Qrs 二维码传输文件的小工具有了重大更新：传输速度大幅提升！ 用了 Luby Transform 编码。它是喷泉码（Fountain Codes）的一种。基本原理是将原始数据分成多个小块，然后通过编码生成无限数量的编码块。接收方只需收到足够多的编码块（通常比原始块稍多）就可以重建原始数据。

在 GitHub 上发现一个开源项目：Memvid，颠覆传统的向量数据库处理方式，直接将文本数据编码成视频文件。 通过将数百万文本块压缩到单个 MP4 文件中，不仅实现了 10 倍的存储压缩率，还能在亚秒级时间内完成语义搜索，完全无需数据库服务器。 GitHub：... 并且内置对话功能，可与知识库进行上下文感知的对话，同时支持直接导入 PDF 文档并自动索引处理。 可完全离线工作，视频生成后无需网络连接。正在构建大型知识库的 AI 开发者不妨看下这个项目。show more

这个网站在这编程界算是个大杀器了 将自然语言转换为程序代码，你只需要描述下你想干的事情，AI 就会帮你生成相应的代码 当然里面有错误，但是你如果有点基础，也就是稍微改改就能用了

今天终于有空看了这个视频。2025年9月，Anthropic CEO Dario在接受Axios采访的时候披露—— - 大多数运行Claude的代码，是由Claude编写的。Claude也正在写代码，训练下一代Claude。 - 大多数快速迭代的AI公司都是如此了，其他行业可能进展略慢，但已经发生。

最近又研究了点新技术--用 AI agent 做卡点混剪视频 越研究越发现通过 AI 以代码的形式制作视频潜力巨大，AI agent 不仅能通过代码的方式制作口播，动效，宣传片，甚至制作这种控制度极高的卡点混剪。... 注意这个视频不是通过 AI 视频模型生成的，而是由 AI agent 以代码的形式编排而成的show more

刷到一个视频，一个小孩在用 ThinkPad 写游戏代码。 看着像是在用 AI 编程工具，直接输自然语言生成逻辑。 小孩可能连底层原理都没完全搞懂，但那个劲头挺足，一直在试。 以前学开发得先啃半年语法，现在只要想法对，直接跟 AI... 聊就能跑起来。 这种“边做边学”的效率，确实比那种花大价钱报班学理论的成年人高多了。 工具确实把门槛打下来了。 以后拼的可能不是谁背的语法多，而是谁能更快把想法变成东西。 哪怕只是做个小 demo，也比光看不练强。show more

GPT-4 自动写代码 刚刚发布的 Cursor 编辑器集成了 GPT-4 接口，我测试了下他生成代码的能力，叹为观止，我尝试了从前端到后段，从纯软到软硬结合，从UE到Unity，各种语言甚至汇编或HSL，都能正确写出几乎能直接运行的代码 开发效率大提升！目前为止还是免费，大家可以试试：

做RAG的朋友一定要看看 Google 这个新论文——MUVERA：让多向量检索与单向量搜索一样快 大家在RAG的检索内容过程都会遇到这种情况，如果用传统搜索（例如ElasticSearch），文档 = 1 个向量 → 快速但不准确。如果用向量数据库，现代多向量搜索：文档... = 数百个向量 → 准确但极其缓慢。 于是谷歌提出了 DFEs (固定维度编码) 将多个向量转换为单个固定长度的向量，同时保留相似性关系。其神奇之处在于，两个 FDE 向量之间的点积近似于多向量集合之间的原始 Chamfer 相似度。(Chamfer 相似度是啥详见文尾的文章) MUVERA 的一个关键优势是 FDE 变换是无数据的。这意味着它不依赖于特定的数据集，使其既能够抵抗数据分布的变化，又适合流式应用。此外，与模型产生的单向量不同，FDE 保证在指定的误差范围内近似真实的 Chamfer 相似度。因此，在重排序阶段之后，MUVERA 保证能够找到最相似的多向量表示。 所以这个新方法能有效地提升RAG检索阶段的效率，现阶段连Python库都有了，需要的同学可以试试。 论文地址： Chamfer 相似度： python库：show more

