Coding-Flow 的基本介绍
Coding-Flow 的基本介绍Coding-Flow（https://github.com/f1024557668/coding-flow) 是一个 AI 驱动的看板项目管理工具，通过多 Agent 协作自动完成任务拆解、开发和测试。
「假电脑」教AI用电脑，出的题连GPT-6 Astra都做不对
合成环境后，再在里面合成高质量的 agent 任务、对应的 verifier 验证器，来组成 {environment， task， verifeir} 训练样本，只在这些合成的环境中训练两个 Qwen 模型，却在 8 个横跨 web agent， claw agent 和 GUI computer-use agent OOD 常见评测榜单上全部有提升。
5000词需求文档，Claude也只能交付14%，实测28种Agent组合
如今Agent已经能熟练调用工具、修改文件、运行测试，但面对一个长期演进的大型软件系统，它能否从一份新需求出发，交付完整功能?
把 GitHub 网址改几个字母，再庞大的开源项目也能看懂
于是团队内部开发了 Devin Wiki 和 Devin Search 两套核心组件，专门用来帮 AI 快速吃透复杂项目。
两台 Mac Studio 就能跑 8160 亿参数模型？深度解析 Meta Muse Spark Open
Meta Muse Spark Open 深度解析:8160 亿参数、百万上下文，两台 Mac Studio 就能运行?
Vibe Coding的危机
2025年2月，OpenAI联合创始人Andrej Karpathy提出了“Vibe Coding”（氛围编程）的概念——你不需要懂语法，不需要管实现，只要对着AI喊出需求，然后凭感觉检查一下代码对不对就行了。这个理念迅速席卷开发者社区，被柯林斯词典评为2025年度词汇。
AI智能体如何重塑企业财务资金管理
资金管理正成为AI落地财务的第一战场，因为它数据密度高、反馈闭环短、价值可直接折算成钱。问题在于:同一个问题，三套口径，三种时效，三个答案。
Codex下载、安装和使用保姆级教程
Codex 是 OpenAI 开发的一款 AI 编程智能体（AI agent），是目前 AI 编程产品体系的一个重要组成部分。它不仅能提供代码，还能真正参与到实际的项目开发过程中，执行更复杂的系统操作。
从LLM到Ontology：本体驱动的AI数据研发原理与最佳实践
AI写SQL语法早已不是问题，选错表、用错字段、口径对不上才是真实痛点。本文拆解阿里如何用本体把散落在生产代码里的隐性业务知识结构化，让AI真正读懂业务规则，并给出自动抽取、按需召回与飞轮迭代的完整落地链路。