文章列表

共 489 篇文章 已转载 20 篇

搜索和筛选文章

高级筛选 分类、作者、日期和排序
排序
重置

文章结果

AI视域下专业课程改革方向

AI大模型从内容、能力结构、教学模式三方面重塑专业与课程:执行层被自动化后,“教什么”应转向需求分析、架构决策与验收把关;学生核心能力变为提需求、验证产出、驾驭多工具与甄别知识来源;教师由知识传递者转为思维引导者。改革关键不是给旧课贴AI标签,而是重新定义值得教的内容与育人逻辑,把教书交给AI、把育人与教思维做到位。

一句"界面感觉不对",AI就帮你修好!这个技能被装了33000次,开发者集体上头

设计工程师Jakub Krehel发布的AI技能/make-interfaces-feel-better安装量突破3.3万次。它把界面打磨经验拆成16条可执行规则,覆盖同心圆边框、光学对齐、多层阴影、可打断动画与错开进出场等细节,装完后在Claude Code或Cursor里说一句“界面感觉不对”即可自动审查修复。技能由长文沉淀、社区反馈后打包,用户称几乎每个前端任务都会用。

Claude Code + Next AI Draw.io:让AI替你画架构图,真正的“画图自由”

画架构图是程序员痛点。文章介绍Next AI Draw.io:用自然语言生成可编辑的draw.io XML,支持在线、Docker与源码部署;以及Claude Code结合Draw.io Skill/MCP,在开发中直接出图,Skill管规范、MCP管精细编辑。还提到claude-schematic可根据代码库生成可交互架构图,实现AI画图自由。

html-anything:一个同时支持 8 大 Coding Agent 的「万能输出器」

html-anything 是本地优先的 AI HTML 编辑器,对接 Claude Code、Cursor 等 8 大编码 Agent,复用本地已登录会话,无需 API Key。任意 Markdown/CSV/JSON 等输入可生成可发布 HTML,含 75 个技能模板与多种输出形态,并一键导出微信、知乎、X、小红书等平台,解决 AI 生成内容难排版、难跨平台发布的「输出最后一公里」问题。

Playwright可以退休了?CDP Bridge MCP:这才是LLM操控浏览器的终极形态!

CDP Bridge MCP 是连接 MCP 客户端与真实浏览器会话的桥接服务,通过 Chromium 扩展让大模型读取标签页、扫描页面、执行 JS、截图、导航和读取 Cookie。相较 Playwright 等偏自动化测试、新开实例的方案,它复用已登录浏览器的登录态与页面状态,并简化 HTML 以利于模型消费。支持 stdio 与 streamable-http,可远端部署,把真实浏览器能力接入 Agent 产品。

11.5k Stars 的开源无头浏览器面世:内存只有 Chrome 的 1/6,还自带反检测

开源项目 Obscura 是用 Rust 实现的轻量无头浏览器,GitHub 已超 11.5k Stars,面向 AI 代理与大规模抓取。内存约 30MB,仅为 Chrome 的约 1/6,冷启动几乎即时,页面加载约 85ms,并内置 Stealth Mode,可随机化指纹、隐藏 webdriver、拦截大量追踪域名。兼容 CDP,可无缝对接 Puppeteer/Playwright,零依赖安装,适合高并发爬虫与自动化,但不提供 GUI。

一行命令搞定!16.5k Star 的开源神器,让 AI 生成的前端终于有审美了

taste-skill 是一款 GitHub 上超 1.65 万星的开源项目,用一批 SKILL.md 设计规范挂到 Cursor、Claude Code 等编程 Agent,打断 AI 前端的模板化惯性(紫蓝渐变、千篇一律 Hero 与卡片等 slop)。一行 npx 即可安装,兼容多框架;含代码与图片类 skill,可调布局实验度、动效与信息密度,并有防截断等规则。MIT 协议,适合在明确视觉方向后提升 AI 出图与出码的审美。

狂揽 11.9K 小星星,AI 终于能真正用浏览器了?太丝滑了!

