GLM-5深夜登场:国产开源模型首次逼平Claude Opus 4.5
本文评测了智谱最新发布的开源大模型GLM-5。作者认为GLM-5在编码能力、长任务规划及Agent能力上已逼近Claude Opus 4.5和GPT-5.2水平,是国产模型的重大突破。文章详细展示了使用GLM-5开发文章分发插件、斗地主记牌器及QQ农场的实战案例,并对比了其API价格与性能优势,称其为国内性价比最高的AI Coding选择。
本文评测了智谱最新发布的开源大模型GLM-5。作者认为GLM-5在编码能力、长任务规划及Agent能力上已逼近Claude Opus 4.5和GPT-5.2水平,是国产模型的重大突破。文章详细展示了使用GLM-5开发文章分发插件、斗地主记牌器及QQ农场的实战案例,并对比了其API价格与性能优势,称其为国内性价比最高的AI Coding选择。
本文深入介绍了 OpenClaw(简称“龙虾”)的多 Agent(分身)使用策略。作者阐述了为何需要分身(上下文隔离、并发效率、节约成本、安全权限),并详细演示了四种分身模式:拥有独立职责的静态分身、用完即弃的动态分身、话题隔离的平行宇宙分身以及执行定时任务的分身。文章还对比了不同模式的记忆与人设机制,并提供了具体的配置步骤与架构优化建议。
文章介绍了一套名为Personal AI Infrastructure (PAI) 的开源方法论,旨在通过万字提示词和十个精心设计的文件,将Claude Code等AI工具从“自动售货机”升级为长期记忆的“操作系统”。核心包括定义数字身份的TELOS系统、模拟人脑的记忆架构、主动感知的Hooks机制以及可扩展的Skills技能库。该系统强调数据主权、版本控制和工程化原则,致力于让AI真正理解用户并成为持久的生活与工作伙伴。
文章分享了作者在公司内部分享中总结的七大 Claude Code 使用技巧。核心内容包括:使用 Plan 模式先规划后编码;通过 Claude.md 自定义指令与懒加载上下文;利用自分形与自描述机制优化代码搜索与理解;编写清晰提示词;利用 MCP 进行精准检索;使用 Agent 协作与 SubAgent 节省上下文;以及将常用流程沉淀为 Skill。文章旨在通过这些进阶技巧提高开发效率与代码质量。
本文深入剖析了 OpenClaw 的提示词工程系统。该系统采用模块化架构,由 20+ 个独立模块动态组合而成,并根据主/子智能体的不同需求提供 Full、Minimal 和 None 三种模式。文章详细介绍了安全护栏、SOUL.md 人格系统、技能加载策略、记忆回溯机制及心跳系统等核心设计,展示了如何通过上下文感知、安全优先和最小必要原则,让 AI Agent 更聪明、安全且高效地工作。
文章介绍了作者通过 OpenClaw(AI 平台)结合 OpenCode、GitHub 和 Vercel,实现从需求生成代码、版本管理到自动部署的全流程自动化体验。作者将其定义为 Agent Coding,并提供了完整的贪吃蛇游戏开发教程,展示了无需手动编码即可完成项目上线的 AI 驱动开发工作流。
本文提供了Clawdbot的详细安装与配置教程。鉴于该AI Bot权限较高,作者推荐在Parallels Desktop虚拟机中安装macOS环境以规避风险。文章涵盖了从环境检测、模型选择(推荐MiniMax/Qwen以节省成本)、技能安装,到接入飞书作为聊天入口的全过程,并分享了常用的控制指令及如何注册AI专属社区Moltbook。
本文详细介绍了如何将 Kimi 2.5 接入 OpenClaw(原 Clawdbot)的完整流程,涵盖 API 获取、本地环境配置、TUI/Web UI 使用及飞书机器人接入。作者实测了 Kimi 2.5 在前端设计和复杂工作流(如视频生成 Skill)中的表现,效果惊艳。文章还提供了常见问题避坑指南、700+ Skill 资源库及常用操作指令,旨在帮助用户利用 OpenClaw 打造专属 AI 助理。
