2026 年 332 篇
10月 14 篇
- 73 万行遗留内管系统的 AI 原生重写作战手册
- AI 原生软件开发 · 大厂与专家实践精选阅读清单
- mattpocock/skills 实践指南 · 面向 73 万行遗留 Java 系统的「项目计划管理」模块落地
- 智能体编程 实践与经验 · 热门文章清单（降序）
- 老系统 AI 原生重建方法论 · onesystem
- AI 原生软件开发全生命周期最佳实践 — 基于 onesystem 项目实践
- Spec Kit · AI 原生软件开发工作流程（实践落地版）
- AI 原生开发实践指南 — 基于 spec-kit 的规格驱动开发
- AI 原生软件开发生命周期实战总结
- Jev 生态全景研究报告 · System One 决策模型与热门开源项目
- 三个 SDD 工具，三个不同的计算器 —— 应用产物深度对比
- 销售框架合同信息查询 · 规范（三源合并版 v1.0）
- 需求 → 规范 · 通用工作流程（工具无关）
- 用 Playwright 打通知乎自动发文 · 一份完整的踩坑实录
9月 61 篇
- DeepSeek Harness 开发实战教程 — 从入门到三个真实插件
- Claude Fable 5.1 系统提示词中文版
- 给 AI 写的开发手册：如何在 GitHub 项目中优雅地配置 AGENTS.md
- 什么是规范驱动开发？（Spec-Driven Development, SDD）
- AI 编程开发范式深度研究（2026）
- 理解规约驱动开发（SDD）：Kiro、spec-kit 与 Tessl
- AI 原生软件开发生命周期（SDLC）实战手册
- WorkBuddy 专家 / 专家团机制研究
- WorkBuddy 专家 / 专家团机制分析与最小实现骨架
- WorkBuddy 专家 / 专家团 开发规范
- autoresearch 运行时架构
- macOS 录屏视频压缩工具（Automator）
- 规约驱动开发工具 OpenSpec 的实践总结：以 elder-friendly-calculator 为例
- 面向真正工程师的技能集：Matt Pocock’s Skills
- AI 原生 SDLC 全景拆解 — The AI-Native SDLC Playbook
- Agentic Engineering Patterns（智能体工程模式）
- AI-Native SDLC 深度解析与落地指南
- W3C Design Tokens Community Group 规范深度研究
- mattpocock/skills 实践指南
- Open Knowledge Format (OKF) 全面使用指南
- OpenSpec 实践指南
- SDD 工具与 AI-Native SDLC 环节映射分析
- Spec Kit 实践指南
- 文档即代码（Docs-as-Code）· 深度研究
- 文档即代码（Docs-as-Code）
- OKF 知识库生成技能 · 工作原理与使用指南
- AI SDLC: 使用 mattpocock-skills 进行适老化计算器 macOS 原生应用开发
- AI 原生软件开发实践：用 Claude Code × mattpocock-skills 从需求访谈到代码合入
- mattpocock/skills 深度研究：AI 原生软件研发生命周期的最佳实践体系
- Smart Zone 深度研究 · AI 编程助手的黄金上下文区间
- Smart Zone：AI 编程助手黄金上下文区间
- AI 原生软件开发实践：用 Claude Code × mattpocock-skills 从需求访谈到代码合入
- AI 原生设计流水线
- 胶东喜饼开店深度研究报告
- AI 原生设计流水线：从设计规范到 Figma 再到代码的实践指南
- html.to.design 深度研究：把网页编译成设计稿的插件
- AI 原生软件开发生命周期 · 基于 mattpocock/skills 的最佳实践
- 公司 SDD 技能集定制方案 — 基于 mattpocock skills 的裁剪与增强
- AI 原生软件开发工作流实战指南：从需求访谈到架构演进
- 面向真实工程的 AI 开发 · mattpocock/skills 技能集全景指南
- Jev 集成到智能体：速度、成本与最佳实践深度研究
- Jev 开源生态盘点 · 使用 Jev 最火的开源项目
- jev-ultrafast 实战工作成果 · 从源码研究到真实联网任务成功
- AI 原生软件开发工作流实战指南：从需求访谈到架构演进
- 让 AI 自己玩游戏：Jev 集成开发实战指南 —— 以俄罗斯方块为例
- Jev 完全文档 · TypeSafe AI System One 模型中文参考