Qwen3.8-27B有点牛逼， 把接近Opus的能力， 塞进一张消费级显卡，这是掀桌子了？！ 一张24G的卡就能本地跑Claude Opus 4.6了，完全私有🤯！ 相当于把Opus级别的编码能力塞进一张大家都用得起的RTX 5090卡上， 200... tok/s，编码能力直接超过Opus 4.6， 咱们先看数字， SWE-bench Pro 61.7，Claude Opus 4.6 Max 53.4。 OSWorld 84.3，Opus 72.7。 编码和Agent能力，这个27B的开源模型打赢了曾经的闭源巅峰模型， 纯推理还有差距，GPQA和HLE落后，但编码、工具调用、操作电脑，这是大多数人每天用AI干的事。 200 tok/s什么概念？ SGLang加NVFP4加投机解码，单卡5090实测206 tok/s。 比你读字快，比大多数API响应快，而且跑在你自己机器上。 没网络延迟，没token计费，数据不出门。 门槛极低， Q4量化权重17到18GB，一张24GB的卡就够。 二手3090一千多美元，Q4跑40到70 tok/s，写代码完全够用。 4090更快，5090 32GB是消费级天花板，Q6/Q8随便上，长上下文不慌。 M4 Pro 48GB也能跑，安静省电，就是慢点。 跑法很简单， LM Studio或Ollama，等GGUF量化包出来点一下就行。 追求速度上SGLang，Day-0就支持了。 Unsloth已经发了量化版，Hugging Face和ModelScope直接下。show more

很酷的项目，AI全栈开发神器： 速度非常快，几分钟构建一个系统 特点： 1、通过提示即可生成功能齐全的全栈多页面应用，包括前后端、数据库 2、提供完整的开发环境（npm、Vite、Next.js等），AI辅助整个开发过程 3、可直接部署到 Netlify和Cloudflare中，无需登录 4、Bolt能够实时检测代码错误并修复 体验地址：... #AI编程 #AI编程助手 #Boltshow more

又在 GitHub 上发现一个专为快速构建 Web 应用的强大 AI 编程助手：Claudable。 将本地 CLI... 终端编程 Agent，如 Claude Code、Gemini CLI、Qwen Coder、Cursor 等，与 Lovable 结合。 只需使用自然语言简单描述一下想法，就能瞬间生成完整的 Next.js 应用，并且可在编辑器里实时预览效果。 GitHub： 主要功能： - 支持多种 AI 编程 Agent，包括 Claude Code、Cursor CLI、Gemini CLI 等 - 自然语言描述想法，即可生成生产级 Next.js 应用 - 实时预览功能，改动代码可实时查看结果 - 具备自动错误检测和修复，提升开发效率 - 集成 Supabase 数据库，支持用户认证和数据存储 - 生成的 Web 应用，支持一键部署到 Vercel，无需复杂配置 目前工具仅支持通过本地安装部署使用，提供了详细的步骤说明，感兴趣的开发者可以看一下。show more

卧槽，这个仓库思路我是挺佩服的～ 能把任意公开的 GitHub 仓库逆向工程成“原始自然语言提示（prompt）”。 简单说就是： 你输入一个 GitHub 仓库链接，它就会自动抓取仓库的结构、README、文件树等信息，用 AI（比如... Gemini）帮你生成一个完整、自然的提示词。 把这个提示词直接丢给 Claude、Cursor、Windsurf 等 AI 编程工具，AI 就能更好的理解。 主要用处： 快速学习一个项目的“构建思路”和提示风格（不用一行一行读代码） 复制/重现别人用 AI 写的项目（学习提示词） 仓库&体验地址👇👇👇show more

北京四环路大修，6小时铺8000吨沥青。买泡泡玛特盲盒的时候，里面会有一个黑色的塑料块，有点分量，但看不出有什么用。后来才知道，那玩意是配重块*，为了不让你知道盲盒里的东西有多重。有些基建就是配重块…

做自媒体之后，我的下载文件夹，基本长期失控。 素材、品牌资料、截图、PDF 全堆在一起。 今天要交付内容时，我打开文件夹—— 80 个文件，完全炸了 于是，让 AI 接管了我的电脑... 80 个文件， 3 分钟， 1 句话整理完成。 没有插件。 没有脚本。 没有写一行代码。 我只做了这一件事： 打开 EasyClaw 👉 输入一句话： 「“整理我的下载文件夹，按类型分类、重命名、删除重复文件，并生成整理报告”」 然后它开始自己工作： ✔ 自动识别文件类型 ✔ 读取创建时间 ✔ 批量重命名 ✔ 自动建文件夹 ✔ 清理重复文件 我没有拖动一个文件。 这不是“文件整理”。 这是—— AI 直接接管操作系统。 2026 年， 不会写代码的人， 也可以做自动化。show more

我直接瘫坐🤯 特别建议大家关注一下字节跳动旗下的 AI IDE 的官方知识库： 就拿这个 2026 年企业级 AI... 编程实践手册来说 更多的是面向非程序员群体的 AI 编程 从 AgenticAI 原理到 skills 工程化编写 从 Spec 到 rules、MCP 都有涉及 甚至还有 figma 结合相关的模块！！ 看看：show more

