比流行更重要
记录真实用法、成本、限制和可复用经验。
2026-08-11> PORT:80 · AI JUNKIE
记录 AI 工程实践、工具链和产品思考,做难而正确的事。
记录真实用法、成本、限制和可复用经验。
2026-08-11如果最近一轮 Claude 封号潮把你赶出了个人订阅,这个标题可能很有画面感:一家南...
2 小时前OpenAI Codex CLI 配置、MCP …
306 篇内容如果最近一轮 Claude 封号潮把你赶出了个人订阅,这个标题可能很有画面感:一家南洋公司开始“招聘 Claude 难民”,月薪没有,工位费倒是每月 275 元。 ...
2026 年 8 月第一周没有新的旗舰模型炸场,但产品下沉、企业合规、开源视频、Agent 基础设施和融资动作都在加速。真正的主线越来越清楚:大模型竞争正在从参数规...
Jason Liu 在 AI Engineer 的这场 Codex 工作坊,表面是在讲 appshots、skills、plugins、memory、automat...
2026 年 7 月最后一周,大模型行业的主线很清楚:美国头部厂商用降价和生态补强防守,中国开源阵营继续用权重开放和性价比抢开发者心智,Agent 与具身智能开始从...
Claude / GPT / Gemini / Grok / DeepSeek / Qwen / Llama / MiniMax 等主流大模型在能力、价格、速度、使用场景上的横评与选型建议(按月更新)。
LangChain / LangGraph / LangSmith / Langfuse / n8n / Dify / Coze / FastGPT / AutoGen / CrewAI 等主流 Agent 框架的横向对比、真实业务案例与 cookbook。
AI Engineer World's Fair 2026 主舞台内容专题,按 Software Factories 与 Autoresearch 两条主线归拢 Day 1、Day 2 的长文总览和单场分享。重点关注 agent 工作流、软件工厂、验证、记忆、研究循环、评估与责任边界。
有人在搜索框里反复打 freemodel 这个词。需求还是那个老需求:想用 Claude Code,但官方订阅要美区信用卡,价格也压手,于是去找中转站。 FreeModel.dev 是最近冒出来的一个,口号喊得很大——”One ...
2026 年 7 月 18 日到 7 月 24 日,大模型圈的关键词不是单纯的跑分,而是安全事故、算力约束和开源模型的反击。OpenAI 内部测试引发的 Hugging Face 安全事件,把能力与护栏的矛盾推到了台前;Kimi K3、GL...
Google DeepMind 研究副总裁 Benoit Schillings 在 AI Engineer 的这场分享里说了一句很狠的话:代码已经结束了,但还有大量事情要做。本文整理这场演讲,并结合我自己的 AI 编程 / Harness ...
Tesla 机器学习工程师 Ishita Daga 在这段 12 分钟分享里,把企业数据 Agent 的失败原因压到三个词:歧义、腐败、偏好。本文结合我自己的 Harness / 企业记忆笔记,讨论为什么加模型、加上下文、加知识库都不是根治...
本文整理自 Google DeepMind 工程师 Philipp Schmid 在 AI Engineer 的演讲。核心问题不是 Skill 有没有用,而是没有 eval 的 Skill 无法判断何时该触发、何时该退休,也无法证明它真的让...
第37期大模型周报,记录2026年7月11日至17日这一周的几个关键信号:OpenAI把GPT-5.6推向企业代理,Anthropic继续押注开发者生态,Google走企业集成路线,中国开源模型则用Kimi K3和GLM系列把成本压力重新打...
本文整理自 BridgeMind 对 Kimi K3 的一次上手测试:它不再只是便宜替代品,而是开始在 UI 设计、全栈应用生成和真实 agentic coding 任务里挑战闭源前沿模型。原视频:https://www.youtube.c...
Peter Yang 这期视频展示了 GPT-5.6 发布后,ChatGPT 桌面端如何从聊天工具变成管理邮件、日历、播客准备和网站发布的个人操作系统。这不只是一个工具教程,更是一套 AI 时代工作方式的落地样本。 Peter Yang 这...
作者:toy | 覆盖周期:2026.6.29 – 2026.7.10 这一周 OpenAI 和 Anthropic 都把自己最强的模型放了出来,但两家都不是自己说了算。GPT-5.6 等联邦机构做完安全基准评估才全球开放;Anthropi...
这是一套面向产品经理的大模型技术自学课。它回答一个具体的问题:一个不写代码的产品经理,需要懂多少技术,才能在 AI 项目里做出靠谱的判断。答案是十二课的量——从 Token 和上下文窗口讲起,一路走到智能体、工作流、RAG、Function...
这一课解决一个很具体的问题:评审会上工程师说”上下文不够、要上 RAG、温度调低点”,你能不能在三秒内明白他在说什么层面的事,并判断这话说得对不对。学完这课,你手里会有一张按”模型层、生成控制层、工程层、...
这一课解决一个非常具体的问题:当工程师或供应商对你说”这个需求得微调”时,你能判断这句话是对是错。学完你会知道大模型微调到底改了模型的什么、SFT 和 LoRA 是什么关系、哪三类场景值得花这个钱、哪三类场景微调纯属...
上一课讲 Function Calling 时留了一个尾巴:各家 API 的工具定义互不相通,工具一多,集成工作量就爆炸。这一课要讲的 MCP(Model Context Protocol,模型上下文协议)就是冲着这个问题来的——它是 An...
大模型只会聊天,不会办事——这是很多产品经理对 LLM 的第一印象,也是 Function Calling(函数调用,也常叫工具调用)要打破的那堵墙。学完这一课,你能回答三个问题:模型”调用工具”时到底发生了什么;一...
第 07 课我们搭好了朴素 RAG——把文档切块、向量化、检索出最相关的几段、塞进 prompt 让模型回答。demo 阶段它表现得很好,但一接真实用户就开始翻车:用户换个说法就检索不到,问题稍微复杂一点答案就一本正经地错。问题往往不在模型...
“把公司知识库接进 AI”几乎是每个 AI 产品经理都会接到的第一单需求: 智能客服要懂产品手册, 内部助手要懂规章制度, 销售工具要懂最新报价单。但模型本身不认识你公司的任何一份文档, 让它”认识...