文章
文章深入剖析了当前大语言模型（LLM）系统提示词面临的“意大利面条式代码”困境，即规则无序堆砌导致的“规则打架”、难以维护和核心价值稀释等工程问题。作者犀利指出，看似“神级”的提示词背后可能隐藏着巨大的技术债。为解决此问题，文章提出引入“系统架构思维”，将提示词本质上视为一个“虚拟智能系统”的蓝图。文章详细阐述了由“核心定义”、“交互接口”、“内部处理”和“全局约束”组成的四层架构模型，为提示词设计提供了清晰、结构化的框架。此外，文章还总结了六大“编译原则”，指导如何将这份严谨的架构蓝图有效地转化为 LLM 能够理解并稳定执行的提示词文本，从而将提示词工程从“手工艺”提升为“软件工程”，实现从“规则的管理者”到“智能系统的设计师”的根本性转变。
文章详细报道了微软 Edge 浏览器推出的“Copilot 模式”，该模式将浏览器深度集成 AI 能力，使其从显示工具转变为能主动执行任务的 AI 助手。核心功能在于其跨标签页情境感知能力，能同时读取、分析所有打开的标签页，进行复杂总结和比较。文章介绍了 AI 浏览器如何通过统一输入框实现智能导航、信息提取、标签分组等功能，并提及了未来将推出的“主题式旅程”及自动执行预订、购物等任务。同时，文章也讨论了用户隐私和授权机制，以及微软在浏览器 AI 化竞争中的策略，将其与 Google Chrome 和新兴 AI 浏览器进行对比。最后，文章探讨了 AI 浏览器可能带来的商业模式变化，预示着浏览器可能从免费转向订阅服务，并强调了上网方式的根本性转变。
本文深入探讨了 Cursor，这是一款 AI 驱动的代码编辑器，基于 VS Code 构建，由于其无缝集成了先进的 AI 模型而迅速普及。文章阐述了 Cursor 的核心功能，如 AI 代码自动完成、强大的 AI 聊天助手、内联编辑模式和 BugBot 代码审查工具，是如何为高性能和用户隐私而设计的。本文深入研究了这些功能背后的技术机制，包括用于自动完成的超低延迟推理、通过代码库索引和语义搜索实现的项目全局理解，以及独特的持久化知识功能（规则和记忆）。此外，它还概述了 Cursor 复杂的云基础设施，详细说明了 AWS、Azure、GCP、OpenAI、Anthropic 等各种提供商以及 Turbopuffer 等用于向量嵌入的专用服务的作用，所有这些都旨在处理大规模数据，同时优先考虑数据安全和用户隐私。
文章详细介绍了智谱最新发布的开源旗舰模型 GLM-4.5 系列，该系列模型（包括 GLM-4.5 和 GLM-4.5-Air）专为智能体应用设计，采用混合专家（MoE）架构。文章强调 GLM-4.5 在推理、代码和智能体综合能力上达到了开源模型中的 SOTA 水平，并在多项基准测试中表现出色，尤其在真实代码智能体的人工对比评测中显示出国内最佳性能。此外，模型在参数效率、API 调用成本和生成速度方面也实现了显著优化，提供了低至 0.8 元/百万 tokens 的输入价格和高达 100 tokens/秒的生成速度。文章还展示了 GLM-4.5 在全栈开发、Artifacts 生成和 PPT 制作等真实场景中的应用效果，并提供了 API、开源仓库和在线体验地址，方便开发者和用户进行测试与集成。
本文介绍 GitHub 托管的模型上下文协议 (MCP) 端点，它是本地运行 MCP 服务器的更优替代方案。它着重介绍了关键优势，如自动更新、简化的 OAuth 身份验证（代替手动 PAT 管理），以及从任何 IDE 或远程开发容器的广泛可访问性。托管服务消除了 Docker 维护等基础设施难题，使开发者能够专注于编码，并利用更丰富的 AI 工作流程。本指南提供了在 VS Code 和其他客户端上的分步安装教程，演示了如何配置访问控制（如只读模式和动态工具集）以提高安全性和效率。它展示了 GitHub Copilot Agent 在托管服务器上的实际用例，包括自动执行 CODEOWNERS 文件创建、调试失败的 CI/CD 工作流程以及分类处理安全警报。文章还预览了未来的发展，如密钥扫描和 Agent 间的协作，并强调了 GitHub MCP 项目的开源特性。最终，它将托管的 MCP 服务器定位为高级自动化开发者工作流程的基础。
