🔥51CTO热榜:2026-01-27

什么是Skills?简单来说,技能就是给AI Agent安装的一个功能模块。就像给手机装APP一样,你可以给AI Agent装上各种专业技能包,里面包含了说明书、操作步骤、代码脚本等等。
是因为 Go 不行了吗?其实不然。这更多是整个大环境的锅。报告里也直言不讳:这就是全行业的招聘寒冬。现在初级岗位的 HC 越来越少,大家都是带着经验加,现学现卖的机会变少了。
近日,美国网络安全与基础设施安全局(CISA)发布了最新的《互联网暴露面收敛指南》(Internet Exposure Reduction Guidance)。这不仅是一份官方文件,更是一份给所有安全运维(SecOps)人员的“资产隐身实战手册”。
你有没有这样的疑惑?花了一周时间优化JavaScript逻辑,用了最新的打包工具,代码跑得飞快,但用户还是吐槽"应用怎么还这么卡"。我要告诉你一个扎心的真相:现代Web应用的性能瓶颈99%不在JavaScript本身,而在于它们和网络的对话方式。
AI不仅捏造了观点,还捏造了整条引用链,甚至贴心地为了增加可信度,通过算法把Quintana真实的合作网络都算了一遍,凭空编造了一个让他本人都差点信以为真的「真论文」。
针对域名系统(DNS)的攻击可以采取多种形式。恶意行为者可以通过多种方式利用DNS漏洞。这些攻击大多旨在通过滥用域名系统 (DNS) 来阻止用户访问特定网站。拒绝服务 (DoS) 攻击是一个涵盖此类事件的广泛类别。
​Docker 镜像迁移的需求想必大家都有,比如因为众所周知的原因需要做镜像加速,将 Docker Hub 中的某个镜像上传到 Mirror 镜像站。今天来介绍下如何在两个镜像仓库之间迁移 Docker 跨平台镜像。
从谷歌的搜索引擎到Netflix的推荐算法,从Instagram的后端服务到NASA的太空任务,Python的身影无处不在。但Python到底有什么魔力,能让它在众多编程语言中脱颖而出?
很多免费源死于“用爱发电”导致资金链断裂。  毫秒镜像(1ms.run) 有清晰的商业模式(会员增值服务+企业级定制),这意味着他们有足够的资金去维护带宽和服务器。作为开发者,我更愿意使用这种有造血能力的服务,因为这代表着“活得久”。
如今,越来越多 AI 产品都已接入 Skills 功能 —— 从 Claude Code、OpenCode 到 CodeX、Antigravity,再到最近刚升级的 Coze 2.0,几乎成了主流 AI 工具的 “标配”。但问题来了:火爆全网的 Skills,普通人到底该怎么用?
过去两年,我们见证了大语言模型(LLM)向AI智能体(AI Agents)的惊人进化。从Deep Research到软件工程,从科学发现到多智能体协作,这些基于基础模型的智能体正在推动人工通用智能(AGI)的边界。
在 Kubernetes 上维护 RabbitMQ 集群,Bitnami 的 Helm Chart 是很多人的入门首选,它成熟稳定且开箱即用。但随着业务发展,对集群的运维能力要求越来越高——比如自动化扩缩容、故障自愈、配置热更新以及更细粒度的监控。这时候,官方的 RabbitMQ Cluster Operator就成为了更优的选择。
Chrome MV3 是一堵墙,但技术不仅能砌墙,也能架桥。 通过对底层原理的深入挖掘,我们证明了即使在最严格的安全限制下,依然可以打造出极致的开发者工具。 希望本文能给你带来两方面的收获:一是关于 Chrome 插件开发的硬核知识,二是一种“不凑合、不妥协”的极客精神。
勒索软件攻击目标典型地以企业核心数据和主机设备为主。但由于企业基础设施和网络环境中的每个环节的脆弱性都与勒索威胁息息相关,加上企业攻击面在混合办公和业务云化的背景下不断扩大,勒索攻击防护既需要基础安全防护建设,也需要增强性的防护能力。
如果把大模型比作一个“极度聪明但没出过家门”的大脑,那以往的 API 调用就像是给它递了个话筒。而 Agent Skill,更像是给它准备的一套“ SOP(标准作业程序)”或“ 说明文档 ”。
法国索邦大学的最新研究成果,揭开了AI创造力从受限的领域生成模型中自然涌现的事实。
这是一场关于开发者真实需求的深度对话,AI究竟是打断了工作的节奏,还是真正成为了值得信赖的副驾驶。
简单来说,arq 是一个基于 Python asyncio 和 Redis 的作业队列(Job Queue)。它的作者是 pydantic 的大神 Samuel Colvin(没错,就是那个写数据验证库的大佬)。
来自北京大学、中国科学技术大学等机构的研究人员,首先基于压缩位置对方法进行了系统归类,然后讨论了对于特定的部署场景应该选择何种压缩机制,最后探讨了目前的挑战和具有前景的方向。
谷歌、芝加哥大学等机构的研究者最近发表的一篇论文给出了一个更具结构性的答案,推理能力的提升并非仅源于计算步数的增加,而是来自模型在推理过程中隐式模拟了一种复杂的、类多智能体的交互结构,他们称之为「思维社会」(society of thought)。