browser-harness 是借助 Chrome CDP 将 AI Agent 直接接入真实浏览器的开源项目,已获超万星。它经 WebSocket 连接本机 Chrome,可复用已登录会话、模拟人工完成浏览搜索发帖等自由任务,规避 Playwright 等易触发反爬的问题。可在 Claude Code 中按仓库说明安装。作者实测查询谷歌十年股价并要投资建议,Agent 能自动切换数据源、滚动页面并选时间范围,操作较流畅。

[译] Karpathy 编程法则进阶:12 条规则让 Claude 错误率降至 3%

Karpathy 指出 Claude 编程三大失败模式后,Forrest Chang 将其封装为 CLAUDE.md 四条规则并爆红。作者实测相关任务错误率从约40%降至3%以下,但发现2026年5月智能体冲突、钩子级联等新问题。遂增补八条规则,形成十二则完整规范,覆盖判断与确定性分工、Token预算、冲突暴露、先读后写、有意义测试、检查点、遵循惯例与显式失败等。

还在手动剪视频?Codex两分钟搞定!

用 Codex 搭配 HeyGen 开源的 HyperFrames 插件,可用代码驱动方式快速生成短视频,省去动效、转场、字幕、配音等多工具手动流程,既省时也省钱。安装 Codex App 后在插件栏添加 HyperFrames 即可使用。提示词越具体画面效果越好,也可借助 GPT 或相关 skills 优化。

Open Design + TokenGo 的组合,快速完成视觉设计和排版

Open Design 与 TokenGo 组合可显著提升选题到 PPT 成稿的视觉设计与排版效率。作者推荐搭建开源项目 sub2api,视其为完整 AI 应用实战样板,覆盖云部署、域名 DNS、用户与权限、Stripe 支付、高可用、文档及商业化路径;TokenGo 亦在使用该项目。文中指出傅盛、孙宇晨等做模型聚合多依托开源,优势在渠道与商务。作者将 AI 时代人群分为 Consumer、Producer、Influencer,呼吁至少成为生产者。

开源仅 5 天,暴涨 18.2K 标星!超牛的 Claude Design 开源替代品来了!

Anthropic 推出 Claude Design,可一句话生成可交互 HTML 设计稿,但闭源付费且须上云。nexu.io 的 Tom Huang 开源平替 Open Design,五日斩获 18.2K 星。项目本地优先、支持 BYOK,不自造 Agent,而是复用 Claude Code、Codex、Cursor 等编码代理,完整复刻交互提问、设计系统、Todo 自检、沙盒预览与多格式导出等核心体验。

一个AI Coding工具爆火,登顶Hacker News!上下文压缩98%,让Claude Code脱胎换骨

context-mode是一款解决AI编程Agent上下文易被工具输出塞满、压缩后“失忆”的MCP服务,登顶Hacker News并获万星。它以沙箱隔离把原始输出压缩约98%、用SQLite+BM25按需召回会话记忆、以“用代码分析”替代海量读文件,并压缩模型输出Token约65%–75%。对Claude Code集成最完整,亦支持Cursor等十余平台,使长程重构与调试更可持续。

受够了 AI 写的丑界面!他怒建 25.7 万截图库免费开放,Claude/Codex 直接调用,Mobbin 慌了

独立开发者 Ali Abouelatta 因不满 AI 编程助手 UI 设计拙劣、且无法调用付费的 Mobbin,自建免费设计参考库 Lazyweb:用 7 台 iPhone 配合 Claude 自动采集 25.7 万张真实 App 与网页截图,经 MCP 接入 Claude Code、Codex、Cursor。提供竞品分析、视觉参考、设计改进等有方法论的技能,完全免费无速率限制,推文一日破十万浏览、收藏远超点赞。

Codex 越用越卡怪模型?真凶竟是 8GB 垃圾日志!清理后速度暴涨 10 倍,近 20 万人围观

Codex App 越用越卡,有人一度怀疑模型被降级;排查发现本地日志与会话数据膨胀到约 8GB。清理后速度提升约 10 倍。相关 15 点维护清单在 X 上获近 19 万浏览。GitHub 亦有多起未修 issue:超大对话历史导致打字延迟、卡顿甚至无法启动,根因是本地存储无上限、无自动清理。

