Cursor 让我第一次强烈感受到 AI 编程的震撼，Codex 则让我第一次真正感觉到，AI 不只是编程助手，而是一个真正的超级Agent，Codex 明显更接近下一阶段的形态。

OpenAI 内部用 Agent Loop 五个月写了 100 万行代码。我决定自己验证一下——造了一个框架，给个种子文件，让 AI 无限跑下去。结果发现，真正的难点根本不在模型能力。

从零开始搭建一个 AI Agent —— LangChain + TypeScript 实战手记 目录 项目初始化：先把骨架搭起来 理解 Agent：它和普通 LLM 调用有什么不同？

我用 GPT 有两年多了，也算是个重度用户了吧。平常写方案、改文案、整理资料、有时候半夜想到一个选题也会爬起来跟它聊两轮。因为网络的原因，我一直走的是中转站——大家懂的都懂，就是第三方转发 API 的

不是恰饭，也不是踩一捧一。只是记录一个 Codex 老用户切换到 WorkBuddy 的真实一周，以及过程中踩到的坑和省下的钱。 一、为什么换：被逼无奈的"搬家" 很早就听说腾讯出了智能体编程工具 W

在 Codex 中安装 Jev 判断模型实测，Agent 决策比 LLM 快 40-200 倍，便宜 40-400 倍，输出 Token 免费

我是一名从事七年的软件开发工程师，最近用AI完成工作，突然发现了一个问题，我们把AI都用错了。 第一阶段：程序员手撸代码，觉得AI不可靠。 第二阶段：部分代码让AI写，写完人工review。 第三阶段

先说一个事实：2026 年的技术面试，已经和两年前完全不一样了。两年前面试问的是："手写一个 Promise"、"说说 React Fiber 原理"...现在面试官默认你会用 AI。他们真正想知道的

欢迎来到 2026 年 9 月 GitHub 热门开源项目排行榜！它们共同指向：Agent 正在从「会写很多代码」走向更克制、更可治理、更能操作真实世界与组织协作。

前言 最近编程圈最火的一个词，非 Skills 莫属。 不是指程序员的技术能力，而是指 AI 编程助手的“技能包” 。 一套让 AI 从“随缘写代码”变成“按流程交付”的标准化工作流模块。 今天这篇文

最近和身边的朋友交流，大家有一个相似的感受： 有了AI之后，现在一天能做完以前三天的活。 可问题是，老板也知道一天能做完三天的活了。以前写一个方案要半天，现在半小时就能出初稿，于是更多方案、更急

引言 哈喽大家好，我是亿元程序员，一位有着8年游戏行业经验的主程。 从零做一款微信小游戏，需要几个人？ 正常情况下，至少需要： 美术负责界面和游戏素材； 策划负责玩法、关卡和数值； 程序负责功能开发和

上一篇智慧厂房文章写到最后，我留了一个问题：那条从调研、设计、切素材、建模到网页化的链路，换个场景还能跑通吗？ 这次我换成智慧农业。厂房里看设备和分区，农业园区里要看地块、作物、墒情、水肥和当天作业。

你用 Claude Code 写了几个月代码，却不知道自己到底花了多少钱。 你开了 20 个对话窗口，想找三天前 AI 写的那个函数，翻遍聊天记录也找不到。 你的团队每个人都在用 AI 写代码，但没有

你是不是经常遇到这种情况—— 打开 ChatGPT 或 Claude，想让它帮你分析一个复杂问题，结果它给出的回答虽然有道理，但总觉得「缺了点什么」。 缺的是什么？缺的是一套结构化的思考框架。 AI

爬上来说个事，Jev 刷屏快一周了，全网都在吹「新技术路线」。 后台也有不少人问我怎么看？我说句扫兴的：别吹了。 先说下它是啥。前 OpenAI 研究员创业做的模型，最大的特点是不说话，不生成文字，它

C盘空间都去哪了？我让 Codex 查了8分钟，拿到一份占用清单。本文记录了安装磁盘空间统计 Skill、查看报表、定位占用大户和按需清理的过程。

本文梳理小米 MiMo 从 MiMo-7B 到 MiMo-V2.6 的模型迭代、V2.6 的 RL 训练、下一代架构 HySparse2，以及 MiMo Code和 MiMo Desktop 两款产品

我把自己的投资流程交给一套自己写的系统，跑了 85 天，账户浮盈最高到过 3733 元。但这钱不是它赚的。这篇文章讲的是：一套不选股、不预测、不自动下单的系统，到底帮我做了什么。