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王炸🤣😂 Google AI Studio 正式推出了全新全栈 vibe coding 体验，通过 Antigravity 编码代理 + Firebase 原生后端集成，前端和后端终于无缝连接在一起了。 感动到了，AI Studio终于告别了不只是前端那么简单了。 我体验了下，项目启动前会先分配一定的空间用来存储后台服务相关的数据。 以后只要你有想法，从前端UI到后端服务，纯粹一条龙服务了。

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比特币橙子Trader

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Microduck 本身只开源了microduck 和 microduck_rl，它在电脑上无法操控，不方便~ 于是乎，我耗费了一周的使用额度，做了个 microduck-studio 并开源了，希望以后玩 Microduck 的人，能少踩一点我踩过的坑。 开发机器人的时候，真正折磨人的很多时候不是代码，而是环境、端口、进程、socket、仿真和运行时散落在各处。服务明明都启动了，机器人就是不动，然后开始一个终端一个终端排查，这些坑我已经踩过一遍了，就没必要让后来的人再踩一遍，所以我做了三件事： ① 把开发环境串起来 Docker、robotd --sim、MuJoCo Viewer、Web 服务统一到一条可重复的一键启动链路里。 不用再开一堆终端，手动拼端口、socket 和进程。 ② 把状态直接摆出来 robotd、MuJoCo、策略、仓库状态都可以直接查看，也可以执行移动、停止和技能指令。 哪里出了问题，不用再靠猜。 ③ 把“启动成功”变成“真的能用” 服务启动后会继续做联通测试，真正发送控制指令，确认仿真机器人能够移动。 不是网页能打开就算成功，而是整条控制链路真的跑通。 microduck-studio 不替代 microduck，也不替代 microduck_rl。 它只是把原本零散的开发流程，整理成一个更容易使用、更容易排错的“本地控制室”。 如果它能让后来开发 Microduck 的人少踩几个坑、少开几个终端、少浪费几个小时排查问题，那这个项目就已经有价值了。 自己踩过的坑，顺手填上。 自己走通的路，给后来的人留个路标。 项目地址放评论区了 🔽
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AI 写项目有个痛点，就是前端太容易、后端太难。说句话出一个页面，但一碰到建数据库、配用户登录、搞文件存储、管权限，普通人直接卡住。 InsForge 就是填这个坑的。YC S26 孵化，专门给 AI 编程智能体做后端的平台，Apache 2.0 开源，GitHub 9.7k star。 怎么接入？两种方式：1) MCP 服务，Claude Code、Cursor 这类工具直接连上就能用；2) CLI + Skills，命令行交互，不挑编辑器。 连上之后 AI 能自动搞定六件事：PostgreSQL 数据库建表迁移查、用户认证邮箱注册 OAuth 登录权限管理、S3 文件存储、Edge Functions Deno 边缘节点跑代码、AI 网关一个接口调多个大模型、一键部署写完直接上线。 上手简单。Docker Compose 一行命令本地跑起来，或者一键部署到 Railway / Zeabur / Sealos。 以前 AI 只能帮你写前端代码，接上 InsForge 它就是能独立交付的全栈工程师了。
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泊舟