本文是作者在深入使用 OpenClaw 72 小时后的实战避坑指南。文章详细记录了 OpenClaw 在模型混用、iMessage 回环、配置文件容错及服务稳定性等方面的潜在陷阱与解决方案。作者指出 OpenClaw 虽然具备强大的自主性和灵活性,但对使用者的技术维护能力有较高要求,建议通过 Git 管理配置、构建心跳监控等方式在生产环境中保障服务稳定运行。
文章记录了作者使用国产AI工具OpenCode和GLM-4.7模型,配合media-downloader和remotion-best-practices两个技能,从零开始自动化下载素材并剪辑高燃短视频的完整过程。展示了OpenCode处理报错、执行命令及任务规划的能力,并探讨了通过对话式AI优化视频细节(如字幕、配音、动画)的可能性。
作者分享了如何利用 Claude Code 的 Skills 功能,将公众号的选题、去AI痕、配图生成及格式发布等流程自动化。通过组合不同的技能包,实现了从写完文章到发布草稿仅需 10 分钟,效率提升 12 倍,并强调了从“加速”到“重构”流程的思维转变。
本文是作者基于对30多门课程的测试与评估,为2026年工程师精选出的5个最佳系统设计学习资源。文章涵盖了ByteByteGo、DesignGurus、Udemy及Exponent等平台,详细对比了它们在内容质量、实战案例、AI模拟面试等方面的优劣,旨在帮助开发者掌握可扩展性、微服务等核心架构技能,以应对FAANG级别的高难度面试。
本文介绍了扣子平台正式推出的 Skills 技能及技能商店功能。作者作为内测用户,详细演示了如何利用自然语言在扣子编程中创建、调试和部署技能,并分享了其开发的“抖音爆款视频一键解析”和“抖音一键转公众号”两个实用技能。文章还探讨了 Skills 在经验沉淀、商业化变现及 Agent 开发生态中的巨大价值。
文章分享了作者为其开源项目 Huntly 实现“知识库对话”功能的巧妙思路。作者受技术帖启发,放弃了原本复杂的 Markdown 和 MCP 方案,转而让 Agent 直接通过 Skills 文档访问 SQLite 数据库。验证表明,该方案配合 glm-4.7-free 模型效果拔群,Agent 能轻松总结收藏、分析 RSS 文章并生成热门推文周刊。文章还展示了基于此逻辑生成的“lcomplete 的 X 精选”,涵盖了 AI 编程、投资哲学、工具生态及 Huntly 项目更新等内容。
本文是对 2025 年大语言模型(LLM)领域发展的深度回顾。主要趋势包括:推理模型的普及(OpenAI o 系列)、Agent 和编码 Agent 的爆发式落地(特别是 Claude Code)、中国开源模型在排行榜上占据主导地位、长任务处理能力的翻倍增长、Google Gemini 的全面崛起以及 OpenAI 领先优势的缩小。此外,文章还涵盖了图像编辑、学术竞赛表现、模型安全与“告密”现象等热点话题,指出 2025 年是 AI 实用化和工具化的一年。
本文介绍了 Vercel Labs 发布的 AI 浏览器自动化工具 agent-browser。它专为 AI Agents 优化,通过提取网页的无障碍树快照而非直接传输 HTML 代码,成功将 Token 消耗降低了 93%。文章详细分析了其 Rust CLI + Node Daemon 的混合架构优势,对比了 Playwright,并提供了多种安装方式及自动化测试、数据抓取等应用场景。
文章介绍了作者开发的一个 Agent Skill,用于自动分析文章内容、匹配风格并生成配图。文章详细讲解了 Agent Skills 的核心机制(渐进式加载)、配图 Skill 的五步设计思路、SKILL.md 的编写规范以及提示词模板的设计。作者通过该工具将文章配图从耗时半小时缩短至几分钟,并强调了将工作流程转化为 Skill 的重要性。
