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51CTO

2小时前更新

01
未来 3 年运维人员就业前景：Agent 智能体岗位需求 vs 传统运维淘汰率
从纯手工运维岗位转型到具备 Agent 开发能力的运维工程师，窗口期仅有 18-24 个月，错过将面临结构性失业风险。
02
【HarmonyOS 7 沉浸光感深度实战】 05 Popup、Menu、Tips 和 Sheet 的材质如何配置
前言页面里的材质卡片调顺以后，真正进入业务场景时，沉浸光感往往会先出现在各种浮层里。点击按钮弹出的说明气泡、承载操作项的菜单、鼠标...
03
智能体 SDLC 落地指南：运维如何驾驭 AI 重构自动化工程体系
本文结合运维工作场景，拆解 Agentic SDLC 的核心原理、落地逻辑、人机协同模式，助力运维团队快速适配下一代智能软件工程体系。
04
Coding Agent 下一步，不是写更多代码，而是学会像工程师一样工作
未来的 Coding Agent，可能不只是被提示词驱动，而是可以通过真实工作过程不断学习。8 月 5 日，Hugging Face 社区展示了一套新的开源组合：把 TRL、OpenEnv 和 OpenCode 连接起来，让 Coding Agent 在隔离沙箱中完成完整的软件开发流程。
05
一篇讲透 Agent 工程全景：工具、记忆、多智能体、安全与最终交付
很多人对 AI 的第一印象来自 ChatGPT 这样的聊天机器人。但我想先泼盆冷水：聊天机器人和 Agent，压根不是一回事，这不是能力强弱的差别，而是物种的差别。
06
Handroid：当一台机器人既可以是灵巧手，也可以是人形机器人
为了打破移动与精细操作之间的这道边界，来自北卡罗来纳大学教堂山分校和斯坦福大学的研究团队提出了 Handroid。
07
办公Agent大战正酣，真正的胜负手却藏在看不见的地方
普林斯顿的研究者评测了 14 个 Agent 后也发现，尽管过去 18 个月里模型能力突飞猛进，可靠性的提升却微乎其微。
08
Java 开发：不止 @EventListener！Spring Boot 事件机制深度解析，吃透业务解耦核心技巧
本文将带你完整吃透Spring Boot ApplicationEvent 核心原理，帮你彻底摆脱代码耦合难题，写出更优雅、高拓展、符合设计模式的企业级代码。
09
ChatGPT免费版史诗升级！GPT-5.6可以无限白嫖了
今早，OpenAI重磅官宣，GPT-5.6 Luna的文本对话，不限量了。全球十亿人，直接免费用。
10
Go 密码学前掌门人亲自提案：crypto/passkey 要把“免密登录”这件事一次性做对
Passkey 不是一个新协议，而是 WebAuthn 可发现凭据（discoverable credential）的“消费级马甲名”。它由 FIDO 联盟主导、苹果谷歌微软三大平台联合推进，核心思路很简单：用一对公私钥取代密码。
11
早于LeCun相似研究一年！千诀科技联合清华团队让神经网络「简单性」可测可优化
要理解 ED 解决了什么问题，还要回到深度学习中的一个经典谜题：为什么参数量远多于训练样本的神经网络，依然能在未见数据上表现良好？
12
【$12,000】Taskcluster GraphQL 端点未授权 RCE 漏洞
该漏洞存在于Taskcluster的公共 /graphql 端点中，可导致整个持续集成/交付（CI/CD）环境完全沦陷。
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Jeff Dean离职创业，对Gemini有什么影响？
公司认为科学发现的瓶颈不在方法本身，而在执行：提出假设、跑实验、读结果，再来一轮，每次只能走一个循环。
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Meta首款编程Agent来了！背后模型能力直追Opus 5
Meta 正式发布 Muse Code 测试版。这是一款运行在终端中的 AI 编码 Agent，由最新的 Muse Spark 1.2 模型驱动。
15
拆解 TencentDB Agent Memory：Agent 记住之后，如何不被错误带偏？
如果这四项里有一项说不清，我会先把范围留在个人工作流，补上观测、删除和纠错入口，再考虑把 Skill、Wiki 或 Code 纳入团队范围。涉及生产权限、客户隐私或合规规则时，Memory 更适合做参考和索引，最终约束仍应由 Policy、配置和审批系统负责。
16
反击VLA中「L」无用论：用对位置指令泛化能力暴涨20-40%
围绕 VLA 语言泛化的问题，来自上海交大和无界动力具身智能实验室的联合团队提出了一项极其简单但非常有效的解法。
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马斯克大火箭把月球撞了个坑
最新消息，SpaceX一段已经在地月空间漂泊了近19个月的猎鹰9号火箭第二级残骸，以5400英里/小时（8700公里/小时）的速度一头撞向月球，引发大量网友吃瓜围观。
18
一线大厂的 Git 规范
一个分支命名不规范，可能就导致一次部署事故；一个commit message写得不清不楚，可能就让排查线上问题多花两个小时；一次没有经过Code Review的合入，可能就把一个bug带进了生产环境。
19
Meta新模型比DeepSeek还便宜，但代价是……
Muse Code接收的是完整工程任务：在大型代码库中理解需求、规划变更、跨文件改动、编写代码并验证结果。
20
谷歌传奇Jeff Dean离职，中国AI下一秒交卷！
当科学前沿本身，化作模型可以无尽开采的训练富矿，人类逐题生产训练数据的那个时代，是不是正在结束？
