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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：

nash_su - e/acc

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Anya Rossi• Live Now

Private livecam show

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Anthropic 发布了 Skill Creator 的重大更新核心变化：内置测试用例生成写完一个 Claude 技能，怎么知道它到底能不能被正确触发？以前靠手动试，现在 Skill Creator 内置了测试功能，帮你自动跑评估。你现在可以给技能定义一组测试提示词，描述"什么样的回答算合格"，然后让系统自动跑测试、出报告。不需要写代码，不需要搭测试框架。具体新增了四个能力：自动化评估（Evals）：定义测试提示词和预期结果，系统自动运行并追踪通过率、耗时、token 用量。当模型更新或基础设施变化时，你能立刻发现技能是否"退步"了。多 Agent 并行测试：测试用例不是排队跑的，而是在独立的 Agent 中并行执行，每条测试互不干扰，各自有独立的 token 和耗时统计。 A/B 对比：系统用"比较器 Agent"对两个版本的技能做盲测对比，去掉主观偏见。你改了技能描述，想知道新版比旧版好还是差，直接跑一轮对比就有答案。触发率优化：这可能是最实用的功能。系统会分析你的技能描述和测试提示词，建议怎么改描述才能减少误触发和漏触发。官方测试中，6 个公开的文档类技能有 5 个的触发准确率得到了提升。

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试用了，虽然出来很久了，还没尝试，浅用了几分钟，做了几个需求，发现真的是要变天了啊，从来不用云端编辑器，现在居然想真的用它做实际的大项目了。前几天 v0 也宣布支持全栈应用以及部署了。这对于创造者来说真的是最好的时代了，验证一个点子的时间可以大大降低了。我感觉我的开发工具真的要变成： * cursor * v0 *

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Viking

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绝了，刚刚阿里在除夕夜发布了新模型 Qwen-3.5-plus ，赶紧试了一下，一句话就生成了这样一个 3D 展车厅 🤯 据说这次 Qwen-3.5-plus 实现了从纯文本模型到原生多模态模型的代际跃迁，每百万 Token 仅 0.8 元人民币，是 Gemini 3 Pro 的 1/18！并且支持 201 种语言，可最高提升小语种 60% 的编码效率，在推理、编程、Agent 等核心评测中表现强劲，部署成本较上一代显著下降，推理效率大幅提升。作为一个 Apache 2.0 全开源并且能下载到本地的模型，性价比真的太高了。 - 普通用户可在千问 App/PC 体验： - 开发者可在魔搭： - 或 HuggingFace 下载部署： - 阿里云百炼直接获取 API 服务：

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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。

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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。

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Vincent

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👉方便大家测试拿货，团伙正在努力开发电报小程序，实现24小时自动测试下单拿货。每天基本都是几十个问要测试了，测试给了又没结果，浪费时间。分钟都在出U，财务很忙，不要问我谁先谁后，无论多少都是你们先，每天找我想白嫖几个的，免开尊口，我理都不会理。懂得人自然懂，三言两语便能达成合作

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生化危机女主爱丽丝在 GitHub 开源了一套记忆宫殿，星标直接冲到 55K。更厉害的是它干的事：长期记忆测试接近满分，把 Anthropic 的方案也比下去了。它把 AI 的长期记忆从"摘要缓存"改造成一个可以翻阅的档案空间。不管是几个月前的灵感，还是埋在某段代码里的小 bug，都能精准定位。而且完全本地运行，几乎零成本。

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写自动化测试脚本或者写爬虫时，用传统的 Playwright 往往需要频繁维护各种元素选择器。一旦目标网页的结构发生微调，原有的脚本就容易直接报错罢工，维护起来颇为费神。最近在 GitHub 上看到到 HyperAgent 这个开源项目，巧妙地将 Playwright 与大模型结合在了一起。通过自然语言就能控制浏览器，完成复杂的自动化任务，不用再写一堆脆弱的选择器代码。 GitHub：支持单步操作，速度快成本低，以及能处理多步骤复杂任务，支持视觉理解和自适应调整。还内置动作缓存功能，录制一次工作流后可以反复回放，不需要每次都调用大语言模型。底层直接使用 Chrome 开发者工具协议，动作执行更精确，自动过滤广告框架，支持深层嵌套的 iframe 操作。同时支持云端扩展，可以通过 Hyperbrowser 快速扩展到数百个会话，还能连接 MCP 工具实现完整工作流。如果你正在用 Playwright 做自动化测试或数据采集，又厌倦了频繁维护选择器代码，这个项目值得一试。

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