本文整理了 GitHub 上 2026 年最热门的 Claude Skills 相关开源项目,涵盖了官方 Agent Skills、超强核心技能库、科学领域技能等五大仓库。文章不仅列出了项目的 Star 数和特点,还提供了简单的技能安装与使用方法,帮助开发者快速入门和扩展 Claude 的功能。
本文详细介绍了作者在日常工作中的 AI 工具使用体系,涵盖了深度调研、文本创作、编程开发及知识管理四大场景。作者阐述了如何运用「红绿灯原则」划分人机权责,通过 Multi-Agent 架构实现工具协同,并分享了 Claude Code、Dessix、Kimi 等具体工具的使用心得,展示了 AI 如何将文献调研、翻译及开发效率提升数倍。
文章探讨了 AI 如何从个人智能进化到协作智能。作者指出,目前的 AI 虽然提升了个人效率,但在组织层面收效甚微,因为缺乏对上下文和社会协作的理解。通过回顾科学学会、电话交换机和 Git 等历史案例,文章认为真正的突破在于将 AI 视为具备社交能力的参与者,嵌入到人类的协作工作流(如邮件、文档、代码库)中,从而实现组织生产力的指数级跃升。
文章深入剖析了 Claude Code 背后的核心架构,指出其本质是一个“感知-行动-观察”的循环系统。作者演示了如何从简单的命令行脚本开始,逐步构建一个具备文件读写、精确编辑、代码库搜索及权限控制的 AI 代理。文章详细讲解了 Agent Loop(代理循环)、结构化工具调用、子代理上下文管理以及 CLAUDE.md 项目上下文等关键技术点,并最终提供了一个约 150 行的完整 Python 实现示例。
本文介绍了2026年值得尝试的AI工具组合:OpenCode、Oh-My-Opencode与Claude Skills。作者详细讲解了如何通过OpenCode免费使用GLM-4.7等模型,安装Agent框架OMO,以及如何调用和创建Skills来实现一句话生成论文、画报和文案等功能。文章旨在降低AI编程门槛,让小白用户也能轻松上手。
文章通过对比传统 Workflow 编排与 AI Agent + Skills 架构,提出大部分场景下后者可以取代前者。作者提出了五步框架(拆分、编排、存储、分摊、迭代),并结合自身写作工作流演示了如何利用 Claude Code 的 Skills 功能构建可进化的自动化系统。文章还回应了关于稳定性、成本和门槛的三大质疑,指出 Skills 在灵活性、可维护性和自我迭代方面的显著优势。
本文介绍了如何利用 Claude Code 的 Skills 功能,从零开始构建一个用于生成 PPT 的定制化 Agent。文章详细讲解了通过提示词自动安装技能、准备 Markdown 上下文资料、使用 Plan 模式进行规划开发,以及利用 Git 进行版本管理和迭代的全过程。
本文深入浅出地解析了 Claude Skills 的概念与价值,构建了从「编程函数」到「函数调用」再到「Skills」的三层认知框架。文章指出,Skills 不仅是工具的集合,更是包含指令、脚本和资源的完整解决方案,使 AI 能处理复杂工作流。通过实战案例(如自动排版发布)展示了其如何提升生产力,并介绍了如何使用和创建 Skills,强调非程序员也能通过定义工作流将专业知识转化为 AI 能力。
本文介绍了“Claude Code 之父”Boris Cherny 的 9 条实战技巧。核心理念是保持配置简单,利用 Agent 并行处理任务,优先选择 Opus 模型以保证质量,通过 CLAUDE.md 积累项目记忆,以及使用 Plan 模式先规划后执行。此外,他还分享了斜杠命令、子 Agent、MCP 集成和自我验证机制等高级工作流,强调构建反馈闭环和自动化重复工作的重要性。
文章截图展示了一场关于大型语言模型(LLM)开发工具的讨论。主要涉及开源 CLI 工具的选择、本地开发环境的重要性、模型代理设计差异,以及在不同电脑环境下进行 AI 开发的常见问题(如闲鱼二手机器、环境报错等)。参与者认为统一的训练环境对模型兼容性至关重要,并指出新手只要教程得当上手并不难。