Go-WXPush：基于 Golang 的免费微信消息推送服务
Go-WXPush 是一个基于 Golang 开发的微信消息推送服务，通过调用微信公众平台测试号接口，为开发者提供免费、稳定且即时的通知解决方案，适用于系统监控、自动化任务等场景。
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文章归档
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jax-js：为 Web 平台打造的 JavaScript 机器学习框架
开发者 Eric Zhang 发布了 jax-js，这是一个纯 JavaScript 机器学习框架，旨在将 JAX 的高性能数值计算和自动微分能力引入浏览器。它通过生成高效的 WebAssembly 和 WebGP...
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从零开始构建 AI 原生智能体
Datawhale 社区的开源教程《从零开始构建智能体》系统性地介绍了 AI 原生智能体的核心原理与构建方法，旨在帮助开发者从理论理解过渡到实战开发，实现从使用者到构建者的转变。
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《线性代数的黑暗艺术》：一本几何直观的线性代数入门书
本文介绍了一本2023年出版的线性代数入门书籍《线性代数的黑暗艺术》。该书强调几何直观的教学方法，配有大量插图，旨在为初学者建立直觉。文章将其与 Strang、Axler 等经典教材及 3Blue1Brown 的视...
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从零开始构建 AI Agent：深入理解底层原理
本文介绍 ai-agents-from-scratch 开源教学项目，该项目主张不使用 LangChain 等框架，而是通过 Node.js 和本地大模型，从零开始拆解 AI Agent 的核心原理，包括函数调用、...
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LLM 头脑风暴：从提问者到采样引导者
本文介绍了 Lucas Beyer 提出的人与 LLM 协作进行头脑风暴的方法论，核心是将人类角色从提问者转变为采样算法的引导者，通过延迟同步、跨越概率盆地等原则，结合人类直觉与 AI 的穷举能力，实现突现式创新。
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在手机上微调并本地部署大型语言模型
Unsloth AI 与 PyTorch 合作推出新方案，支持在 iOS 和 Android 手机上微调并 100% 本地运行 LLM，实现移动端高效推理与隐私安全。
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OpenPhone：开源的移动端视觉-语言基础模型
OpenPhone 是一个开源的 3 亿参数移动端视觉-语言基础模型，完全在手机本地运行，无需云调用，旨在解决 AI 手机应用的隐私、延迟和成本问题。
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CocoIndex：Rust 与 Python 构建的高效数据处理框架
CocoIndex 是一个结合 Rust 引擎与 Python 声明式编程的数据处理框架，支持增量处理、数据血缘追踪，并能轻松构建向量索引和知识图谱。
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Open-AutoGLM：基于视觉语言模型的安卓自动化框架
Open-AutoGLM 是一个开源手机智能助理框架，通过视觉语言模型理解屏幕内容，结合 ADB 用自然语言指令自动化操作安卓应用，支持 50 余款主流应用和远程调试。
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Claude Code System Prompts 仓库解析
本文介绍了 Claude Code System Prompts 仓库，该仓库集合了 Claude Code 各版本的系统提示，涵盖工具说明与子代理模式，并提供 tweakcc 工具以支持提示语的定制与管理。
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Vibe Coding：递归优化提示词的 AI 结对编程工作流
本文介绍了一种名为 Vibe Coding 的 AI 结对编程工作流程。其核心是通过定义 α-提示词（生成器）和 Ω-提示词（优化器），构建一个递归自我完善的系统，旨在以规划驱动和模块化的方式，避免 AI 自主规划...
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Lee Robinson 分享 Cursor.com 从 CMS 迁移到原始代码和 Markdown 的经验
Cursor 公司的 Lee Robinson 分享了将公司网站从 CMS 迁移到原始代码和 Markdown 的经历，原计划耗时数周，实际仅用三天，花费 260 美元 Token。他提出在 AI 时代，过度抽象的...
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Vibe Coding：2025年编程新范式与全栈教程
本文介绍了Vibe Coding这一新兴编程方式，其核心是使用自然语言让AI生成代码，并提供了从基础到进阶的全栈实战教程，涵盖MVP思维、现代技术栈与安全意识。
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谷歌开源 A2UI：面向智能代理的声明式 UI 框架
A2UI 是谷歌开源的一个项目，它定义了一种声明式的 JSON 格式，用于描述由智能代理生成的用户界面。客户端根据此格式渲染本地组件，旨在解决智能代理在生成交互式 UI 时面临的安全与跨平台挑战。
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Shannon：AI 驱动的自动化渗透测试工具
Shannon 是一款完全自主运行的 AI 渗透测试工具，能自动扫描并真实利用漏洞，提供可复现的攻击示例，帮助开发和安全团队在漏洞被利用前发现风险。
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Gilbert Strang 新作《线性代数与数据学习》解析
本文介绍了麻省理工学院终身教授 Gilbert Strang 的新作《线性代数与数据学习》。该书作为其经典教材《线性代数导论》的后续，豆瓣评分 9.3，并被清华大学、MIT 等顶尖学府采用为教材。
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