大型企业几十万份文档，究竟应该怎样交给AI？
面对大型企业几十万份文档入库的需求，AIS 团队认为难点不在导入，而在知识源分散、版本冲突、权限与持续更新。其客户中文档最多的已突破 550 万份，AIS 通过 Connector 自动同步、检索前权限过滤，以及解析—清洗—结构化—切片—抽取—分类—打标签—校验的知识工程流程，并区分 MCP 的 readonly、write、admin 权限等级来管理知识供应链。
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今日 32 条土猛的员外AI 评估 · 27/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 27/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 AI前线AI 评估 · 32/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 32/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 从 AI 工具到经营智能体：快手分销增长 Agent 实践
快手技术专家祁慧在 AICon 2026 深圳站分享了分销增长 Agent 的实践，将 AI 经营能力从单点工具演进为主从结构的 Multi-Agent 经营大脑：主 Agent 负责全局诊断与规划，选品、定价、建联等子 Agent 独立执行并回传结果。团队同步搭建数据智能基建，通过沉淀经营知识库、商达合作知识图谱、Skill 接口与商家经营画像，并对小模型做 GRPO 微调以降低成本与响应时延。
DatawhaleAI 评估 · 38/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 38/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 谷歌牵头 32 位作者 154 页综述：把大模型「Token」认字机制讲明白
谷歌联合 20 多家研究机构、32 位作者发布 154 页综述，系统梳理大模型的分词（Token）机制，指出模型数不清 strawberry 里有几个 r、多位数算术出错，病根在文本进入模型前的分词环节。
歸藏的AI工具箱AI 评估 · 55/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 55/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 Grok Bot 生成 AI 早报视频的提示词与流程
作者用一段提示词让 Grok Bot 每天早上 9 点整理前一天 AI 资讯，并试做出约 90 秒的中文讲解视频，采集、写代码和渲染全部跑在它的云端虚拟机上。
架构师之路AI 评估 · 20/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 20/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 架构师之路《一起玩AI》直播：要不要学 skill、要不要手搓 skill
架构师之路在《一起玩AI》系列首讲《30分钟写好skill》中给出三个答案：需要写 skill、需要学写 skill、但不一定手搓 skill。他指出 skill 本质是文件夹而非提示词，description 是触发器，公式为具体能力清单+触发场景+用户关键词，正文按一句话定位、分步流程、边界与禁忌、Gotchas、快速参考表五段组织，其中 Gotchas 需用真实材料跑出来。
大淘宝技术AI 评估 · 49/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 49/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 淘宝直播数字人互动 Harness-Aware Training 实践：让 Agent Model 随 Harness 一起进化
淘宝直播提出 Harness-Aware Training（HAT），把动态执行环境 Harness 状态显式纳入训练分布，通过 HSA-SFT、General OPD、HSA-RL 三阶段训练，让模型读懂当前 Harness 而非背下某一版配置。
InfoQ 中文AI 评估 · 30/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 30/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 金融监管领域的 Harness 实践：让知识与数据驱动 Agent 稳定运行
中软融鑫总工程师于浩军在 AICon 2026 深圳站分享金融监管报送场景的 Harness 实践，通过知识底座、数据底座、受控状态机与全链路可追溯机制，把自由发挥的 Agent 改造成“宁可不答、不能答错”的受控系统。
掘金本周最热AI 评估 · 29/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 29/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 AI 帮我投资 85 天：最高浮盈 3,733 元，不接券商不下单
一套自写的投资辅助系统接入日常流程 85 天，账户浮盈最高到过 3,733 元（2026-08-27），对应约 +10.5%，83 个日度快照浮盈无一为负，最新统计为 1,590 元。系统每月生成定投建议、每日做风险扫描并推送飞书消息，但只给建议，不接券商、不自动下单、不动资金。10 月 7 日风险扫描以执行冻结、现金低于 10,000 元底线等四条理由，把当月定投建议算成 0 元。
The JetBrains BlogAI 评估 · 28/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 28/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 JetBrains 发布 Kotlin Toolchain 0.13，推荐用于新 KMP 项目
JetBrains 发布 Kotlin Toolchain 0.13，并开始推荐其为大多数新 Kotlin Multiplatform 项目的统一入口。
Geek(@geekbb)AI 评估 · 10/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 10/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 ChromeBox3 CN65 升级 PVE9.0 后反复重启，五元 HDMI 诱骗器解决
ChromeBox3 CN65 升级到 PVE9.0 后开机一分钟内不断重启，排除电源、固件和直通 USB 网口等因素后，AI 联网搜索判断这是 ChromeBox 作无头服务器时的通病。在 PDD 花五元买了个 HDMI 诱骗器后，问题随之解决。
