随笔分类 - AI编程
摘要：最近一周，一个叫 Jev 的模型突然火了。玩游戏、订机票、分邮件，连 GitHub 上一个自己逛网页的开源项目，都说自己是 Jev 驱动的。 怎么火成这样，问题跟着就来了。它到底是个什么东西？和我们天天在用的 GPT、Claude、豆包、DeepSeek 这些大模型有什么区别？普通人又能在哪里用上它
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摘要：大家好，我是狂师。 秋招刚开始，后台和星球里很多粉丝来咨询。前两年被问得最多的是面试前要刷哪些题，而今年面试的玩法发生了变化，特别是针对一些大厂校招面试，笔试的时候会直接考察AI Coding的能力。 那么，针对AI Coding 笔试到底考什么，怎么准备？今天我们就来聊一聊。 前几年笔试把 AI
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摘要：大家好，我是狂师。 AI 的能力这两年是肉眼可见地变强了。写代码、画原型、出文档，以前要一个团队分头做的事，现在一个人带着几个 AI 就能全部包揽，工作产出抵得上从前的一个小团队。按理来讲，工具这么能干，人的工作应该越来越轻松才对。 但最近跟不少读者、学员聊，听下来的情况正好相反，测试工程师这个群体
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摘要：大家好，我是狂师。 今天咱们来聊一个大家都非常关心的话题。 这两年 AI 编程火得不像话，会写代码的人天天用，不会写代码的人也开始拿它做东西。八岁小孩都能用 AI 做出游戏了，不会编程的设计师上线了自己的产品，一个人加一堆 AI 就是一家软件公司。然后一个问题被顶到了很多人面前，尤其是正在学技术的人
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摘要：事情是这样的，前两天看到一张图，是某个社区官网的「支持的工具」清单，我数了数，整整31个AI编程工具。 两年前这份清单撑死5个，现在直接31个，而且我居然每一个都认识。。。 干脆整理成一篇，顺手把最近字节的TraeWork和豆包工作也补了进来，凑成33个。 今天给大家推荐一遍，每个工具说说它是干什么
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摘要：今天给大家整理一份最新的主流大模型排名，数据来自 AIHOT 大模型排行榜，一共 30 款在榜模型。 先说三个直接看点。 榜首不是 OpenAI 也不是 Anthropic，是 Meta 9 月 2 日刚上线的 Muse Spark 1.3，发布三天就登顶。 前十里国产占了两席，Kimi K3 第
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摘要：2026 年走到现在，Agent Skill 已经成了 AI 领域的标配。 把个人经验沉淀成 SKILL.md，把团队最佳实践封装成可复用的技能包，这些都已经是很常规的操作了。最近在社区上看到有篇文章问了一个特别扎心的问题。 「一个 Skill 的『好坏』，到底由谁定义？评判它的标准又是什么？」 这
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摘要：8 月 14 号 DeepSeek Harness 刚发布那几天，我写过一篇保姆级安装教程。 那时候它刚出来不久。能聊天，能干活，但界面基本等于毛坯房。 半个多月过去，情况完全变了。 社区插件生态起来了，还有许多博主做了实测横评，把市面上的插件排了个名。我对照榜单把前 10 名挨个用了一遍，整理成这
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摘要：上周 AI 圈的火药味，大家应该都闻到了。 8 月 13 号，ZCode 全面升级；紧接着，8 月 14 号，智谱发布了最新旗舰模型 GLM-5.3。 一天之隔，模型和 Agent 工具同时出手——智谱这是把"组合拳"直接明牌了。 其实在这之前，很多小伙伴用 GLM 模型，都是借助 Claude C
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摘要：DeepSeek Harness是DeepSeek推出的开源Agent运行框架，秉持“一切皆插件”理念，支持模型、工具、技能、工作流等全模块自由替换与扩展。其核心Cordis内核实现动态插件管理，赋能Agent自进化。已成GitHub史上增速最快开源项目（15w+ Star），标志着国内大模型从拼价格转向重架构与生态的新拐点。