不要再直接把 UI 图转成代码了,先看这份 UI Spec 模板

直接把 UI 图丢给 image-to-code,往往只得到好看却难落地的页面:缺组件层级、交互状态、响应式规则与真实数据边界,工具只能猜结构。更稳的做法是先写最小可用 UI Spec(页面目标、模块优先级、状态、断点与设计 Token),再据此出图并组件化写码。流程为:需求→UI Spec→视觉参考→代码→截图修正。

Codex 开发只装 Superpowers 就够了

AI 编程真正缺的不是写代码能力,而是工程流程与边界。给 Codex 只装 Superpowers 就够:它是一套 agent 开发方法论,把 brainstorming、计划、git worktree、TDD、审查与完成前验证拆成可触发 Skills,把“收到需求就直接改”改成先澄清、再设计确认、隔离执行与验收。适合多文件功能、重构与复杂 bug;小改不必全流程。Skills 需审计,别神化。

68.4k Star 的 DESIGN.md 仓库:AI 写前端,终于不靠“感觉”了

GitHub 上 68.4k Star 的 awesome-design-md,把真实品牌设计系统整理成 AI 可读的 DESIGN.md。相对 AGENTS.md 管“怎么做”,它管“长什么样”,覆盖色彩、字体、组件、布局、阴影与 Agent 提示等规则,收录 Claude、Vercel、Linear、Stripe 等大量产品风格。用法是把对应文件放进项目根目录,让 Cursor、Claude Code 等按约束生成 UI,减少靠感觉调样式,推动从 Vibe Coding 走向 Vibe Design。

我把 Claude Design 做成了 Skill,人人都能成为顶级网站设计师

Anthropic 推出由 Opus 4.7 驱动的 Claude Design,左聊右画,输出可运行代码并能读懂代码库;协作上是 AI 主导生成、人做审阅,更像 Claude Code 而非 AI 版 Figma。作者拆解其约 420 行系统提示:AI 定位为向经理汇报的专家设计师并随任务切换身份;信息充足直接开工、不足才多问,总结只留注意与下一步;用去 AI 味清单规避渐变、Emoji 与烂大街字体,辅以 oklch 配色,可提炼成可复用的设计 Skill。

公众号专用的“爬虫”技能来啦!一个技能解决公众号文章获取难题

微信公众号文章因URL校验、动态渲染与反爬难以直接抓取。文章介绍基于OpenClaw内置浏览器的轻量方案:URL加?scene=1模拟聊天场景访问,绕过验证码,等待#js_content加载后用innerText提取纯文本。相对Selenium与付费API更轻、免费,但仅文本不含图片样式,适合批量取文场景。

AI普及后,高考的作用到底是什么?

高考对长期财富的拉开作用有限,城市与行业差距远大于院校层次。传统教育重智商、轻财商与情商;真正关键的是预算制度、投资纪律与人际博弈。AI替代的是“干活”的人,权力争夺的生态位未变。高考高分的真正意义,是证明青春期够狠、大考时够冷静,暗示自己是豺狼而非绵羊,而非把自己当工具换认可。

面对AI冲击,孩子毕业后,该从研发做起?还是销售?

面对AI冲击,应届生从研发还是销售起步并不关键,关键是抱着产品目标切入。产品思维如同猎人,既要研发这把枪,也要销售这架望远镜,更要看清产业上下游与市场周期。作者以存储驱动、架构转型与创业对照说明:只埋头写代码难成架构师;有产业与产品视角,从何处起步都能走向负责人角色。

