSUE 02 装完只会敲 codex？ 十分钟装好，再收下55 个斜杠命令 安装 · 登录 · TUI · exec 三条安装路径 · 双认证 · backtrack 撤销 · 旧命令避坑 OpenAI Codex 系统教程 · 公众号系列 第02篇安装与交互 本文看点 · READ MAP 01 三条安装路径 + 双认证 02 55 个斜杠命令 + backtrack 03 codex exec 与旧命令避坑 上一篇把 Codex 是什么聊完了，</description>
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      <title>让100个小白用户掌握codex入门技巧（进度1100）</title>
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      <pubDate>Sun, 16 Aug 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
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      <description>接上一篇《让50个朋友用上codex的小白安装教程》发布后，我数了下有大概30个朋友来问了问题，大家私信问的一些安装问题，我都一一解答了！其中还有部分朋友给我点了关注，非常感谢家人们的认可！ 总之看来可可爸的努力没有白费啊！😊 这篇文章是面向安装好codex之后，没有基础的普通小白用</description>
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      <title>Codex CLI 是什么？一篇讲清代码 Agent、模型切换与本地部署</title>
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      <pubDate>Sat, 15 Aug 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
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      <description>过去，我们使用 AI 编程，通常是把代码复制到聊天窗口，得到答案后再手动改回项目。 而 Codex CLI 的思路不一样：它直接运行在终端中，能够理解整个代码目录、读取和修改文件、执行命令、运行测试，并根据结果继续修正。 更重要的是，Codex CLI 和背后的大模型并不是同一个东西。我们既可以让它连接 OpenAI 模型，也可</description>
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      <title>Codex CLI 是什么？一篇讲清代码 Agent、模型切换与本地部署</title>
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      <pubDate>Sat, 15 Aug 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
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      <description>过去，我们使用 AI 编程，通常是把代码复制到聊天窗口，得到答案后再手动改回项目。 而 Codex CLI 的思路不一样：它直接运行在终端中，能够理解整个代码目录、读取和修改文件、执行命令、运行测试，并根据结果继续修正。 更重要的是，Codex CLI 和背后的大模型并不是同一个东西。我们既可以让它连接 OpenAI 模型，也可</description>
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      <title>Codex CLI，一个跑在终端里的 AI 程序员</title>
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      <pubDate>Sat, 15 Aug 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
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      <description>Codex CLI，一个跑在终端里的 AI 程序员 删 console.log、补单元测试 &amp;hellip; ——这些重复劳动占用了大量时间，却几乎不产生价值。它们不复杂，但足够琐碎，足以打断一整段心流。 Codex CLI 的出现，就是为了把这些脏活接过去。它是一个跑在终端里的 AI 编程师：读代码、改文件、跑命令、反复迭代，直到任务完成</description>
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      <title>Codex CLI从安装到实战全流程</title>
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      <pubDate>Sat, 15 Aug 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
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      <description>点击上方“全栈程序员社区”，星标公众号 重磅干货，第一时间送达 很多人第一次接触 Codex CLI，会把它理解成“终端里的聊天框”。真正用进项目后，它更像一位能读仓库、改文件、跑命令的工程搭档。 这篇从安装开始，把登录、仓库初始化、任务下达、变更审查和自动化执行走通。 🛠️ 先安装，再确认环境 macOS 或 Linux</description>
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      <title>Codex CLI从零开始使用指南（2026更新）</title>
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      <pubDate>Sat, 15 Aug 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
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      <description>想在终端里直接用AI改代码、跑任务？ Codex CLI就是为此设计的本地编程智能体。它能读项目、改文件、执行命令，适合喜欢命令行的人。 下面按2026年最新方式，从零讲到能跑起来。 一、Codex CLI是什么？ 简单说： 它是运行在你电脑终端里的Codex，可以在当前项目目录下理解代码、修改文件、</description>
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      <title>Codex CLI命令大全：效率提升必备</title>
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      <pubDate>Sat, 15 Aug 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