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摘要：你可能每天都在用 Claude Code、Codex、Cursor。 但你有没有想过——它每次发给模型的，到底是个什么样的请求？ 系统提示词长什么样？工具是怎么定义的？多轮对话上下文是怎么累积的？token 都花在哪了？不同模型之间，请求结构有啥差别？ 一问三不知。 这就是现在 AI 编程助手的现状
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摘要：前几天逛技术社区时，看到一条挺有意思的帖子。 一个做技术的老哥，说自己每个月光AI订阅费就得至少花费一千以上。 Claude Pro 20刀，Cursor 20刀，ChatGPT Plus 20刀，再加上Gemini、Perplexity、v0这些乱七八糟的。 他配了句话，「上班不但没挣钱，还倒贴」
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摘要：导读：skills.sh（Vercel 出品的 Agent Skills 导航站）上线后，排行榜上的数字已经卷到离谱——第一名 240 万 热度，第二名 60 万+，连第十名都有 35 万+。 这些排名靠前的 Skill 真的好用吗？有没有水分？哪些值得装，哪些看看就行？ 我把 skills.sh
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摘要：市面上这么多的 Agent 工具，到底应该选哪一个作为主力工具呢？ 这个问题，是最近一段时间粉丝和学员最常问我的。也难怪大家困惑——从今年 3 月到现在，本地 Agent 逐渐走入大家视野。 市面上涌现了一大批优秀产品：国内的有 WorkBuddy、Trae Work、Kimi Work，海外的有最
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摘要：这两年，AI 测试 无疑是软件研发领域最炙手可热的赛道之一。 无论是中小研发团队，还是大型企业的技术部门，在AI大模型快速普及的浪潮下，几乎都有过这样的设想： 把需求文档丢给大模型，写一段精准的 Prompt，简单对接一下企业内部知识库，再搭一个简洁的交互页面，一套能自动生成测试用例的 AI 应用，
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摘要：首先这篇文章是给新手准备的。 说实话，最开始出现 “Skill” 这个词的时候，我心里其实挺抵触的。 那会儿刚把提示词玩明白，结果群里又开始刷 "Agent Skill"、"Claude Code 技能包"、"SKILL.md"——一个比一个玄乎。 我当时第一反应是：又来一个被炒作的概念？是不是换个
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摘要：大家好，我是狂师。 时间过得真快。一转眼，2026 年已经走过了一半，「狂师・AI 进化社」已正式成立了 4 个月。 回头看一下，今年 2 月份我宣布要做这件事的时候，写了一篇近万字的官宣文，把"AI 五年陪跑"这件事的初衷、规划、八大版块的内容大纲，全部摊开来跟大家讲了一遍。 那篇文章之后，陆陆续
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摘要：在 AI 全面赋能测试的今天，测试工程师的竞争力，早已不再是"会用多少工具"，而是"能否合理运用AI赋能提效到自己的工作中"。 作为测试工程师，日常工作中最耗时的不是分析问题、定位根因，而是那些重复的手动操作——写测试脚本、搭测试环境、设计测试用例、批量执行测试……这些机械工作占用了大量时间，让我们
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摘要：前两天刷知乎的时候，看到一个很有意思的帖子，标题叫：《面试官问：你用 AI 编程半年了，那怎么保证 Claude Code 写出来的代码是对的？》 翻完评论区，我没有找到特别满意的答案，反而越发有感触。 借着这个话题，今天来简单聊聊。 不知道正在看文章的你，还记不记得自己第一次体验 Vibe Cod
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摘要：从本篇教程开始，我们将沿着软件测试全流程，逐环节、逐步骤深度拆解，系统学习如何借助 AI + Agent Skill，为测试工作的每个核心节点赋能提效。 我们的第一站，便是软件开发全流程的起点 ——需求分析阶段。 很多人觉得测试是从开发完成后才介入，可实际上，需求分析恰恰是整个项目里风险最高、最容易
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