Anthropic 最近分享了一篇关于 Claude 5.0 Fable 的文章，里面提到的一个概念很适合用来理解 Coding Agent 的协作模式，那就是...

做 RAG 时，我们会关注“如何召回更多内容”。去研究怎么切 chunk、怎么做 embedding、怎么混合关键词和向量检索、怎么做 rerank，让尽可能多...

很多企业今天才开始正式评估AI产品。对这些公司来说，AI不是“原来已经有一套系统，现在补一层治理”的问题，而是第一次把一个会理解任务、会调用工具、会尝试执行动作...

💡 使用感受：沙箱是 Agent 安全运行的生命线。在评估 EdgeOne Makers 时，我最关心的是沙箱的安全性——它能不能安全地执行用户提供的代码？工具...

企业最早接入AI时，信任问题相对简单。员工让AI写一段材料、整理一份纪要、生成一份报告，企业主要关心的是内容对不对、表达是否合规、有没有泄露敏感信息。这个阶段，...

不少企业现在已经不缺AI工具。业务部门会用大模型写材料，技术团队会用Agent处理开发任务，运营和销售也会尝试把一些重复工作交给AI。真正往下推进时，问题很快会...

DevStats 是我做的一个开发者统计卡片与 AI 画像服务。它最早只是 github-readme-stats 的 Go 重写版：输入用户名，吐一张 SVG...

它不一定来自总部立项，也不一定来自IT部门统一采购，更多时候是员工通过浏览器、插件、客户端和各种在线AI工具，把AI带进了自己的日常工作流。写材料、改代码、整理...

企业开始引入AI Agent之后，一个变化会很快出现：Agent不再只运行在统一平台里，也会出现在员工自己的工作环境中。中心平台里的Agent负责批量任务、系统...

如果说 Cube Sandbox v0.3.0 解决的是"快"（毫秒级的快照 / 克隆 / 回滚），v0.4.0 解决的是"治理"（L7 出站管控 + 可观测性...

很多企业内部已经出现了一个挺现实的分层：少数员工开始熟练使用各种Agent工具，把AI接到文档、代码、表格和浏览器里，让它完成一部分原本需要人工切换系统的工作；...

企业做 Agent 试点，第一阶段通常推进得很快。接一个大模型，挂几个工具，补一批业务知识，再做一个对话入口，团队很快就能看到效果。

过去几年，企业IT团队已经很习惯用容器和K8s来管理应用。服务如何部署，副本如何扩缩，节点故障后如何恢复，版本如何滚动升级，这套工程体系已经很成熟。很多团队开始...

最近折腾了一个小东西：把 oh-my-rime 的配置问答能力，从原来 DocVitePressOMR 里的 RAG / MCP 服务，继续往前推了一步，做成了...

2026年，企业内部使用AI已经不算新鲜事。员工用它准备材料或处理数据，部分岗位开始让Agent代为执行任务。管理者也能听到很多积极反馈：原来要半天完成的工作，...

2026年6月17日中午，我在改一篇公众号文章，需要在三个AI之间来回传话。太麻烦了。就在百度同步盘里建了两个文件夹——公告板和信箱。

在此参与 FilecoinTLDR Builder挑战赛：https://www.loops.house/filecointldr-builder-challe...