Stack Overflow BlogAI 评估 · 16/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 16/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 用 Python 实现模块化 Master-Agent 遥测诊断框架：Prime-Sentinel Command（PSC）
Prime-Sentinel Command（PSC）是一个用 Python 面向对象实现的 master-agent 架构，由中央编排器 PrimeProgram 协调多个自主边缘诊断节点 SentinelProgram，后者采集 CPU 负载、内存占用与网络状态并返回结构化遥测数据。
Stack Overflow BlogAI 评估 · 61/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 61/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 为编码智能体搭建一套操作系统：纪律化构建的六个部件
Varun Jindal 提出在模型之外为编码智能体搭建一套 harness，包含宪法、自主边界、分层上下文、持久记忆、多视角评审面板和编辑后钩子六个部件。
Stack Overflow BlogAI 评估 · 67/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 67/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 让 AI 智能体变得无聊：生产系统的确定性层设计
Stack Overflow 博客发布六层 LLM 生产系统成熟度模型的第一层「确定性层」，主张智能体应是从上下文到提案的纯函数，无权直接改变业务状态，由经过充分测试的 substrate 在审批后执行提案。
Stack Overflow BlogAI 评估 · 64/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 64/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 生产级 LLM 与智能体实战指南：从演示到生产的六级成熟度模型
Stack Overflow 博客发布了一份生产级 LLM 与智能体实战指南，提出从 Notebook 演示到生产级构建的六级成熟度模型，涵盖确定性、评测、置信度、安全治理与运维等层次。文中给出可勾选的自检清单，例如智能体只能提出建议而非直接改动业务状态、提示词或模型变更导致质量回退时应使 CI 失败、敏感数据在边界处脱敏并采用只追加审计账本。作者建议团队先找到自己最弱的一层，再按顺序逐级补齐。
Stack Overflow BlogAI 评估 · 13/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 13/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 Datadog 如何观测 AI 智能体内部运行
Datadog 是面向云应用的可观测性与安全平台，可对基础设施、分布式系统以及 AI 智能体行为进行实时监控。该平台此次聚焦如何查看 AI 智能体的内部运行状态。
歸藏(guizang.ai)(@op7418)AI 评估 · 57/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 57/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 用 Grok bot 提示词每天定时生成 AI 早报视频
作者用一条提示词让 Grok bot 每天早上定时产出一条 AI 早报视频，全程跑在它的云端虚拟机上，无需本地电脑。任务涵盖内容收集、写代码和视频渲染，提示词可直接复制给其他 Grok bot 使用。
歸藏(guizang.ai)(@op7418)AI 评估 · 33/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 33/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 用 Grok bot 定时生成 AI 早报视频，全程跑在云端虚拟机
歸藏让 Grok bot 每天早上定时产出一条 AI 早报视频，内容收集、写代码和视频渲染全程都在其云端虚拟机上完成，未动用本地电脑。他分享的提示词可直接复制，让其他 Grok bot 也能执行同样的任务，Muse、Dots 等带云端电脑的 Agent 同样适用。
歸藏(guizang.ai)(@op7418)AI 评估 · 30/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 30/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 在 Agent 云电脑里装 Pi 或 DeepSeek Harness，让 Grok Bot 调用闲置 Code plan 额度
一种"邪修"用法是在 Agent 的云电脑里安装 Pi 或 DeepSeek Harness 这类编程 Agent，并把其他 Code plan 用不完的额度配置进去。之后让 Grok Bot 调用这些 token 来写代码、渲染视频，从而避免闲置额度被浪费。
歸藏(guizang.ai)(@op7418)AI 评估 · 23/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 23/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 歸藏分享邪修玩法：在 Agent 云电脑里装 Pi 或 DeepSeek Harness 消耗闲置 Code plan 额度
歸藏（guizang.ai）分享了一种「邪修」用法：在 Agent 的云电脑里装上 Pi 或 DeepSeek Harness 这类编程 Agent，把其他 Code plan 用不完的额度配置进去，再让 Grok Bot 调用这些 token 写代码、渲染视频，从而不浪费闲置额度。
meng shao(@shao__meng)AI 评估 · 38/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 38/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 斯坦福 CS 329Z《Engineering AI Agents》第 4、5 讲公开：Tool Use 与 Frameworks & Orchestration
斯坦福 Fall 2026 课程 CS 329Z《Engineering AI Agents》第 4、5 讲已公开，分别由 @Diyi_Yang 讲「Tool Use」、@Diyi_Yang @michaelryan207 @jyangballin 讲「Frameworks & Orchestration」。