Figma再见了!有了这个开源工具,AI能直接根据任意网站的设计规范编写UI界面

GitHub 热门开源项目 awesome-design-md(约 25k Stars)把网站设计规范写成 DESIGN.md,让 AI 按规范生成贴近原站风格的 UI。灵感来自 Google Stitch,文档含配色、字体、组件、布局、阴影等九大模块,已收录 Claude、Vercel、Notion、Tesla 等 58 套设计系统。用法:下载 DESIGN.md 放入项目,让 Agent 参照生成页面,减少“AI 味”乱配。设计系统因此更易被 AI 读取与复用。

Agent 想查小红书、公众号、知乎?装这一个 Skill 就够了

Web Access 是面向 Claude Code 等 Agent 的联网 Skill,解决默认搜索与抓取在登录态、动态页上的局限。它通过 Chrome CDP 复用本机登录态,支持多 Sub-Agent 后台并行开 Tab,按域名沉淀站点操作经验,并按搜索→静态抓取→浏览器自动降级。兼容 OpenClaw 等框架,安装后可直接查小红书、公众号、知乎等平台,建议关闭冲突的浏览器 MCP。

如果你已经在用 Codex,我会建议你直接收藏这个 awesome-codex-subagents

awesome-codex-subagents 汇集 136+ 个 Codex subagent,分 10 大类(开发、语言、基础设施、质量安全等),按官方目录可直接拷到 ~/.codex/agents/ 或项目 .codex/agents/ 即用。模板含 model 路由与 sandbox 约定,建议先装 backend-developer、reviewer、debugger 等少数角色,省去从零搭建成本。

ai-website-cloner-template:一条命令,让 AI 帮你像素级克隆任意网站

开源模板 ai-website-cloner-template 用一条命令让 AI 像素级克隆网站:输入 URL 后自动截屏、提取 CSS 设计令牌,经侦察到质检五阶段流水线,产出可二次开发的 Next.js 项目。依托 AGENTS.md 适配 Claude Code、Cursor 等十余种工具,Git Worktree 多 Agent 并行构建,适合前端与独立开发者快速复刻落地页。

怎么理解未来仅剩的岗位,是背锅?

AI 时代的职场焦虑不仅源于技术的飞跃,更在于对“背锅”这一行为本质的误解。作者深入剖析了“背锅”在职业语境下的双重含义:大众口中的“被牺牲的分身”与高端岗位中“不可替代的真实负责”。目前的 AI 本质上是在语言画皮中通过数据模拟的“装懂”,而人类的核心优势在于能够接触并理解画皮外的真实世界,实现真正的“懂行”。在物理模型和复杂社会交互的门槛前,掌握那些无法通过纯语言数据迭代的“真功夫”,依然是高端人才在 AI 浪潮下最稳固的护城河。

用Claude Code做需求拆解:比你自己想得更细

独立开发者常因只覆盖 happy path 而上线翻车。作者用 Claude Code 做需求拆解:先一句话描述并让其提问(试用期、升降级、grace period、退款、通知等);再生成按模块分组且标注依赖的细粒度任务清单,尤其补齐边界与幂等;再评估难度与风险并排序;实现时每次会话只做一个任务并逐项验证。忌一次性整模块交付或跳过提问,否则易漏场景、拖垮修复成本。本质是提前暴露未想清细节,降低上线风险。

AI做的界面总有"AI 味"?装这两个UI设计Skill就对了

AI生成界面常沦为Inter字体、紫色渐变、对称定价卡等千篇一律的"AI味",根因是训练数据偏差与自我强化循环。作者对比两个Claude Code Skill:官方frontend-design仅约400 token,强制先定Purpose/Tone等方向,禁烂大街字体、鼓励不对称与极端风格,适合落地页与快速原型;社区UI/UX Pro Max以可检索设计库与MASTER.md跨会话固化设计系统,更适合SaaS后台与多页面产品。两者路径相反,但都能有效去掉AI味。

老师,我要不要辞职转行去做AI?