21
谷歌AI换帅！十三年老将接棒DeepMind，新掌门却不叫CEO
8月5日，谷歌CEO皮查伊（Sundar Pichai）发帖官宣GDM人事调整：哈萨比斯（Demis Hassabis）转任主席，Koray升任SVP、直报自己。
22
清华校友出手！视频界首个千亿MoE开源，6B激活挤进全球第六
由清华特奖得主、Marr奖得主曹越领衔的Sand.ai团队，正式发布并开源——MAGI-2 Preview。
23
美国AI安全新规出炉！最强闭源模型自愿送测，开放权重直接放行
8月4日，白宫把OpenAI、Anthropic、谷歌、Meta、英伟达等一批公司招到一起，说明这套酝酿两个月的AI安全新框架。
24
AI能接管实验室了？中国科大最新研究给出真实物理世界的压力测试
中国科学技术大学发布的最新研究让AI「大脑」接管机器科学家实验室「身体」，由此将这一问题从知识问答和方案生成，推进到真实物理世界中的实验执行与反馈学习。
25
23岁OpenAI天才少女，也走了！
早在两周前，OpenAI对齐团队研究员Naomi Bashkansky，悄然递交了辞呈。
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刚刚，ChatGPT免费版史诗升级！GPT-5.6可以无限白嫖了
刚刚，ChatGPT免费用户迎来一波史诗升级，默认模型现在换成了5.6 Luna。关键是，Chat模式再无次数限制，可以随便薅。本周内会陆续推送。Plus和Pro用户也有福利。
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Spring Boot接口越来越慢，我排查了3天，最后发现根本不是数据库问题
最近处理了一个很典型的线上问题。一个运行了一年多的 Spring Boot 系统，最开始接口响应一直很稳定。
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阿里二面："你8K窗口怎么撑100轮对话，Token不够怎么办？"。我说截掉或rag？，他说："即使不超，这三个怎么分？"，“这个还真没想过”
一个读者找我复盘阿里的面试，说面试官问了一道关于长对话系统设计的题，他觉得挺简单的——不就是把历史记录存着嘛，模型窗口装不下的时候截掉前面的就行了。
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面试官：“你了解过哪些 AI Agent 开发框架？”，我笑了：“LangChain、LangGraph、LlamaIndex、CrewAI、AutoGen 都用过”
面试时，不需要一口气罗列十几个框架。框架说得越多，面试官越可能继续追问，而没有实际使用经验的框架很容易暴露出只是听过名字。
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共享变量不是共享安全：OpenMP 的同步、归约与混合并行
OpenMP 的同步工具不是越多越好，而是越窄越好。能把共享写改成私有计算再归约，就不要让所有线程抢同一个变量；能取消无依赖的等待，就不要让所有线程在 barrier 前排队；能把节点内并行和节点间通信分层，就不要用一种模型解决所有问题。
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刚刚，GPT-5.6全员免费！下一代巨兽Astra打响闪电战
今早，OpenAI重磅官宣，GPT-5.6 Luna的文本对话，不限量了。全球十亿人，直接免费用。与此同时，GPT-5.6 Sol迎来全新升级——ChatGPT界面新增一根滑块，一统Instant和Thinking两大模式，让Sol在每个问题上想多久自己定。
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Agent 能干，长任务还是崩？LoopX 补的是控制面
LoopX 的判断很硬：模型上下文是工作内存，不是长期状态。跨轮还要用的东西，得外置成有身份、可核对的事实。
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美团二面被问："多Agent之间怎么实现共享记忆？"我立马答"用文件来做"，又句"那并发写入怎么办、权限怎么控制？"，我当场就卡住了。
每个Agent拿到一个上下文窗口，可能配一个向量库，这就是它认知世界的边界。当你从一个Agent扩展到五个、五十个的时候，这套模式不是性能下降，而是直接崩掉。问题的根子不是算力，不是模型质量，也不是框架成熟度——是记忆。
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AI 编程驱动复杂业务研发交付架构设计和实践落地
本文主要分享一套可迁移的复杂业务 AI 研发底座设计思路，重点聚焦第一阶段：建设知识库，沉淀团队上下文；再用 Coding Agent CLI + skills + Markdown 模板，把需求分析、应用拆解、实现校验和知识回补这条链路跑通。
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企业级 AI Coding 知识工程架构设计实践：从“偶尔成功”到“稳定交付”
将沉睡在代码与经验中的领域知识，升级为 AI 可感知、可消费、可演化的工程化资产。让代码产出即沉淀知识，AI 编码即消费知识，实践验证即反哺知识，形成持续增值的闭环，而非一次定稿便过时的静态文档。
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别让AI搞垮生产线！CIO必看的AI运维生死指南
AI带来的最大挑战，不是模型能力，而是彻底改变了生产环境的行为模式。
