一次失败的压缩清空了我的AI会话，于是我为它构建了无限记忆
那是一个周二的早晨。我的 OpenCode 会话上下文已经膨胀到 378,755 个 token——几周来交易机器人开发的全部成果。我敲下了 /compact 。模型当场卡壳： 只输出了 3 个 token，摘要一片空白， finish: length 。压缩失败了，而我当时用的记忆插件偏偏把所有东
我把审计Actor接入Claude，结果它审计了三个没人要求的软件包
我把审计 Actor 接入了 Claude，它审计了三个没人要求审查的包 我在 Apify 上维护着 22 个审计 Actor，它们做的事情大同小异。它们取来一份公开 记录，核实其中声称的信息如今是否仍然属实。 上周，我通过 Apify 的模型上下文协议（MCP）服务器，把其中一个接入了 Claud
如何在用户离职时通过 Kinde Webhook 自动撤销 Claude Agent 的访问权限
想象一下这种情形：团队里有人在离职时，他们的 AI 代理仍在执行任务中途。没有人记得代理还在运行。它只是按照之前的指令行事，代表的是一分钟前还在公司或团队工作的人。 它会停下来吗？ 嗯，我构建了一个小应用来测试这种情形，使用 Kinde 处理登录并保存谁仍然活跃的记录。我让一个真实用户登录，把任务交
AI 如何实际调用 API？工具调用从零解释
在之前的帖子中，我们教会模型读取我们的文档。它可以搜索一堆文件并从中回答，这非常有用。 但我仍然无法问它是否会下雨，查看实时价格，甚至今天的日期是什么。 正如我们之前讨论的，基础模型本身是被冻结在时间里。它的知识停留在训练截止点，被锁在一个盒子里。没有通往外部世界的窗口。 本文将介绍这个窗口——工具
现代软件工程师的缓慢而无声的认知萎缩
在过去的几个月里，我读了很多关于AI依赖后果的文章，其中一个突出的发现是 认知萎缩 。换句话说，这是因为过度依赖AI而导致的技能逐渐退化。 大多数认识到的问题在于 直接解决问题 。软件工程师下意识地先问AI该怎么做，而不是自己思考解决方案。这意味着跳过了至关重要的 思考 过程。这也是我选择上面横幅的
在 Cloudflare Workers 上构建 RAG 聊天机器人（Vectorize + D1 + Workflows）
我第一次在2024年的黑客马拉松上看到RAG。令我难忘的一刻是意识到LLM可以“搜索”我刚上传的文档并回答关于它们的问题——不是来自其训练数据，而是来自 我的 内容。我真的很惊讶；这感觉就像是与仅仅与模型聊天不同的一类能力。 如今，这已经不是新鲜事了——对于任何需要回答其训练数据未涉及内容的聊天机器
AI 头像 v20，光标头像，通知头像（体素头像）🧊
介绍 AI Avatar 是一款免费应用，你的 VRoid (VRM) 形象会全力为你加油。🤗 它位于你的 VS Code 侧边栏 （对 Claude Code / GitHub Copilot 有反应）或 浏览器侧边面板 （对 ChatGPT / Claude 有反应）。动画和对话框同样无需 AI
人类与AI代理如何协同工作：基于代理的项目管理实用指南
AI 编码代理改变了我对软件开发的思考方式。 不久以前，当我想到在开发中使用 AI 时，我主要想到的是向模型提问、得到答案、复制一些代码，然后自己继续工作。 这种模式正在快速变化。 如今，AI 代理可以被赋予任务，检查代码库，修改文件，运行工具，调查错误，并继续朝着目标工作。 但这带来了一个新问题。
🪄 Mythic Forge：打造 AI 驱动的 RPG 角色卡生成器 🐉✨
💡 个人系列：Mythic Forge 开发日志 本文是我为 MLH × Dev 挑战赛 (✿◠‿◠)⭐ 提交的参赛作品 (っ◔◡◔)っ 💖 🌸 “一次雕琢一个属性块、一段背景故事，让你的想象跃然纸上。” 你是否也花过好几个小时，绞尽脑汁想构思一个足够吸引人的桌上 RPG 角色，最后却卡住了，只能对
我在每次会议中总说等等，什么？于是开发了一个 Mac 菜单栏应用（现场演示 🚀）
有人在 Zoom 通话中说了一个 URL 昨天。我还在写下前一个要点。等我抬头时，他们已经继续了。我把自己静音，在聊天框里输入了 “抱歉，你能重复一下链接吗？”，然后等待。 三十秒后他们还是把它粘贴了过来。 我不需要他们重复。我需要的是内存中保存的最近三十秒音频，随时可以回放。不是我忘记开启的屏幕录