⚡️ 懒人利器：从 tx 到 web3 代码 👀 zkSync Era... 主网上线几个月以来，相对靠谱的项目方以肉眼可见的速度在增长（如 Odos)，但基础设施建设似乎没能一起跟上 😳 比如：目前仅官方一个 RPC 服务器可选（垄断往往是坏的）、官方的区块链浏览器经常性崩溃无法打开 🥺 但最糟糕的是，不知是项目方有意，还是技术问题，部署在 zkSync Era 上的合约，少有验证合约源代码的 🫠 这就导致一个问题：绝大多数的合约调用，都成了一种“盲掉“，不但增加风险，对于我们解读这笔交易具体做了什么，难度增加了不知多少倍 😈 鉴于此，打算为羸弱的 zkSync 基建添砖加瓦，花了N个小时，改了N版的 “WTFtx 工具“上线 🎯 作用： 解析 tx 调用函数具体信息、提取函数名、参数类型、参数值，“附带“生成基于 web3. py 的代码 💡 使用方式： 输入交易 tx 的 hash，点击“解析tx“按钮，稍等片刻，即可获取tx详情 🙋 备注：不是每一条 tx 都能成功解析，取决于 API 接口返回数据 ⚠️ 注意：显示信息仅供参考，免费使用，责任自负 🌍 ： ❤️ ： 网站尚未注册独立域名，欢迎大佬在页面底部打赏域名费 💬 ：有任何使用问题或改进建议请在此推文下留言，后续会酌情处理show more

Claude Code 工具调用砍 94% 本地代码知识图谱神器 这就是 CodeGraph-Rust，MCP 服务器直接把你的整个代码库提前索引成本地知识图谱的神器！ 一句话干翻... Claude Code / Cursor / 所有 Agent：提前建图，后续查询直接走图谱，不再每次都全量扫文件，工具调用数量暴降 94%，速度起飞、Token 狂省、体验直接起飞！ 用了就回不去了 😭show more

原来 Omma AI 来自新生代 Web 3D 设计与交互工具 Spline Omma是一个用通过对话... 生成 3D 网站、Web App 和交互体验的新工具。 它不只是 text-to-3D，而是把代码生成、图像生成、3D 模型生成和页面部署整合在一起。你可以从一句 prompt 开始，生成 landing page、产品展示页、小游戏，甚至完整的 3D Web 体验。show more

这个 JSON render 真的很棒啊，重大创新 我能想到它的意义是安全可预测吧，让普通用户通过自然语言提示直接生成交互式 UI 而不会让 AI 输出失控带来安全风险。... 核心创新就是：不是让 AI 生成代码，而是让 AI 只生成 JSON 结构，然后生成的组件严格约束在你事先定义的组件库里面，可以配上 zod 检验 props 啥的。 还有就是用户体验好啊：真正可流式，渐进式渲染，同时生成的结果应该是非常稳定，因为被限定在特定的组件库中。 录屏做了小实验，效果很好。show more

「Autodesk 掀桌子 百万级 3D CAD 可执行数据集开源」 这可能是 2026 年工业... AI 领域最重要的基础设施。Autodesk 终于把一直锁在私有数据库里的「建模逻辑」以一种极客的方式释放了。 核心要点 - Zero-to-CAD 数据集包含约 1,000,000 个 3D CAD 序列 - 每一条数据都是可执行、可读、可编辑的 CadQuery (Python) 代码 - 涵盖拉伸、旋转、圆角、阵列等全套工业级建模指令 - 采用 Agent 闭环生成机制 确保 100% 几何逻辑合法 以前 AI 学 CAD 像在猜谜（只有导出的结果文件） 现在有了这本「Python 版建模百科全书」 AI 终于可以像人类工程师一样 顺着逻辑写出真正可用的工程图纸。 关注 谁是藏镜人 只看有深度的 AI 工程解读。show more

我的天，Higgsfield已经进化到这种程度了吗？ 一年前我 YouTube 做到 15 万订阅，还多亏了 Higgsfield 的帮助。那时候它还只能凑合生成视频，现在竟然已经开始进入游戏开发领域了。。。 ​... ​ 在Claude里面调用Fable 5写代码，再接入Higgsfield MCP生成角色、场景和道具，就能直出任何类型的多人2D/3D游戏！​ ​ 这件事放在以前真的很难想象。​ ​ 过去对我们普通人来说，涉及到复杂代码和角色道具图，开发游戏基本是可望而不可即的事情。 ​ ​ 但是Higgsfield Games 真的在把“做游戏”的门槛压到前所未有的低：一个完整的游戏可以用一句提示词就生成了。​ ​ 比如下面这个哥特悬疑画风的游戏，就是由Fable 5 + Higgsfield 用简单提示词生成出来的。。。​ ​ 所以，任何人，只要有一个好的游戏想法，都可以借助 Fable 5+ Higgsfield 先把它做成一个能玩的版本，然后快速发布出来验证市场。show more