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      <description>点击上方“全栈程序员社区”，星标公众号 重磅干货，第一时间送达 很多程序员装好 Codex CLI 后，只会输入 codex，然后把它当成终端里的聊天框。其实真正拉开效率差距的，是会话续接、目录控制、非交互执行和代码审查这些稳定能力。 🚀 安装与状态检查 官方快速安装可以使用： &amp;lt;span leaf=&amp;#34;&amp;#34;&amp;gt;npm install -g @openai/codex&amp;lt;/span&amp;gt;&amp;lt;span leaf=&amp;#34;&amp;#34;&amp;gt;&amp;lt;br&amp;gt;&amp;lt;/span&amp;gt;&amp;lt;span leaf=&amp;#34;&amp;#34;&amp;gt;codex login&amp;lt;/span&amp;gt;&amp;lt;span leaf=&amp;#34;&amp;#34;&amp;gt;&amp;lt;br&amp;gt;&amp;lt;/span&amp;gt;&amp;lt;span leaf=&amp;#34;&amp;#34;&amp;gt;codex login status&amp;lt;/span&amp;gt;&amp;lt;span leaf=&amp;#34;&amp;#34;&amp;gt;&amp;lt;br&amp;gt;&amp;lt;/span&amp;gt;&amp;lt;span leaf=&amp;#34;&amp;#34;&amp;gt;codex update&amp;lt;/span&amp;gt; codex</description>
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      <title>Codex CLI安装&#43;使用完整教程</title>
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      <pubDate>Sat, 15 Aug 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
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      <description>点击上方“全栈程序员社区”，星标公众号 重磅干货，第一时间送达 想让 AI 进入本地开发流程，Codex CLI 是直接的入口。它能在项目目录里读代码、改文件、运行命令和执行测试，适合解释项目、修复问题与补测试。 下面把第一次使用走顺。 🛠️ 安装 Codex CLI macOS 和 Linux 可以使用官方独立安装命令： &amp;lt;span leaf=&amp;#34;&amp;#34;&amp;gt;curl -fsSL https://chatgpt.com/codex/install.sh | sh&amp;lt;/span&amp;gt; 安装完成</description>
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      <title>Codex CLI实用命令分享：提升效率</title>
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      <pubDate>Sat, 15 Aug 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
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      <description>点击上方“全栈程序员社区”，星标公众号 重磅干货，第一时间送达 很多人装好 Codex CLI 后，只会输入 codex 打开终端界面。其实官方命令已经覆盖交互开发、自动化、代码审查、会话续接和工具接入。把下面几组用熟，效率会明显提升。 直接进入项目：codex 在仓库目录运行 codex，适合边沟通边查看变更。你也可</description>
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      <title>Codex 使用指南：从入门到高效开发</title>
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      <pubDate>Sat, 15 Aug 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
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      <description>Codex 是什么？ Codex 是 OpenAI 提供的 AI 编程 Agent。它不仅可以“回答代码问题”，还可以直接围绕一个真实项目完成开发任务，例如： 阅读和理解整个代码仓库查找 Bug 并修改代码新增功能重构代码编写单元测试执行测试、Lint、类型检查和构建命令分析报错日志Review 代码和 Pull Request修改多个文件并保</description>
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      <title>Codex 八月最新升级：10 个你可能不知道的高效技巧</title>
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      <pubDate>Sat, 15 Aug 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
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      <description>如果你觉得 Codex 还只是个「帮你写代码的聊天框」，那你可能错过了过去一个月最实用的一波更新。 八月刚过去十天，Codex 已经连续推了两个大版本——v0.144.6 和 v0.147.0。GPT-5.6 三档模型全面适配、后台并行运行、自动审批子代理、可移植插件……每一个都能直接改变你的工作流。</description>
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      <title>Codex 新手保姆级教程，零基础也能快速上手</title>
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      <pubDate>Sat, 15 Aug 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
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      <description>Codex 近年来热度持续攀升，但不少朋友在尝试使用时，都被安装配置、英文文档、AGENTS.md 模板等内容劝退。 今天分享一份专为国内新手整理的详细中文教程，帮你快速跨过入门门槛。 为什么你需要这份教程 Codex 的使用形态多样，包括： Codex APP 移动端便捷操作 CLI 命令行工具 适合技术用户 Desktop App 桌面端完整体验 VS Code 扩</description>