- vLLM 与 SGLang 推理引擎深度解析 · PD 分离原理与最佳实践
- AI 原生软件开发实践：让智能体成为一支工程团队
- FDE 深度研究报告 · 前置部署工程师的核心机制、培训与证书
- 现代文阅读提分·示例精讲：从 0 分到满分的拆解示范
- 高三语文现代文阅读提分路径 · 深度研究报告
- Diogo Almeida 访谈核心观点 · SVG 卡片集
- Laya 本地部署与集成最佳实践 —— 以为俄罗斯方块接入本地决策模型为例
- Laya 棋力根因诊断 —— 为什么它只得几百分
- 高中鲁迅初赛题目
- 用 AI 重写 13 年 73 万行 ERP — 全网最佳实践与可实操路线图
- Jev 对局回放 — seed 42
- Jev 在野 · 生态全景解读 — 2,170 个公开项目的量化拆解
- Laya 能用来做什么 —— 从安装到跑通第一个可用场景
- 13 年遗留系统的 AI 时代重建路线图 — 深度调研报告
- Jev 决策追踪查看器
8月 31 篇
- 基于 Strix 的 JavaSecLab 源代码深度渗透测试报告
- Kimi K3开发的小游戏：星际雷电
- Kimi K3开发的小游戏：塔塔合成
- 推理芯片四十二年 · 这次会不一样吗？
- 高考英语词汇 · 聚类记忆工具
- 「图像工作台」市场调研与产品规划报告
- 蚂蚁灵波（Robbyant）具身智能深度研究报告
- 蚂蚁灵波（Robbyant）具身智能深度研究报告
- 腾讯具身智能全栈技术解析
- 全球具身智能格局深度研究 · 2026.08
- Kimi K3 技术论文解读
- Microsoft AI for Beginners — 学习资料总结
- 如何像段永平一样“开保险公司”？一文读懂备兑 Call 与卖 Put 的金融等效逻辑
- 从代码编写到需求编译：智能体软件工程的范式演进、技术框架与教学实践
- Physical Intelligence与机器人开源革命：“免费大脑”背后的四派力量与博弈
- 基于 Strix 多智能体的深度代码审计能力评估
- 告别摩尔定律？华为发布“韬（τ）定律”：芯片进化的下一个十年已来
- 机器人的“安卓时刻”：具身智能爆发背后的5个颠覆性真相
- dsh（DeepSeek Harness）客户端 UI 插件开发指南
- Spritely：DeepSeek Harness 的桌宠精灵与个性化壁纸插件
- DeepSeek Harness 架构分析
- DeepSeek Harness 架构：Agent-Loop 工作原理
- DeepSeek Harness 架构科普：一座“插件城市”如何驱动一个 AI 智能体
- OpenAI Codex CLI — 架构设计与核心模块原理
- DeepSeek Harness — 内置模型工具（Tool）分类整理
- DeepSeek Harness — 内置插件完整能力分类整理
- 智能体（Agent）架构分层详解
- 智能体（Agent）架构分层详解（实现逻辑）
- DeepSeek Harness 插件（dsh-github-trending）开发最佳实践
- DeepSeek Harness 产物浏览器插件开发最佳实践
- Cordis 插件开发图解教程 · 结合 deepseek-harness 真实代码
7月 54 篇
- 智能问答售后服务系统
- AI 生态实验室 · 技术雷达：工作流程全景解读
- 本周 AI 新闻 20260703
- PhotoRoom - AI 驱动的即时抠图与产品照片编辑平台
- GraphvizOnline - 浏览器端的 DOT 语言即时图可视化工具
- 自我改进的 Harness 工程（Harness Engineering for Self-Improvement）
- Andrej Karpathy 的 CLAUDE 编码准则
- 智源对世界模型的思考（王仲远）
- 开源 AI 生态研究项目 Git 大文件 LFS 配置教程与团队开发指南
- Claude Fable 实战指南：发现你的未知
- WorkBuddy 实战案例：日常办公
- WorkBuddy 实战案例：代码开发
- WorkBuddy 核心设计架构
- WorkBuddy 实战案例：设计创意
- Agent 系统设计的核心思想
- WorkBuddy 提示词模板体系深度解析
- WorkBuddy 模型定义与配置研究
- WorkBuddy：iOA 渠道模型完整对照表
- 拆解 WorkBuddy：系统提示词如何拼装，模型清单如何定义
- CodeBuddy 官方插件市场 · 插件分类清单
- 坦克大战：浏览器本地俯视角街机射击游戏
- 坦克大战（HTML5）开发教程
- CodeBuddy 官方插件市场 · 四大领域插件
