Token 计费为什么总对不上？聊聊分词背后的账单逻辑
模型读的不是文本，而是整数。 在你的字符串和模型之间，隔着一个分词器。它悄悄决定了你要花多少钱、上下文窗口能装下多少内容，以及为什么模型数不清字母个数。 我一直把它当作预处理环节的细枝末节，直到我开始动手算账。 分词器到底做了什么它把文本切分成小片段，这些片段来自一个固定词表——通常有3万到20万个
使用 git range-diff 实际比较 Claude Code 与 Codex 解决同一工单的代码分支
书籍： Database Playbook 系列： Pocket Guides for Developers — 8 本关于 agents、RAG、提示词、可观测性、事件、数据库和系统设计的简短书籍 — 完整系列我的项目： Hermes IDE | GitHub — 一个面向使用 Claude Co
用 Gemini 4 Argon 大模型压力测试：15 条提示词零资产搭建 3D Flutter 赛车游戏
大多数 AI 编码基准测试都在测试标准网页应用或 CRUD 仪表盘。前沿模型已经能够一次完成这些任务，因此它们已经不再能告诉你多少信息。 为了真正对 Gemini 4 Argon （位于 Antigravity 内部）进行压力测试，我给它提出了一个更离奇的挑战： 使用 Flutter 构建一个 60
基于 FalkorDB 图的食品召回 Agent，实际覆盖 33 家门店
当供应商报告受污染的批次时，哪些店铺需要下架？我们构建了一个 AI 智能体，能够基于 FalkorDB 中的批次、返工和交付图谱来回答这个问题。在我们的演示批次上，它定位了 71 家店铺中的 33 家，展示每家店铺背后的记录，在记录用尽时向人工询问，并记住所学内容以便下次使用。 Live demo
Claude Code 并行子代理模式：扇出、扇入与同步策略实测
Claude Code 并行子智能体模式：扇出、扇入及实际有效的同步策略本文在人工监督和审阅下，得到了 AI 的协助撰写。 大多数并行子智能体实现之所以失败，是因为团队把它们当作独立的工作线程，而实际上它们是共享同一代码库的相互依赖进程。其结果是重复工作、上下文污染以及合并冲突，耗时甚至超过串行执行
Claude Code 使用本地大模型进行代码生成的实测复盘
我想要一个本地模型，因为它能给我带来隐私。而且如果我不得不把前沿模型作为主控节点使用，问题就在于成本：前沿模型很昂贵，而且订阅使用限制似乎一直在变小。 于是问题在于：昂贵模型能否负责思考，廉价模型负责输入，以及这样做是否能产出有价值结果。（在此测试中，“本地”模型是在租用的 RunPod 显卡上运行
在 eBay 搜索 237 件召回商品，仅 45 条列表标注了型号
这是一份提交，面向 Hacktoberfest 开源 AI 挑战赛第 2 周：副业由 @dronzer2code、 @soumyadeepdey 和 @t-rexbytes 构建。 想象一下周四下午在一个儿童寄售店（这是一个虚构的例子，不是真实店铺）。一位家长在接收台放下一个袋子：一个玩具消防车、一
Grok 与 Claude 的吐槽对决失控，网友直呼过火，场面一度失控
Description: "我让世界上两个最强大的 AI 进行了一场嘲讽对决，他们直接切喉而去。附有完整逐字稿、逐回合拆解以及裁决，由你来决定谁赢。" 🔥 GROK vs CLAUDE: 终极 AI 嘲讽大战 🔥 价值约万亿美元的两颗大脑。一个擂台。毫不留情。 我们一天到晚都在让 AI 写正则、调试
2026 年并行 AI 编程 Agent 管理工具推荐
我一直在观察 AI 编程智能体如何改变开发者的工作方式，有一点正变得清晰：真正的机遇不仅仅是让一个智能体编写代码更快，而是能够同时运行多个智能体而不失去对开发流程的控制。 想象一下，一个智能体在开发新功能，另一个在修复 bug，第三个在编写测试，全部同时进行。这听起来很美妙，直到它们开始产生冲突的修
AI 模型能从数据中学习，还能从其他模型学到什么？
您好，我是 Rijul，我正在构建 LiveReview —— 一个对 blast-radius 感知的 AI 代码审查工具，专为您的业务关键系统而设计。 点个星以帮助开发者发现该项目、试用并分享反馈，从而帮助改进产品。 想象您已经训练了一个在其任务上表现非常出色的巨型 AI 模型，例如识别照片中的