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JS/TS：项目类型代码越写越臃肿？吃透 TS 泛型八大复用技巧，一次性干掉重复 Interface
本文以减少重复类型、统一全局类型规范为核心目标，系统梳理TS 泛型全套实战技巧。
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虚拟内存是如何一步步被发明出来的？
很多人觉得 C/C++ 内存难，其实是因为没有把这三层想清楚。想清楚了之后，什么指针越界、内存泄漏、段错误，都只是这套机制某个环节出了岔子，排查起来自然就有思路了。
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使用 SpringBoot 优雅地实现文件上传
这套基于「策略模式 + 分层抽象」的实现方案，把通用能力下沉封装，把可变点做成可插拔扩展，不仅代码干净优雅，更重要的是长期维护成本极低。
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更新性能优化——Props 稳定性、v-once、v-memo 与计算属性稳定性
Vue 3 给了我们四件趁手工具：Props 稳定性、v-once、v-memo 与计算属性稳定性，核心目标只有一个——让组件只在真正需要更新时才更新。
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Hassabis卸任，Jeff Dean 离职，谷歌一夜蒸发1900亿美元
对AI行业来说，这一天的意义或许要等几年后才能看清。谷歌需要证明的已经不是它拥有顶级模型，而是顶尖研究者还愿不愿意留在一个庞大组织的KPI里做研究。
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阿里把三个AI产品捏成一个，这事我一开始想得太简单了
千问办公现在还是公测阶段，好不好用，我自己也还没上手试，不敢打包票。这篇想聊的也不是这个产品到底香不香，是这轮全行业不约而同在做的这件事，本身释放的信号。
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80%的数据治理项目，死在需求挖掘这一关
我在数据治理一线多年，越来越深刻地感受到一个道理：数据治理最大的敌人不是技术，而是"你以为你懂了需求"。
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AI智能体的记忆，终于有人认真研究“文件系统”这条路了——新论文给出五个反直觉答案
如果你最近关注过Agent产品的技术细节，大概率见过这样的设计：Agent把自己的长期记忆写成一个个Markdown文件，按主题分门别类地放进文件夹，需要的时候自己用类似ls、grep、view这样的工具去翻找。
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前端开发必修课：Promise如何管理异步任务？看完这篇就懂了
Promise 最大的意义，就是让异步代码从混乱的回调模式，进入更加清晰、可管理的状态控制模式，掌握 Promise，是学习 async/await、理解 JavaScript 事件循环、掌握现代前端开发的基础。
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十万个why：RAG prompt 里明明写了不知道就别答，为什么大模型还是 TM 编个答案？
如果上线之后拒答率长期在 20% ~ 30%，说明两件事至少有一件成立：知识库覆盖有缺口，或者产品层面没让用户搞清楚这个系统能干什么，这两个问题调 prompt 解决不了。
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不写一行代码，小 V 在 Codex 里搭起了视频搜索网站
一个想做“视频搜索网站”的开发者，靠 Viking AI 搜索 + SearchCLI，把视频数据上传、字段解析、索引配置全部丢给 Codex 里的 Agent 完成——没碰视频理解模型，没调向量索引，一条命令都没手写。
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如何对大模型分析推理过程进行约束-构建基于本体模型的业务洞察和场景分析规范流程
本文档基于真实数据库探测结果和指标定义文档，将 10 个全局关键指标系统化地转化为可执行、可复用、可解释的业务洞察与场景分析工作流。每个场景以一个全局关键指标作为主触发入口，通过确定性的数据查询、异常判定、多维归因和必要时的大模型推理，输出完整的业务结论和改进建议。
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AI 一次能写 1000 行代码后，我反而更不敢合并了
AI Coding 时代，程序员当然还需要写代码。但真正稀缺的能力正在变化。未来优秀工程师不仅要会实现功能，更要懂得：如何拆解复杂需求。如何设计变化边界。如何定义验证标准。如何控制上线风险。
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【HarmonyOS 7 沉浸光感深度实战】 04 interactive、lightEffect 与完整参数实验
前言沉浸材质真正开始难调，通常出现在参数从一个变成一组之后。一张卡片可以同时设置材质样式、材质赋色、自动反色、系统阴影、按压形变和...

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