- 用单文件 HTML 写一个能对弈的中国象棋 AI——从规则引擎到 Alpha-Beta 剪枝
- 中国象棋：浏览器本地人机对弈游戏
- open-ai-eco 接入本地 Agent：ACP 协议开发实践与架构总结
- Hallmark 使用指南
- WorkBuddy Prompt 模板文件
- 考试助手：单文件离线题库检索工具
- M2 Max 本地部署 MOSS-Transcribe-Diarize：离线多说话人音频转写 Web 应用完整实战
- 语音识别及说话人分离模型（MOSS-Transcribe-Diarize）本地部署最佳实践
- 智能自动脱敏工具 · 规则 / 边界 / 流程 / 图像 全景指南
- 腾讯具身智能全栈方案 · 技术原理深度解析（WAIC 2026）
- 智能自动脱敏工具 · 全景指南（规则 / 边界 / 流程 / 图像）
- 智会 T1 (SmartMeet T1) 硬件结构设计（Kimi K3 ✚ FreeCAD）
- OfficeCLI 命令行工具完整使用手册（Skill）
- 图标工具开发最佳实践与经验总结
- 社交平台用户需求扫描与创业机会研究报告
- MinerU 使用指南
- 企业 AI 助手安全使用完整方案
- MarkItDown 使用指南（实战版）
- MinerU 使用指南
- OfficeCLI 研究与实践总结
- AI OS：智能体操作系统的范式革命 —— 巨头布局、核心本质与架构设计深度调研
- 游戏引擎对比分析
- Strix 部署 · 架构 · 实践完整指南
- AI 在软件全生命周期中的作用 · 深度研究
- 主流原型设计工具调研与对比 · 2026
- 2026 年主流原型设计工具调研与对比
- 具身智能综述 · Embodied Intelligence — A Comprehensive Survey (2026)
- 人形机器人 2026 · 从实验室到产线 — 深度综述
- OpenClaw 架构设计与核心模块 · 深度研究
- JavaSecLab 安全测试结果 · strix 渗透测试报告
- OpenClaw 架构设计与核心模块深度研究
6月 51 篇
- Claude Code 智能编程实战
- KiloCode AGENTS.md - OpenCode 智能体指南
- AGPL-3.0（GNU Affero 通用公共许可证 v3.0）
- 协同进化：寻找智能体时代效率与商业的平衡点（罗福莉）
- 端侧AI：Gemma 4 12B 创新架构与 LiteRT-LM 本地部署指南
- 海量文本去重与相似度检索：从 Jaccard 到 MinHash 的完整技术指南
- 深入浅出 k-Shingle：海量文本去重的防篡改利器
- AI编码助手代码归因与贡献占比量化系统设计
- 普通高中英语课程标准（2017年版2025年修订）附录2 词汇表
- 发表于 Twitter/X 的推文（关于 Claude Fable 5）
- audio2sub — 音频转字幕工具
- 人类多行星物种首个星际 IPO - SpaceX
- 发表于 Boykis 的文章《现在运行本地模型很不错了》底部的 Hacker News 评论
- Kilo Code AI 代码生成率与归因分析 — 系统设计
- Open Knowledge Format (OKF)
- 本周 AI 新闻 20260619
- 研究 Simon Willison 的博客设计风格和内容组织方式
- JSON 格式化 / 压缩：纯前端在线 JSON 处理工具
- 调试二维码识别与生成工具的几点经验 下午折腾了两个纯前端二维…
- 坦克大战：纯前端经典坦克射击游戏
- Simon Willison 的博客 - Django创始人、AI工程极客
- 扫雷：浏览器本地益智游戏
- 高中英语词汇速记：卡片式背单词与复习工具
- 二维码生成器：支持网址、文本与 WiFi 的在线二维码工具
- 二维码识别器：支持图片上传、剪贴板粘贴与摄像头扫码
- DOT 文件渲染器：在线 Graphviz 图形预览工具
- Markdown 渲染器：在线 Markdown 转 HTML 工具
- SVG 渲染器：在线 SVG 实时预览工具
- 剪贴板备份：浏览器本地剪贴板历史管理工具
- 极简长文朗读器：左右分屏实时朗读工具
- Read Aloud：浏览器本地长文朗读器
- 高中英语3500词：浏览器本地背单词工具
- JiuwenSwarm 架构设计、工作原理与核心模块深度剖析
- 智能朗读阅读器：浏览器本地中英文长文朗读工具
- 浏览器原生语音合成（TTS）开发经验 最近先后在站点上线了两…
- 免费在线翻译工具：无需注册的多源翻译与朗读
- 本周 AI 新闻 20260626
- Excalidraw - 开源手绘风格虚拟白板
