当一个人把AI当成自己最信任的「朋友」时，它到底该一味顺着她，还是伸手拉住她？

港科大与微软等团队推出了首个原生长程环境交互训练框架HarnessSQL，在密闭沙盒与专用SQL Harness中进行长程轨迹监督微调（SFT）与执行奖励强化学习（RL）。

有人觉得，我用的是飞牛，这次是群晖的事，与我无关。这个想法最危险。攻击者写自动化脚本的时候，盯上的从来都是一类暴露面。

对于经常开发 Vue 后台系统、数据看板和 Dashboard 的开发者来说，这个项目值得收藏。

DeepSeek 最近发布的 Super-agent 设计和原型插件是一个能够真正放进开发团队、随时在线、主动响应的编程 Agent。

什么装这插件安那插件，DeepSeek这回直接教你「手搓插件」了！！！就在刚刚，DeepSeek Harness官方突然甩出一份「创造模式」玩法指南，主打一个——只需要输入一句自然语言，AI就能自己写代码、制作插件，甚至把新功能直接装进自己的工作界面。

OPST的做法是把人工输入压缩到话题层，再通过筛选与带额外上下文的教师放大已有能力。它减少的是新增人工训练题目和标准答案的依赖，不是取消模型训练，也不是用自一致验证取代正确性验证。持续复现的错误仍可能被保留并进入训练。已有模型能产出相关问题、但缺少人工题库时，这种方法可作为后训练候选；如果用途要求可靠的正确性保证，还需要独立校验。

一个只有1.09亿参数的小模型，居然在跨模态表征对齐任务上，把720亿参数的Qwen2.5甩在了身后。

下次你再对着 YouTube 首页发呆，觉得怎么推的全是你不想看的东西时，可以去https://hackertube.org/看看。也许你会突然想起，原来互联网上还有一批视频，是真正被聪明人反复推荐过的。而现在，把它们找出来，只需要一个周末，外加一次和 Claude 的认真对话。

同时用几个 AI 编程工具的人，大多经历过窗口管理的麻烦：Codex 开一个终端，Claude Code 开另一个，Cursor CLI 再开一个，彼此之间不通气，会话一关，之前的记录就散了。

Super-agent 想做到的，其实是让 Agent 能够长期参与实际工作。同一项任务换了沟通渠道，还能带着之前的背景继续处理，执行期间来了新任务，也可以分别安排，同时往前推进。

图1｜文搜图相似度计算与零向量防线相册里有一百来张照片，做一个“输入描述找图片”的示例并不难：文本编码成向量，照片也有向量，算一遍...

前言一张图片进入应用后，用户可能想提取其中的文字，也可能想找出物体位置、分离主体或者放大图片。如果每增加一种功能就复制一套选图、状...

我们现在用的 Agent，骨架大多是一个 ReAct 循环，一个 Session 对应一条主线，模型想一想，调一个工具，等结果，再想，再调，整个过程串行而且阻塞，工具没跑完，它接不了下一句话。这玩意儿吧，其实就是一个最简单的状态机原型。

Claude Code 手写 Next 很容易踩坑：Server Component 和 Client Component 混用、到处乱加 'use client'、路由缓存策略混淆。

人们正在围绕这些 AI 编码工具构建完整的工作流和系统，这通常被称为扩展 harness。有些人把它讲得比实际情况更复杂，但其中确实有相当多的知识需要了解。因此，我认为有必要介绍一些基础内容，例如设置权限与沙箱、编写 AGENTS.md 文件、配置规则与项目的单一事实来源，以及深入了解记忆机制的工作原理。

一个人干自媒体是什么体验？就是你会发现以前的岗位一个都裁不掉：写稿是你，排版是你，做图是你，对接商务还是你。平时会接到一些商单或一些简单需求，之前一直用Codex来完成，但自从Codex降智加模型拉垮后，已经很少打开了。

企业 AI 撞墙，根因不是模型不够强，而是它不懂你的业务含义。Atlan 把「知识图谱+语义层+治理」产品化成 AI 时代的上下文层，估值 7.5 亿美元、横扫 Gartner 与 Forrester 四榜——但文中数字多为厂商自评。

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