meng shao(@shao__meng)AI 评估 · 1/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 1/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 课程地址补发：pi-school.ziki.boo
课程地址补发，链接为 pi-school.ziki.boo。
meng shao(@shao__meng)AI 评估 · 45/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 45/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 LangChain 为 Deep Agents 的 Skills 做了三项工程升级：工具绑定、固定与中途重载
LangChain 为 Deep Agents 框架的 Skills 带来三项工程升级：工具绑定 Skills 通过 SKILL.md 的 metadata.include_tools 声明工具。
宝玉(@dotey)AI 评估 · 26/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 26/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 Lauren 30 天消耗 1.5T Token：用得最多的是 Opus 5.5，Cloud 是消耗大头
宝玉披露，Lauren 30 天 Token 消耗达 1.5T，用得最多的模型是 Opus 5.5，Cloud 是消耗大头。Cloud 上每个任务可用独立虚拟机并行，但改动验证不如本机方便。他同时提醒，不 Review PR 的前提是能用上 Fable、Opus 5.5 这类最好模型且有充足 Token；AI 验证只能替代一部分，方向仍需人自己把握。
宝玉(@dotey)AI 评估 · 44/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 44/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 Claude Code 中用 Fable 当 Advisor、Opus 执行的多智能体协作模式
在 Claude Code 里用 `/advisor fable` 把 Fable 设为顾问，Opus 执行时遇事请教它，任务则先由 Fable 出方案、Opus 实施后自动请 Advisor 验收并循环修复。
向阳乔木(@vista8)AI 评估 · 32/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 32/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 yetone 的 magpie：可参考的 AI Agent 基建，支持多模型配置与 OAuth 登录
yetone 的 magpie 是一套 AI Agent 基建，支持各种模型配置和 OAuth 登录，开发 AI 工具时可把仓库发给 Agent 学习参考。其平台图标采用 lobehub 整理的 icon，添加服务商的操作也更直观。仓库地址为 github.com/yetone/magpie。
向阳乔木(@vista8)AI 评估 · 10/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 10/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 乔木剪藏参考 yetone 的 magpie 代码让 AI 重做，比之前方便很多
乔木剪藏让 AI 学习参考 yetone 的 magpie 代码后重新改版，改动后的版本比之前方便很多。该改动以截图（图 2）形式展示，原帖由向阳乔木发布。
向阳乔木(@vista8)AI 评估 · 60/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 60/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 向阳乔木分享重写后台菜单文案的 Prompt
向阳乔木针对 AI 开发的后台设置菜单和描述难懂的问题，测试了一个 Prompt，效果很好。该 Prompt 让模型扮演产品经理加苹果文案大师，按《Don't Make Me Think》和《写给大家看的设计书》的原则重写后台所有菜单和功能文案，要求用户一眼看懂、用日常说法、不用术语、名称 2–4 字、描述不超 20 字，输出原文案到新文案的对照表，功能不改，不确定的先问。
向阳乔木(@vista8)AI 评估 · 36/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 36/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 乔木剪藏：一条 prompt 让 Agent 帮你装好浏览器插件与助手
乔木剪藏（qiaomu-clipper）提供一段可直接复制给 AI Agent 的提示词，让其按用户系统与浏览器自动完成安装或升级。
Qdrant(@qdrant_engine)AI 评估 · 24/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 24/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 Qdrant 与 DeepLearning.AI 推出免费课程：用 Qdrant Edge 为机器人构建本地记忆
Qdrant 与 DeepLearning.AI 合作推出免费课程，教你用 Qdrant Edge 为机器人构建真正的记忆，无需网络连接或远程服务器。课程由 Dylan Couzon 讲授，现已开放免费报名。
美团技术团队AI 评估 · 37/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 37/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 美团技术团队：Agent评测漫谈——从观测到长程Agent的评测方法论
美团图灵Agent评测团队公开内部博客，系统讲解Agent评测：评测需覆盖结果层、过程层、效率层、风险层四层，主张"观测+评测=持续迭代"，并将模糊指标下钻为二元化Rubric以实现人人一致与人机一致，如Beam人机一致率从62%提升到92%。
InfoQAI 评估 · 25/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 25/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 如何在 Go 中构建会话有序的 Kafka 管道