- MinerU - 高精度文档解析引擎，为 LLM / RAG / Agent 提供结构化数据
- SkVM - 面向 LLM 技能的编译与运行时系统
- 基于 DSpark 的投机解码训练框架原理与实现（论文+代码对照）
- DSpark：结合半自回归生成与置信度调度的投机解码技术
- DESIGN.md - 面向智能体描述视觉识别系统的格式规范
- DESIGN.md - 给智能体阅读的‘UI/UX 说明书’
- Google DESIGN.md 规范与实践指南
- Google Stitch - AI 原生 UI 设计工具
- DSpark：基于置信度调度的半自回归生成推测解码
- 朗读者：浏览器本地中英文长文朗读器
- DeepSpec 训练全流程详解（以 Qwen3 + DSpark 为例）
- 大模型推理加速：DFlash、DSpark 与 Eagle3 草稿模型选型与架构设计指南
- SkVM：面向随处高效执行的技能编译
5月 27 篇
- Kilo Code：基于智能体工程的自动化软件开发平台
- macOS 图像转为 WebP 格式（Automator）
- Reachy Mini 机器人
- 研究编码智能体（Kilo Code）开源项目的最佳实践
- 集成个人助手（OpenClaw｜Hermes）的方式
- KiloClaw 安全白皮书
- Hermes 与 OpenClaw —— 该选哪个智能体？
- 给 GitHub Pages 博客加评论：用 Giscus 开启原生的 Discussions 方案
- LLM Wiki：基于大语言模型的个人知识库构建模式
- 发表于《Replacing a 3 GB SQLite database with a 10 MB FST binary》脚注
- Reachy Mini Python SDK 开发实战：从运动控制到视觉音频交互
- 使用 Claude Code：HTML 超乎寻常的妙用
- Speech To Speech：使用开源模型构建本地语音智能体
- 搭建 Reachy Mini 语音对话智能体
- Pi - AI 编码智能体架构设计文档
- Kilo Code - AI 编码智能体架构设计文档
- Reachy Mini Conversation App
- 惨痛的教训（The Bitter Lesson）
- 基于 Pi Agent SDK 适配 OpenAI 兼容接口
- Pi Agent SDK 参考文档
- Pi Agent Core 开发指南
- Pi Agent Event Examples
- Mac 屏幕素材处理指南：从多图合成 GIF 到 FFmpeg 视频智能去重压缩
- 发表于 Twitter/X 的推文（关于 AI 代笔邮件）
- LiteLLM 代理实践：安装、配置与测试
- 彻底搞懂 uv pip、uv add 和 uv tool 的核心区别
- Claude Code 安装、更新与卸载指南
4月 25 篇
- 开源 AI 编码智能体 OpenCode 使用指南
- Claude Code 源代码分析
- Andrej Karpathy：大语言模型构建个人知识库的实践指南
- Harness Engineering（驾驭工程）：2026 AI 软件工程新范式
- Harness Engineering 实战：利用 Autoresearch 实现 AI 模型的自我进化
- AutoResearch：AI 自主进行前沿语言模型研究
- WikiLLM：基于 LLM 驱动的个人知识库
- gstack：AI 驱动的软件生命周期全流程自动化
- Garry Tan（YC 总裁）- 大展宏图（煮沸海洋）
- LLM 智能体的外化：记忆、技能、协议与 Harness Engineering 统一综述
- Claude Managed Agents（托管智能体）开发者参考指南
- macOS Finder 中的“反向选择”功能实现(Automator)
- 用通俗易懂的方式理解 Harness Engineering
- Hermes 智能体全面研究报告与 OpenClaw 对比分析
- 具身智能（Embodied AI）技术综述：从基础理论到工程实践
- 2026 AI 指数报告：在模型超越人类的同时，我们正面临的五个残酷真相
- 泡泡玛特（9992.HK）投资深度分析报告
- 情感价值的全球化坐标：基于巴菲特与段永平投资框架的泡泡玛特2025年财报深度研读
- Claude Code 插件市场指南
- 代码“图谱化”利器：Understand-Anything
- 代码评审知识图谱：code-review-graph
- 编码智能体的核心组件（Sebastian Raschka）
- DeepSeek-V4 全面解读：架构设计与 inference/encoding 源码深度解析