面对AI浪潮,许多人萌生了辞职转行的念头。然而,作者通过回顾计算机普及的历史,指出世上并无所谓的“AI行业”,有的只是“生意+AI”。技术,无论是过去的计算机还是当下的AI,本质上都只是工具,而非事业本身。如同打字员和驾驶员的技能最终普及一样,纯粹的技术掌握者若缺乏商业洞察,最终可能沦为“工具人”。真正的关键在于拥有“生意人”的视角,即关注如何通过技术去降低成本、提升效率和拓展需求。财富创造并非源于对单一技术的执着,而是源于运用技术解决实际问题、把握市场需求,从而经营好自己的“生意”。因此,与其盲目追逐技术风口,不如审视自身是否具备这种以商业思维驾驭工具的能力。

做个小测试,看看你的工作是否会被AI取代

面对AI的汹涌冲击,许多职场人对未来感到焦虑。文章通过资深老板的视角,深入探讨了数字员工与人类助理在风险控制中的本质区别。AI虽然拥有大数据下的概率分析能力,但由于其无法处理“非标信息”、不懂得“混圈子”,更关键的是无法实现与老板的“共担风险”,使其在高级决策岗位上难以替代人类。作者一针见血地指出,想要在未来的职场生存,核心不在于单一维度的优秀,而在于增加工作在多维度下的复杂性,或者深入圈子与承担共担风险的责任,只有这些非标准化的人性特质,才是抵御AI替代的终极护城河。

网红忽悠这么多人去学计算机,遇到软件行业大裁员如何收场?

AI引发的大裁员让“学计算机还有没有用”再次成为焦虑焦点。可真正被快速替代的,往往是标准化、可重复的编码执行。文章把问题拉回本质:计算机是数学与系统思维,不是背几门语言;语言会迭代,框架会过时,但理解业务、拆解需求、平衡技术与成本、推动跨团队协同的能力更稀缺。对学生来说,职业天花板不在“会不会写代码”,而在能否持续探路、定义问题并创造价值。AI会压缩低阶岗位,也会放大高阶判断与学习能力的回报。

春节晚会,孩子问了一个问题,爸爸妈妈当时就破防了

当孩子在春晚后追问“AI时代该学什么”,一家人的沉默戳中当下焦虑。文章把职业能力分成“静态产业”与“动态产业”:前者有标准答案、最容易被AI替代;后者充满不确定,需要判断、沟通、协作与现场应对。与其押注某个会过时的技能,不如尽早培养跨场景解决问题的底层能力。真正的竞争力,不是背答案,而是在变化里持续找路、修正并前进。

AI 评《国内图书馆整体情况,不及格!!!》

文章汇集多款国产大模型,对《国内图书馆整体情况,不及格》进行交叉评议,核心结论是:原文确实触及经费紧张、外包质量控制、馆长任用争议等痛点,但存在以偏概全与情绪化放大的问题。整合评论进一步指出,外包并非天然失效,关键在边界划分、合同管理、培训与验收机制;同时,国家层面的联合采购、智慧图书馆建设与基层服务创新已在部分地区见效。整体立场更偏“问题真实存在,但行业图景更复杂,改革路径应从制度优化而非全盘否定入手”。

英语和计算机专业是不是玩完了?

AI 正在把“会做题的工具人”批量挤出牌桌,英语与计算机首当其冲。真正的分水岭不在专业名,而在你能否把语言升维成文化理解,把技术升维成结构化思考。文章把东西方困境并置:一边缺生产力、押注 AI 续命,一边产能充沛却内需不足。旧路径在失效,新价值在重估。与其焦虑专业是否过时,不如重建自己的不可替代性——从执行者转向判断者,从被动适配转向主动定义问题。

有春晚背书,我都不晓得你怕什么

面对“孩子选专业会不会被机器人替代”的焦虑,文章给出两把实用尺子:第一,AI 不是针对某个行业,而是重塑全部岗位;第二,比起追逐网红话术,不如看产业曝光与资金流向。春晚舞台并非娱乐噪音,往往是行业周期的公共信号:首次亮相是萌芽,连续出现是扩张,长期消失是退潮。与其追求一劳永逸的安全专业,不如接受红利有周期、能力要迭代。看清趋势后,短中期把位置站对,比空谈“永远稳定”更有用。