在 Go 中为实时对话 AI 平台构建 Kafka 消息层，用一致性哈希把同一会话的消息路由到固定 worker，再以每会话一个 goroutine 串行处理，从而在数千并发会话下保证会话内严格有序。系统已在生产处理超 4000 万条消息、未观察到乱序，测试中发送侧吞吐突破 100,000 条/秒。重试在会话 goroutine 内原地进行并配合指数退避，避免消息被后发消息超越。
orange.ai(@oran_ge)AI 评估 · 51/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 51/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 Orange AI 发布「播客转文章」skill，按话题重排逐字稿并保留数字原话
Orange AI 发布实用 skill「播客转文章」，解决录完 Next Token 播客后想转成文章的问题。作者称照录音直接整理像会议纪要，交给 AI 润色又会丢失数字和细节，于是改为按话题而非时间线重新梳理，并定下规则：数字和原话一条不砍，砍掉与本节无关的段子、顺带蹭的新闻和自家产品举例。作者表示实测阅读量和互动不错，用户反馈没有吐槽 AI 味，该 skill 以 MIT 协议免费开源。
AWS Machine Learning BlogAI 评估 · 19/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 19/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 AWS 发布六周 Playbook：让非工程背景员工用 Amazon Bedrock 构建 AI 智能体
AWS 推出一个为期六周的 AI 构建能力培养项目，参与者每周投入约 4 小时，用 Amazon Bedrock 与 Amazon Bedrock AgentCore、Strands Agents SDK 等生产级工具搭建可运行的 AI 原型。
LangChain(@LangChainAI)AI 评估 · 22/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 22/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 什么是 agent skill？LangChain 两分钟讲清如何保护智能体上下文窗口
LangChain Academy 发布了一个两分钟讲解视频，解释什么是 agent skill，以及它如何保护智能体的上下文窗口。该内容出自 LangChain 的 Deep Agents 课程，课程地址为 academy.langchain.com/courses/founda…。
美团技术团队AI 评估 · 26/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 26/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 美团搜索3.0：LLM 语义表征在排序模型的三期探索与应用
美团搜索团队披露 LLM 语义表征在服务零售排序场景的三期实践，累计完成 3 个 Launch Review 并全量上线，一期将 Query 与 POI 的语义向量 cosine 相似度分桶注入精排，带来大盘搜索支付订单 +0.20%、服务零售订单 +0.27%、长尾 NDCG@5 +2.21pp。
美团技术团队AI 评估 · 35/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 35/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 《Agent 评测白皮书》系列01：Agent 评测全览
美团技术团队发布《Agent 评测白皮书》系列第一篇《评测全览》，提出完备评测体系可概括为四个模块、三种能力、两条 Loop、一套资产。两条 Loop 分别为评测体系迭代 Loop 与 Agent 迭代 Loop，二者共享线上真实样本，通过 Case 挖掘与归因咬合。评测集是核心资产，分端到端与过程两类，前者答"事有没有办成"，后者答"中间哪一步出了问题"。
AI Will(@FinanceYF5)AI 评估 · 13/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 13/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 用 Claude Code 和 GitHub 学"营销工程"的 11 个练习方向
AI Will（@FinanceYF5）提出，营销人只需掌握 Claude Code 和 GitHub 两个基础工具，学会"营销工程"并搭建自己的 Agent，就能为公司创造真正的收入。该帖列出 11 个练习方向，并引导关注账号、点赞转发首条帖子。
AI Will(@FinanceYF5)AI 评估 · 44/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 44/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 营销 Agent：连接 Meta 和 Google Ads，定时巡检并按规则自动调预算
营销 Agent 可连接 Meta 和 Google Ads，支持定时运行、预算限制与操作日志。示例规则为每小时检查账户：50 次转化后暂停 CPA 超目标 3 倍的广告，连续 3 天胜出则加预算 20%，并为最佳广告写 3 个新版本，每次操作及原因同步到 Slack。规则相同时，评论、竞品和真实混合 CAC 等独有数据决定胜负。
AI Will(@FinanceYF5)AI 评估 · 22/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 22/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 学会"营销工程"可能再也不会失业：只需 Claude Code 和 GitHub 两个工具
营销人只需掌握 Claude Code 和 GitHub 两个基础工具，就能学会"营销工程"这套能力，甚至搭建自己的 Agent。真正会用它们并自建 Agent 的营销人，能为公司创造真正的收入。原文列出 11 个练习方向。
向阳乔木(@vista8)AI 评估 · 23/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 23/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 多 agent 协作实测：Bot 讨论拍板做出 24 小时 AI 新闻电视台
一位开发者给多 agent 协作的 Bot 提供了 GitHub、Cloudflare API 和豆包播客 API，不同性格和技能的 Bot 经讨论拍板，做出了一个 24 小时播报 AI 新闻的电视台，并计划当日下午开源。该开发者称自己此前一直不看好多 agent 协作，这次有所改观。