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在这条视频之后，我相信，世界上很多因为没有后端支持而停留在视觉玩具状态的产品，会如有神助、迅速上线。让它有机会真正拿给人去登录、去使用。如果你手头用VibeCoding的方式搞出过几个像模像样的页面，那么，InsForge可以为这些产品迅速建立后端系统——所谓后端，登录注册，AI集成，数据库，云存储。 InsForge完完全全托管了后端的一切，你可以在后台面板上监看到每个用户、每一行数据。同时它提供一个强力MCP，支持市面上所有IDE，轻松连接。让所有人可以放飞自我，用自然语言来编辑后端逻辑：没错，后端那些老大难的、让新手恐惧的一切。全部交给Agent去调用InsForge的MCP tools来搭建和对接。不需要你操心后端架构。 你只需要说，“点击这里，让用户用谷歌登录。”“点击这里，分析用户上传的图片，自动填写表单。” 最后，如果你用它成功上线了产品，来这条帖子还愿🧘PS：视频中的钓鱼佬钓点分享web应用，大有可为，做出来不赚钱，我赵纯想给你补。 彩蛋折扣代码：CHUNXIANG
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近期社区很多人推荐我试试Augment，试了下感受还不错，前后端全栈一次实现成功率最高，体感是超越claude code和cursor的一款AI全栈程序员 #augment #cursor #claudecode #ai全栈程序员
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终端用了40年，没人觉得它需要被重新发明 然后 Warp 出现了 刚刚开源，26.4k stars，OpenAI 是创始赞助商 它做的事情很简单： 把 Claude Code、Codex、Gemini CLI 全部塞进终端 让 AI 直接在你的命令行里帮你干活 不是「在旁边开个窗口问 AI」 是 AI 就住在终端里 内置 agent 叫 Oz 云端并行跑无限个 coding agent 可编程、可审计、完全可控 iTerm2 用了十年的人：该换了
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axiaisacat

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给大家带来 Qwen3.7-Max 实测! 这次使用了全新的前端测试集, 直接说结论, Qwen3.7-Max 应该是之前测试过的版本中进步特别大的一个, 甚至这次前端测试能完成之前3.6版本不能完成的测试项目. 而且后端能力测试直接刷了个榜一! 它是参与测试的34个模型中唯一一个实现了 IVF-PQ + ADC 索引方案的模型! 直接把后端测试从之前 GPT-5.5-Pro(xhigh) 的4000分拉到了现在的6947分! 不过需要注意的是, 它的测试表现分布并不是很稳定, 所以建议使用中要多review代码, 来达成更高的输出质量. 另外, 本次 Agent 能力也有提升, 达到了第一梯队的水平. 最后, 我还用 Qwen3.7-Max 实现了一个基于AI的磁盘恢复系统, 用来测试模型的实际工程能力. 编写过程很顺畅, 没有遇到阻碍, 大家可以直接看视频里的效果. #qwen #阿里千问 #qwen37max #AIAgent
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karminski-牙医

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从国产SOTA走向世界SOTA? GLM-5.1 实测! 给大家带来 GLM-5.1 编程能力实测! 本次测试涵盖了前端, 后端, Agent 能力, 前端主要面向空间建模, 场景, 材质, 粒子效果等, 后端能力主要面向数据结构与算法, 体系结构, 性能优化, 内存和并发管理, 性能热点分析与调优, 面向编辑器方向的Agent能力(因为AI要自己改代码). 直接说结论, 本次测试前端方面粒子效果和光影鲜果略有提升, 剩下空间理解(甚至感觉下降了)和前端美学上没看到有什么提升, 只能说是提升了一点点. 但是后端性能上有巨大的提升, GLM-5.1 在我的 vector-db-bench 中直接秀了一手量化, 把原本32bit精度的数据量化到了8bit, 然后使用SIMD实现了一个指令周期内计算32个向量, 在我测试的其他模型中(包括Claude-opus-4.6, GPT-5.4-Pro(xhigh)) 都没有实现, 直接来到了榜首. 另外Agent能力上也有不小的提升, 同样是我写的让大模型模拟送外卖的硅基骑手测试, 其他大模型的优化还停留在看一个店能不能取两单上, GLM-5.1 已经优化到了我送餐的顺路还能再接一单, 并且仅用了大概GLM-5 1/4的 token 用量就超越了 GLM-5 的测试总分. 当然本次测试过程也很坎坷, 首先是我周末抢了2天都没抢到 coding plan (目前只有coding plan 能用这个模型), 我最后找智谱的同学给我开了个权限. 以及测试中发现白天API不是很稳定, 偶尔输出速度会掉到10tps, 以及会出现乱码文字(我的规避方法是让它输出英文, 然后再找个便宜模型翻译过来). 总结, 各位前端同学估计会失望, 因为无论是从工程还是页面效果上都看不到提升, 甚至可能会有点倒退, 但果写后端代码或者复杂Agent应用可以试试这个新模型, 会有很大的提升. #GLM51 #智谱 #GLM #AIAgent #大模型编程
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Michael Guo

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