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      <title>Codex 独立 App 来了，这是一个新东西</title>
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      <pubDate>Sat, 15 Aug 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
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      <description>刚刚，OpenAI 把 Codex 做成了一个独立的桌面应用，这次，真的有点不一样。 这次并非「换个壳重新包装一下」就扔出来了，而是，它可能真的会改变了我们用 AI Coding 的方式。 许多读者应该会知道，我一直用 Claude Code &amp;gt; Codex，一是习惯了在 CLI 里工作，二是它快，三是它生态好。 比如这个关于 OpenClaw 的视频，就是我用 Claude Code</description>
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      <title>Codex 装机清单：6 类插件 &#43; 8 个高效技巧</title>
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      <pubDate>Sat, 15 Aug 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
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      <description>在这里插入图片描述 Codex 装好以后就能改代码，但“能改代码”和“能稳定完成工作”之间，还隔着插件、Skills、MCP、项目规则和验收闭环。本文不追求把插件市场装满，而是给你一套从轻到重、可以直接照抄的配置思路。 第一次打开 Codex，很多人的使用方式都差不多： &amp;lt;span leaf=&amp;#34;&amp;#</description>
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      <title>DeepSeek CLI：自然语言就能生成完整项目，这套AI开发</title>
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      <pubDate>Sat, 15 Aug 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
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      <description>DeepSeek版“Claude Code”出现：deepseek-builder把AI编程推进到项目级自主执行 最近，一个名为 **deepseek-builder** 的开源 CLI 工具开始受到开发者关注。 它并不是 DeepSeek 官方推出的产品，而是由第三方开发者维护的开源项目。项目当前托管在 GitHub 的 `cynchro/deepseekCLI` 仓库，并以 `deepseek-builder` 的名称发布到 Python 生态。 它试图解决</description>
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      <title>DeepSeek Harness vs Claude Code vs Codex：Agent 三大流派深度对比</title>
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      <pubDate>Sat, 15 Aug 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
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      <description>报告日期：2026 年 8 月 14 日。DeepSeek Harness 于 2026 年 8 月 13 日刚刚开源，本报告基于其开发者预览版及 Claude Code、Codex 的公开资料撰写。 〇、先给结论（太长不看版） 三者的关系不是同一层级的竞争： Claude Code 和 Codex 是&amp;quot;成品手机&amp;quot;——厂商把模型和外壳（Harness）深度整合</description>
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      <title>IDEA 官宣接入 Codex！</title>
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      <pubDate>Sat, 15 Aug 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
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      <description>大家好，我是二哥呀。 昨天给大家演示了如何在 Qoder 中使用 Experts Mode 开启多 Agent 协作编码的模式，很多小伙伴惊都叹于 AI 编程的进步。 但 VSCode 这类工具的一个短板就是，它没办法配置 JDK，没办法配置 Maven。导致如果你的电脑上装了多个版本的 JDK，Java 类的项目经常启动不起来。 相信很多小伙伴都会遇到这类问</description>
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      <title>OpenClaw &#43; CodexCC ：单人用Agent集群替代整个开发团队</title>
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      <pubDate>Sat, 15 Aug 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
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      <description>↑阅读之前记得关注+星标⭐️，😄，每天才能第一时间接收到更新 直接用cc和codex写代码已经过时了，是时候搭建一个单人开发团队，实现一人公司了，今天刷到了一个开发老哥的帖子就是这么实践的，老哥已经把全套部署开源，核心是围绕OpenClaw的一个智能体架构，虽然不一定是最佳实践，但</description>
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      <title>一分钱没花，我把 Codex CLI 接上 DeepSeek，还学会了用 skill</title>
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      <pubDate>Sat, 15 Aug 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