大龙虾(OpenClaw)深度分析之七(终章)

作为系列终章,文章将 OpenClaw 的实践提炼为图书馆与社科研究平台的转型路线:从被动检索转向主动情报监测,引入“心跳机制”持续追踪政策、文献与舆情,并以“定时任务+事件触发”构建双层推送体系。作者强调,新一代服务不应停留在关键词匹配,而要具备语义理解、优先级判断与个性化学习能力,让研究者从重复的信息搜集中解放出来,聚焦问题定义与知识创造。全文主旨是以可控、可解释的AI工作流重塑学术信息服务能力。

文科生年薪72万美元!Anthropic总裁预警:逻辑已死,ASI不养码农

Claude Cowork上线后,软件业市值蒸发3000亿美元的冲击,不只发生在资本市场,也直击职场结构:可标准化的编程、合规与分析岗位被快速替代,中间层白领压力陡增。与之相对,人文学科能力迎来回潮,同理心、沟通、批判性思维、价值判断、审美与伦理决策成为稀缺资产。未来职业正走向两端:一端是能做人机协同与高抽象决策的“审判者”,另一端是难以Token化的蓝领实操者。真正的出路,是从执行转向判断,把最后否决权留给人性与责任感。

谷歌被薅秃了:单次10万次疯狂提问,AI核心机密遭窃

一次“合法提问”堆到10万次,可能就足以把昂贵大模型的行为模式蒸馏出来:攻击者通过海量输入输出样本,反推Gemini的推理与决策特征,再用这些数据训练自己的模型,达到克隆或强化效果。文章指出AI公司的悖论——要商业化就得开放API,开放就等于把能力持续展示给潜在窃取者;而在法律与检测上又难区分高频正常使用与恶意蒸馏。谷歌尚且被当作“煤矿里的金丝雀”,中小企业的定制模型更可能在不知不觉中被复制。

GLM-5 实战一小时,我理解了跑分和落地之间的距离

跑分屠榜并不等于落地顺滑。作者拿GLM-5做医疗影像MPR工具实战:长程工程任务里反复改提示、频繁中断,折腾一小时仍难得到可用结果。复盘把问题拆成三层:模型在长任务的情境感知不足、API并发与稳定性限制、插件生态的错误处理与循环问题。结论很直白:数据进步是真实的,但生产环境更看稳定性、工具链与工程化能力。

硅谷公司核心高管残酷预言:会做事的人越来越值钱,会管人的正在贬值

硅谷老产品人Gokul Rajaram的判断很冷:AI让“把事做出来”变得更容易,也让“判断什么值得做、做得对不对”更稀缺。产品、设计、工程边界在消融,PM开始写代码、设计被自动生成,软件从确定性走向非确定性,评估输出质量成了核心工作。对创业者,他强调护城河要来自稀缺资产、关键节点与工作流嵌入,而不是给旧系统贴一层AI外壳。对个人,他更直白:未来更值钱的是能动手建造、会指挥AI代理的专家型人才,纯管理岗位会被压缩。

神话破灭,2026 年开年,自动驾驶行业迎来一场 “地震级” 曝光

Waymo在国会听证会上承认:Robotaxi遇到施工、临时路障等长尾场景会依赖远程人工协助,且部分坐席在菲律宾外包。这次“祛魅”揭示了行业底色——所谓无人驾驶更像“司机不在车上”,而是三层兜底:AI常规行驶、远程人在回路、现场救援。争议随之集中到跨洋延迟与安全、城市数据与国家安全、外包劳工与伦理、以及宣传与事实不符。文章认为未来叙事会从“去人化”转向透明合规的人机协同,成本与监管将倒逼技术真正成熟。

Anthropic CEO最新访谈,关于AI的这8条反共识观点,绝多数人完全没意识到!

