我用DeepSeek V4做出了史上最离谱的重生模拟器
文章讲述了作者使用DeepSeek V4模型及其EasyClaw平台，通过简单的口述指令，快速生成并部署了一个网页版“重生”文字小游戏。游戏中包含了霸总变狗、皇帝用钉钉管理朝堂、乞丐摆摊IPO等极具幽默感和荒诞感的剧情，展示了AI在逻辑推理和内容生成上的强大能力以及低门槛开发的便利性。
相关文档
龙虾养成日记：14天从零养成AI Agent团队
本文详细记录了作者春节期间花费14天，通过与AI对话（22万字），从零开始构建并养成一支由8个Agent组成的自动化团队“龙虾”的全过程。文章阐述了工具类AGI的理念，分析了记忆、Skill积累、自动化调度等核心技术设计，并通过春节拜年、自动写稿等实战案例，验证了Agent在替代人工、提升效率方面的巨大潜力。
2026 普通人学 AI 路线图：6 个阶段、50+ 免费资源，照着抄 30 天入门
文章针对普通人收藏大量 AI 教程却始终没学会的问题，提出按可上手顺序排列的六阶段学习路线：先搞懂大模型、Agent、MCP、Skill 四个基础概念；再学会高效提问；然后选一个通用 AI 助手用熟；之后分创作者路线（做图、视频、语音）和开发者路线（MCP 与 Agent 开发）深入；最后选读书籍论文进阶。作者强调'卡住你的不是资源不够，而是顺序不对'，并附上 30 天打卡表、53 个免费资源和五个避坑建议，倡导边用边学、动手实践。
AI 开发工程师面试指南
作者从面试官视角系统讲解 AI 开发工程师的求职方法。文章首先界定 AI 开发工程师的职责——将大模型能力接入真实业务并做成可用可维护的产品，并说明该方向值得长期投入的原因。随后分析公司招人的逻辑：基础岗看重靠谱、执行与学习能力，高级岗看重技术判断与积累，管理岗看重项目交付与团队建设。文章分别给出基础岗和高级岗的简历撰写要点，强调用具体事实和可追问的细节展现能力，并从专家和管理两条路线详细列出面试技术追问范围：编程与服务、模型调用、上下文与状态管理、工具执行、评测排查、部署性能、微调原理，以及项目管理和团队管理问题。
Jev WeChat 微信群聊助手开源项目分享
作者分享了一个开源的 Jev WeChat 微信群聊助手项目，可用 AI 自动分析群聊意图并生成候选回复，解决不懂人情世故、微信客服和群助手自动化等场景。项目发布后引发热议，网友讨论了封号风险（建议用小号测试安卓设备）、适用场景（私域运营、客服、销售、情侣群聊）、技术实现（使用 DeepSeek 生成回复）等。文中还附带分享了 Agent Space 订阅管理产品和 6 个大模型写 Space Invaders 的横向评测 benchmark，以及出海增长工作坊推荐等内容。
Flash 交得了的活，别默认 5.6 Sol：一次四模型基准的实证
作者通过同一 Hermes Agent、同一数据目录和任务，对 DeepSeek V4 Flash、GLM-5.3-Flash、Gemini 3.7 Flash 和 GPT-5.6 Sol 四个模型进行单页计算与画图任务的基准测试。结果显示，Flash 模型已能胜任此类任务，其中 DeepSeek V4 Flash 用时最短且成本最低，GPT-5.6 Sol 虽稳定但价格高一个数量级。作者建议默认使用 Flash，将 Sol 作为备选，并强调测试的局限性与诚实声明。
Apodex 1.1 帮我研究了 221 个 MATS 项目：从模型提及到可复核结论
作者使用 Apodex 1.1（主模型+在线工作台的科研 Agent 产品）对 221 个 MATS 项目进行研究，分析中国模型尤其是开放权重模型在 AI 安全研究中的使用情况。系统区分原始提及与实质性采用，通过异步 Agent Team（10 个 Subagent 并行）处理 4,821 条证据摘录，支持运行中 Chime-in 调整任务范围，并用独立审查 Agent 核验结论。研究发现中国模型实质性采用率从 2023 年的 4.35% 升至 2025 年的 50.55%，80.9% 的使用在开放权重条件下发生，中国开放权重模型正成为安全研究的实验基础设施。
AI Game 发展现状：能力边界、踩坑与判断
作者基于数月做 AI Game 生成平台的实践经验，系统梳理了 AI 生成游戏的能力边界。核心观点：决定 AI 游戏上限的是引擎而非模型，纯文本技术栈（Web、Godot）最适合 AI；静态资源多的游戏（策略、卡牌、爬塔）好做，动态素材多的（动作、格斗）难做；代码已不是瓶颈，卡点在素材的成套一致性和数值的体验曲线设计。文章还分享了素材生成、透明背景处理、动画路线选择等工程细节，建议先选引擎、做静态内容多的游戏并给 Agent 接上验证闭环。
开源 DeepSeek Harness 开箱即用客户端 Pilot Harness 及易用插件
DeepSeek 发布了坚持'一切皆插件'理念的 DeepSeek Harness，模型适配器、工具、文件系统、沙箱甚至 Agent Loop 都可通过插件组合。但其使用门槛偏高，界面仍处开发者预览阶段。作者基于此前 CodePilot 的经验开发了 Pilot Harness，为其加上桌面外壳和一组客户端插件：优化了项目切换、会话 Hover 卡片、输入区和设置页等交互，新增项目文件树、服务商配置等插件，并提供 macOS、Windows、Linux 三平台安装包。作者认同 Harness 拆分组件、允许重组的架构思路，认为这为 Agent 参与调整自身配置预留了接口。
DeepSeek 刚支持了 OpenAI Responses API，但你可能还不知道它是什么
本文梳理了 LLM API 格式的演进史。从早期 Chat Completions 的无状态聊天映射，到各厂商接口分叉，再到 Agent 时代为解决状态管理和缓存问题诞生的 Responses API。新 API 引入了服务端状态、检查点分支及内置云端工具，模糊了模型与 Agent 的边界。随着 DeepSeek 宣布原生兼容该接口，预示着 Responses API 正取代旧标准，成为 AI 行业的新共识。
Gemini预训练负责人总结：如何进入头部AI团队的10条经验
Gemini预训练团队负责人撰文分享如何进入头部AI实验室。文章指出顶尖人才普遍具备方向准、数学硬、拼劲足三大特质。针对普通人，作者建议避开正面竞争，转而在底层优化或上层Agent系统发力，强调了开源项目、数学基础、动手复现及长期坚持的重要性。
设计 Agent 提示循环的完整指南
文章深入探讨了为何单一提示词不足以完成复杂的 AI 任务，并详细介绍了如何设计一个能够自主运行直到任务完成的“循环”。作者提出了构建循环的五个核心步骤：定义“完成”标准、构建上下文而非指令、让 Agent 行动并捕获结果、利用反馈闭合循环、以及设置停止条件。文章强调了从手动编写提示词转向构建自动化规则系统的重要性。
Hermes Agent多智能体群聊协作配置教程
这是一份关于如何利用 Hermes 的 Profile 机制构建多智能体协作群聊的实操教程。文章详细介绍了配置 1 个主 Agent（Leader）和 3 个辅助 Agent（数据、技术、市场研究员）的完整流程。内容涵盖了 Profile 创建、共享 API 密钥配置、角色 Prompt 编写、Discord 机器人对接以及发言顺序控制与成本优化策略。