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      <description>最近一周，我从&amp;quot;只会复制粘贴代码&amp;quot;的 AI 小白，到把 Codex CLI 接上 DeepSeek、装上 skill、发出第一篇公众号推文。过程挺折腾，坑踩了不少，这篇把来龙去脉和配置方法都写给你。 ● ● ● 开篇 上周二晚上十一点多，我照例瘫在椅子上刷 B站。首页推了一条视频：有人在终端里敲几行</description>
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      <title>万字长文讲透Codex的使用方法：保姆级教学</title>
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      <pubDate>Sat, 15 Aug 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
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      <description>Codex 这种东西，直觉告诉你应该是程序员用的。但最先玩转它的那批人，是产品经理、运营、自媒体博主、大学生、个体户老板——没几个会写代码的。 因为程序员用它，是从 80 分到 95 分。你不会写代码，是从 0 分直接到 60 分。那个跨越感，完全不一样。 黄仁勋讲得更直白：一个年薪五十万刀的工程师，一年用不了二十</description>
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      <title>2026 年编程 Agent 实测排行榜：Cursor、Claude Code、Codex 看看谁更强？</title>
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      <pubDate>Fri, 14 Aug 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
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      <description>过去半年，AI 编程圈几乎每天都在刷新榜单。 今天是 Claude Code 天下第一，明天是 Cursor 超车，后天 OpenAI Codex 又杀回来。 所以，谁是最强 AI 编程 Agent？ Artificial Analysis 近期发布了 AI 编程 Agent 横向评测报告。 不同于大多数只比分数的榜单，这次他们从性能、Token 消耗、成本、执行时长四个维度，对 Claude Code、Cursor CLI、</description>
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      <title>Claude Skills 是什么，怎么用？</title>
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      <pubDate>Fri, 14 Aug 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
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      <description>大家好，我是煎鱼。 在去年 10 月中 A 社推出了 Skills 是什么。在 26 年 1 月正式火爆，开始在非编程领域全面开花，从而也有更多的人开始关注 skills。 从目前来看，skills 由于使用门槛低，广泛性强，更亲民。有了更大的使用群体。 以下概念是由 Claude 先发起，后续其他平台也进行了跟进。今天我们一起来学习他</description>
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      <title>Codex 2026 最新实战指南</title>
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      <pubDate>Fri, 14 Aug 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
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      <description>从GPT-5.6 到 Agent Skills 一、Codex 一年进化史：从 CLI 到智能体平台 先快速回顾一下 Codex 这一年多都发生了什么，帮你建立时间线概念： 2025 年 4 月 — Codex CLI 开源发布（Rust 编写，Apache-2.0 协议），跑在终端里，能读代码库、改文件、跑命令。 2025 年 5 月 — Codex Cloud 研究预览版上线，基于 codex-1 模型（o3 针对软</description>
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      <title>Codex CLI Tips：让 Ghostty 在任务完成时提醒你</title>
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      <pubDate>Fri, 14 Aug 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
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      <description>这段提示词的目标很明确：Codex CLI 完成一轮任务，或等待审批时，macOS 才在 Ghostty 失焦后弹出系统通知。你切到其他标签页或其他应用时能收到提醒，正盯着终端时则不打扰。 01 — 直接复制这段提示词发给Codex CLI 请完整复制，不要删改其中的验证要求： &amp;lt;span leaf=&amp;#34;&amp;#34;&amp;gt;请配</description>
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      <title>Codex CLI 安装使用指南：OpenAI 的终端编程 Agent</title>
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      <pubDate>Fri, 14 Aug 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
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      <description>OpenAI 出的终端编程 Agent，开源，能读你的整个代码库，能跑命令，能自己改文件 这东西是什么 Codex CLI 是 OpenAI 在 2025 年 4 月开源的终端编程 Agent。注意是 Agent，不是补全工具——它不光帮你写代码，还能自己读项目、规划方案、改文件、跑测试，一整套流程自己走完。 跟 GitHub Copilot 那种&amp;quot;你写一行它补一</description>
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