Dario Amodei在最新播客里抛出一组“反共识”判断:AGI相关能力或将以更快速度逼近,“数据中心里的天才国度”可能在1-3年内成形,但从能力跃迁到产业与社会扩散仍会滞后1-5年;强化学习的关键不在教会具体技能,而在提升泛化;模型既像在进化也在学习;所谓持续学习未必是正解,超大上下文与工程化记忆也许更现实。商业层面,AI公司能否盈利取决于对需求的预判,API模式将长期存在;软件工程将走向端到端自动化而非简单写代码,Anthropic更押注B端、风控与文化。

GPT-5.2改写粒子物理教科书!人类手算32项算不出,AI一行公式搞定

当“教科书级结论”被一行公式改写,基础科学的叙事正在变。本文聚焦GPT-5.2如何参与破解单负胶子散射振幅难题:人类推导在6粒子时已膨胀到32项,而AI在特殊运动学区域识别出可推广规律,给出任意n的紧凑猜想,并由模型长时推理完成证明。它不仅挑战了“该振幅恒为零”的长期认知,也为天穹全息、引力子振幅等后续方向打开入口。想看AI如何从“会算”走向“会发现”,这篇值得细读。

物理教科书被OpenAI改写!刚刚,GPT-5.2 发现了一个人类错失了数十年的物理现象

一则来自OpenAI的消息搅动了高能理论圈:教科书长期断言某类树级胶子散射振幅为零——仅一个负螺旋度、其余皆正螺旋度——却在特定“半共线”动量配置下显现非零结果,暗示被忽视数十年的相互作用并非禁区。人类研究者手算推进到n=6已繁复到难以窥见规律;GPT-5.2据称在约12小时内识别结构,给出适用于任意n的简洁通式与证明,并以递归关系和软定理约束完成校验,多位物理学家评价其达到期刊级前沿水准。随之而来的争议同样尖锐:幻觉风险如何排除、署名与贡献如何界定、以及AI是否正在成为基础科学的“领路者”。

清华大学“典津”系统正式发布,全球汉籍资源聚合利用进入崭新阶段

清华数字人文团队发布公益平台“典津”,将全球数百数据库的70万+汉籍数字资源元数据集中聚合,并用大模型智能体完成标准化、版本循证与权威目录对齐,打通“资源孤岛”。它不仅提供一站式检索,还开放API与子集建库能力,让古籍版本比对、校勘与各类数字人文分析获得可直接复用的高质量数据底座。

从0到1:手把手教你用飞书多维表格搭建个人文献知识库

写论文最崩溃的,不是没读文献,而是“读过却调不出来”。内容直击高校科研痛点:传统 EndNote、Zotero 更像 PDF 仓库,难沉淀理解与研究判断。通过飞书多维表格,把文献按主题、方法、变量、争议与结论结构化,配合标签筛选、AI速读与多视图仪表盘,实现关键词30秒定位、综述快速调用,并让研究线索持续生长为可复用的知识网络。

美团被AI扔了一个二向箔

美团市值跌破5000亿港元,并抛出2025年度预计亏损约233-243亿元的预警:一边是核心本地商业竞争加剧,另一边海外投入持续拖累;叠加腾讯清仓、Prosus减持与评级下调,资本对其增长叙事重新定价。更棘手的是,曾依赖“外卖高频带动到店酒旅低频”的飞轮,被阿里、京东以更大的“低频池”(全域电商)反哺高频入口所冲击。与此同时,AI超级入口正崛起,字节、阿里、微信等把AI应用做成办事中枢,直接调用服务完成搜索比价下单,用户不必再从美团App起步;若其AI仍偏B端提效、缺少C端入口与战略投入,平台或滑向被调用的供应商API。

Meta、OpenAI 争抢收购 OpenClaw!创始人艰难抉择:月入不到2万刀赔钱养项目,Offer拿到手软,对几十亿融资没兴趣

OpenClaw被Meta、OpenAI争抢收购,创始人却在高压与诱惑中选择谨慎前行。本文还原这场AI创业拉锯战:现金流焦虑、品牌风波、安全挑战与巨头博弈如何同时压顶。看完你会理解,开源项目最难的不是被看见,而是在被看见后还守住方向。