本文介绍了对 Cline 创始人 Saoud Rizwan 和 Nik Pash 的采访。Cline 是一款开源 AI 编码智能体，以 VS Code 扩展形式发布，最近完成了 3200 万美元的融资轮。Cline 的独特之处在于采用了“计划与执行”范式，AI 会先制定全面的计划，然后再执行任务，超越了简单的顺序聊天模式，从而在竞争激烈的 AI 编码领域脱颖而出。其关键技术创新是将传统的 RAG（检索增强生成）代码库索引方式转变为“智能体搜索”，这得益于先进的“语境工程”实践，包括动态上下文管理、基于 AST 的分析以实现精确的代码提取、跨任务维护叙述完整性以及为持久知识开发记忆库。讨论还强调了 Cline 通过“MCP”（模块化代码提供器）实现的模块化架构，从而可以与文件系统、浏览器、Git 和第三方服务等各种工具进行无缝集成。令人惊讶的是，MCP 已经扩展了 Cline 的应用范围，使其能够被非技术用户用于工作流自动化，例如社交媒体内容生成和演示文稿创建。创始人解释了他们选择构建 VS Code 扩展而不是直接 fork 的战略决策，理由是这样做在分发、降低用户上手门槛和维护方面具有优势。采访最后强调，Cline 致力于推动智能体编程范式成为未来趋势，通过自然语言交互简化复杂的开发任务。
本文介绍 LangExtract，这是谷歌新推出的开源 Python 库，它利用 Gemini 等大型语言模型 (LLM)，以编程方式从非结构化文本中提取结构化信息。LangExtract 提供灵活且可追溯的解决方案，解决了手动筛选数据、定制代码开发以及 LLM 产生的虚假信息（也称幻觉）等问题。其主要功能包括精确的来源追溯，确保每个提取的实体都能映射回其来源；以及通过少量样本示例和可控生成技术实现的可靠结构化输出。LangExtract 采用分块和并行处理技术，针对长文本信息抽取进行了优化，能够高效处理大型文档。此外，它还提供交互式可视化功能，支持各种 LLM 后端，并且无需模型微调即可灵活应用于不同领域。本文提供了一个 Python 代码快速入门指南，演示了 LangExtract 在文学分析、医学信息抽取和结构化放射学报告等专业领域的应用。LangExtract 旨在帮助开发者们更高效地从大量文本数据中挖掘价值。
文章是腾讯研究院《仲夏六日谈》的一场圆桌讨论实录，深入探讨了从“信息茧房”到“信息蜂房”的信息生态转变。讨论追溯了“我的日报”概念与信息茧房的关联，并剖析了信息茧房的客观存在性、类型及其成因，指出用户认知偏误、惰性与算法共同作用。嘉宾们（胡泳、杨健、黄晨霞）强调了“信息茧房”在学术界应被视为假说，而非既定理论，并提及了大模型可能带来的“幻觉茧房”新陷阱。文章批判性审视了仅靠技术无法解决信息茧房的局限，呼吁重建“信息把关人”角色，并对 RSS 订阅、搜索引擎、BBS 等“古典互联网”机制的价值进行了重估，认为它们提供了抵御信息茧房的潜在路径。最终，文章描绘了“信息蜂房”作为多元、通透、协同的信息生态愿景，强调需从受众、算法、内容及社会环境多维度共同构建。
本文是 React 开发者关于有效管理共享状态的详尽手册，共享状态是不断增长的应用程序中常见的挑战。文章首先解释了 Props 的基本概念以及由 Prop Drilling 引起的问题，阐述了数据如何在无需使用的中间组件中传递。然后，本指南深入研究了各种解决方案，包括对 React Context API（使用 `useContext` 和 `useReducer` 处理复杂逻辑）以及像 Redux（使用 Redux Toolkit）和 Zustand 这样的流行状态管理库的详细探索。至关重要的是，它提供了共享状态场景中的性能优化策略，涵盖了 Context 和 Redux 的测试方法，并提供了一个决策框架，以帮助开发人员根据应用程序的复杂性选择最合适的方法。文章最后深入介绍了构建可维护的 React 应用程序的常见陷阱和基本最佳实践。
本文是彭博社对阿里云创始人、之江实验室主任王坚的专访实录。王坚院士深入探讨了 AI 技术对人类思维和做事方式的根本性改变，指出算力提升如同交通工具变革，将彻底改变问题解决方式。他认为 AI、AGI、ASI 之间没有本质区别，是一个持续演进的过程。在 AI 发展方面，王坚强调中国基础模型已足够强大，当前最大的挑战并非算力，而是能否摆脱 ChatGPT 的应用思维定式，创造出全新、有价值的应用场景。他还分享了中国市场作为新技术试验场的重要性，以及在创新业务早期阶段，找到“合适的人”远比高薪挖角“最贵的人”更为关键的洞见。