对开发者而言：一套由Claude Code主导的新兴技术栈正在形成，它代表着AI辅助开发模式下的共识选择。这些工具未必是“最优解”，却是模型最一致的推荐选项。同时，“倾向自定义方案”的趋势也提醒开发者，需要评估是自己手搓的方案好，还是用成熟库更能扛住长期迭代。

据IBM与Salesforce预测，2026年底全球将有超过10亿个AI Agent投入运行；麦肯锡更测算，这些智能体每年能创造2.6至4.4万亿美元的经济价值；Gartner则直言，到今年年底，40%的企业应用将内置任务专用Agent，而这一比例在2025年还不足5%，堪称“吞噬式增长”。

最近，Y Combinator 几位合伙人录了一期播客，讨论一个很有趣的现象： 随着 OpenClaw 走红，一个属于 Agent 的“平行经济体系”正在成形。 这不是简单的效率提升，而是行为主体在变化。 过去，软件只是工具，人是决策者。无论是选供应商、订服务、搭技术栈，最终拍板的都是人。 现在，越来越多普通用户，甚至没有技术背景的人，开始把AI Agent 当成“替身”，让它去搜索、比较、筛选、 ...

Claude Code的成功，本质上是Opus 4.5模型在复杂任务中工程化能力的体现。当前行业对传统线性基准的过度关注正逐渐失去意义，在长周期、多步骤的智能体任务中，单一响应质量并非决定性因素。竞争焦点已从“生成最佳回答”转向“实现可交付成果”。

2026 年开年，AI Coding 赛道突然加速，OpenAI 的 Codex 5.3 号称代码生成速度提升 25%，Claude Opus 4.6 在 SWE-bench 上继续刷榜，智谱 GLM-5 直接上了 745 亿参数。但比起 ...

scons ( 2.3.0 ) ant ( 1.8.2 ) Python ( 2.7.3 ) PostgreSQL ( 9.3.4 ) Linux x86-64: g++ ( 4.3.4 ) gcc ( 4.3.4 ) make ( 3.81 ) kernel ( 3.0.13-0.27-default ) Linux PPC64: g++ ( 4.3.4 ) gcc ( 4.3.4 ) make ...

对前后端进行了大部分功能的封装，后端自封装go-restful，使用起来更加简洁，功能逻辑清晰，能快速上手学习，并用在生产中。 报表大屏设计器: 我们只需要拖拉拽即可绑定数据库，完成组态，报表和炫酷大屏的制作，无需要单独开发大屏。 成熟的规则引擎 ...

当 Agent 开始用 Git 说话：从一个 Vibe Coding 开发者的发现，到 Agent 协作的未来。文章内容由歸藏和 Opus 4.6 的讨论自动整理而成一、一个意外的发现最近我在维护自己的开源项目时，做了一件很自然的事：让 AI Agent 帮我处理 GitHub 上的 Issues 和 PR。一开始只是图省事——Issue 太多了，让 Agent ...

【本文由小黑盒作者@佐喃于02月11日发布，转载请标明出处！】 Anthropic通过一项引人注目的实验，展示了自主AI开发的广度。在实验中，十六个AI代理几乎完全独立地构建了一个C编译器，显现了技术进步，但也揭示了明显的局限性。

很多人都想随时随地地远程控制在家或办公室的电脑，或者出门在外也能访问 NAS 里的文件、公司内部的 OA 系统，甚至小主机、路由器、打印机等设备。但由于没有公网 IP，这些设备都处于内网，无法直接访问。