- 巴菲特/段永平视角下的京东健康、泡泡玛特、美团和贵州茅台：2025年度报告深度解读
- WebP 格式的命令工具
3月 24 篇
- 三款顶级 AI 智能体架构深度拆解：从 Rust 原生高性能到 Python 极简主义
- 面向 AI 编码智能体的 Redis 设计模式与文档
- Peter Steinberger 开发 OpenClaw 的工作流程及 Agent 编码秘诀分析
- Claude 代码安全审查 (Claude Code Security Review)
- Cline 项目架构设计文档
- 飞算 JavaAI：五步智能引导构建坦克大战游戏
- 基于 OpenClaw 开发AI助手ZeroAI：五步流程，帮你完成软件开发全流程
- Cline 技术架构深度分析
- 需求即代码：ZeroAI 让开发触手可及
- elizaOS 多智能体架构设计分析
- Vercel AI SDK 架构设计分析
- Next AI Draw.io 架构设计分析
- OpenClaw 个人 AI 助手完整部署指南：从安装到模型调优的终极实战手册
- Agent News：首个专为智能体打造的新闻门户，及基于 OpenClaw 的“龙虾团队”自动化运营实践
- OpenClaw v2026.3.24 重置指南：深度集成方舟 Coding Plan 与飞书渠道
- Anthropic：长时运行智能体的有效脚手架 (Harnesses)
- AI 技术研究及开源项目评估
- Anthropic：面向长时间运行应用开发的 Harness 设计
- Harness Engineering
- Harness Engineering：AI时代的软件工程新范式
- 一文读懂 Harness Engineering：AI 时代软件工程的全新范式
- Harness Engineering｜软件工程师的角色革命，从写代码到设计环境
- OpenCode 落地指南：从模型配置到 agency-agents 智能体集成
- Claude Code 项目概览及架构设计
2月 29 篇
- 本地 AI 助手 OpenClaw：macOS 实操指南 + 核心架构分析
- Kimi Code 实战
- Kimi K2.5：首个开源多模态智能体集群
- OpenClaw - 智能体
- OpenClaw 智能体工作区指南：构建记忆与人格
- 🦞 本地 AI 助手 OpenClaw 的架构与记忆系统
- 以推理速度交付：为什么我不再阅读代码，而是看着它飞速流转
- 直接和它对话——智能体工程的实用指南
- OpenClaw：打破互联网的病毒式 AI 智能体
- OpenClaw 架构设计
- OpenClaw 源代码分析
- OpenClaw 技能：ClawChess 国际象棋对战
- 🦞 个人 AI 助手 OpenClaw 应用实践
- Claude Skill（技能）构建完全指南
- EvoMap（一个 Agent 学会，百万 Agent 继承）Skill（技能）
- Andrej Karpathy 谈论「Claws」
- 氛围编程 vs 智能体工程
- Andrej Karpathy：Claws 将成为 AI 技术栈中的新层级
- NanoClaw 深度分析：AI 原生、技能系统与核心设计思想
- 具身智能大脑：VLA 模型架构解析与训练实战
- NanoClaw 架构设计深度解析
- NanoClaw 完整文档（含使用、架构、安全与开发）
- 大模型应用开发范式的演变
- /llms.txt 文件
- OpenClaw 智能体引擎工作流程及实现代码分析
- 发表于 Twitter/X 的推文（关于 AI 对编程的影响）
- OpenClaw Voice Call 插件使用方法和工作流程详解
- Claude Cowork 知识工作插件（Knowledge Work Plugins）
- Agent 代码安全扫描、修复与渗透测试工具推荐
1月 16 篇
- 京东健康核心数据分析
- 美团核心能力与护城河分析
- 2026 年飞马图像生成
- 深度网络连接范式演进：残差连接 → 超连接 (HC) → 流形约束超连接 (mHC)
- 分析基于边端电力设备的人工智能应用
- NVIDIA CES 2026：物理 AI 时代来了
- AI 编程的演进：从插件到原生 IDE 再到 CLI 工具
- DeepSeek Engram：类脑记忆存储与检索新范式
- Cursor 的上下文工程与编程智能体
- 评估模型投资分析能力：京东健康案例
- 硅谷 101：物理 AI
- Dify 定制您的政策解读智能体
- 认识美团 2025
- LongCat-Flash-Thinking-2601 技术报告
- iFlow CLI
- 发表于 Twitter/X 的推文（关于 GPT-2 训练成本下降）