GLM-5.1实测两周：它能当甩手掌柜，自主完成Java项目开发与优化智谱最近发布了 GLM 5 1 我自己作为主力用了快两周 说实话 体验确实很惊艳 这不是那种 好像好了一点 的微调 而是能让你停下来愣一会儿的实质性提升 之前我搭建的那个多 Agent 股票分析系统 就是用 GLM 5 1 从零搞定的 先说结论 GLM 5 1 的编程能力 已经非常接近 Claude Opus 4 6 并且超越了 K2 5 但编程能力强还不是最让我意外的 最意外的是

智谱GLM-5.1模型发布：跻身全球最强开源，国产AI核心能力追平海外巨头国产大模型领域迎来里程碑式突破 智谱公司最新发布的 GLM 5 1 模型在代码生成与长程任务处理能力上实现重大跨越 不仅成为全球开源模型中的性能标杆 更在核心工程指标上达到国际顶尖闭源模型水平 该模型在发布当日同步调整服务价格 涨幅达 10 标志着国产大模型开始建立技术溢价能力 在权威评测体系 SWE Bench Pro 中 GLM 5 1 以显著优势超越 GPT 5 4 和 Claude Opus 4

Claude Code 工作原理与实战指南：GLM国产大模型适配教程Anthropic 推出了官方认证的 Claude Certified Architect CCA 考试 120 分钟 60 题 考纲和学习资源都是公开的 分为五大方向 Agentic 架构设计 27 Tool 设计 MCP 18 Claude Code 配置 20 Prompt Engineering 20 Context 管理 15 这并非一个简单的 会用

Spring框架教程文章目录 第一步 环境准备 3 分钟搞定 第二步 配置大模型密钥 1 分钟 第三步 写核心代码 5 分钟 复制就跑 第四步 启动测试 1 分钟见证奇迹 朋友们 是不是总被 Python 圈的 AI 教程卷到 作为 Java 程序员 想玩大模型还得学 Python No No No 2026 年了 Spring AI 2 0 直接把大模型搬进 Java 生态 10 分钟就能跑通 今天咱就手把手教 代码直接抄

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技术反思：Agent平台的泡沫与未来——从低代码智能体工具看ToB AI落地的真实路径p 截至 2025 年 12 月 AI Agent 智能体 开发平台如 Coze Dify 等在市场中经历了短暂的高光后迅速陷入增长瓶颈 尽管这些平台以 低代码 快速构建 AI 应用 为卖点 在 C 端和轻量级场景中取得了一定传播效应 但在真正需要深度集成 复杂业务逻辑和高可靠性的 ToB 企业级市场 其失败率极高 p p 这背后并非技术不成熟 p

AI 界的 “USB 接口”[特殊字符]Claude Code MCP 工具集成，让外部能力即插即用✨p 今天我们进入 strong Claude Code 源码深度解读第五弹 MCP 工具集成 strong p 如果你想让 AI 连接行情 数据库 第三方接口 又不想改核心代码 这一篇直接决定你的系统能不能规模化扩展 MCP 是 Anthropic

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两只教育龙虾，跑入好未来阵地圈 游来两只 专才 龙虾 4 月 1 日 学而思宣布 推出面向学生的龙虾产品 小精龙 类似真人学习搭子 上手制定学习计划 随时随地解题 还进修过心理学 能自调整互动方式 半个月前 才推出第一只龙虾产品 九章龙虾 服务教师 担纲 私人助理 九章龙虾发布以后 日活和 Token 的消耗速度 超乎预期 CTO 田密向 21CBR 等媒体表示 养龙虾的风 吹到了产业

TransVoice — 我的第一款 App 上架啦我做了一款 iOS App TransVoice 经过两个月开发 正式在 App Store 上架啦 文末有 会员福利 送给大家 官网 https transvoice cyron space App Store 搜索 TransVoice 即可下载 事情的起因很简单 开会 我日常要参加不少英文会议 Zoom 自带的转录功能用过的都知道 不能双语对照 不能自由复制

实战案例：从 0 到 1 搭建 LLM 智能简历筛选 Agent 系统（设计+实现）- code by claude code....智能简历筛选系统 Resume Screener 这是一个基于大型语言模型 LLM 的智能简历筛选系统 它旨在通过自动化和智能化的方式 提高招聘流程中简历筛选环节的效率和准确性 备注 需求来源 实战案例 从 0 到 1 搭建 LLM 智能简历筛选 Agent 系统 设计 实现 功能特性 自然语言交互 理解 HR 以自然语言形式提出的筛选需求 智能信息提取

OpenClaw+Qwen2.5-VL-7B：高效自动化内容整理方案作为一个长期与海量文档打交道的技术博主 我经常陷入这样的困境 电脑里堆满了各种格式的文件 PDF 研究报告 Markdown 笔记 截图 网页存档 它们散落在不同文件夹中 彼此孤立 每次需要查找某个知识点时 不得不像考古学家一样在文件堆里翻找 更麻烦的是内容整合 写技术文章时

OpenClaw冷思考：从一小时的产物到全民FOMO，技术人该如何看待龙虾热OpenClaw 冷思考 从一小时的产物到全民 FOMO 技术人该如何看待龙虾热背景谷歌趋势显示中国 OpenClaw 搜索指数 100 美国仅 9 热度集中在中国 海外相对理性 本文从技术角度分析 OpenClaw 的真实能力和市场热度之间的差距 OpenClaw 技术架构回顾 OpenClaw 本质是用户计算机与大模型之间的代理层 核心架构 Gateway 进程管理消息通道和 WebSocket 控制平面

qmd：本地文档三路混合检索工具,可接入 Claude Code,约 19.5K Star每次打开 Claude Code 新对话 我都得重新说一遍 笔记在 notes 文档在 docs 上周的会议纪要在另一个目录 说到第五次的时候我真的烦了 不是 Claude Code 不行 Claude Code 已经很强 问题是它不知道你的本地资料结构 每次对话都是一张白纸 你要么手动塞整个目录进上下文 超长超贵 要么每次都给它讲一遍 我的东西在哪 这两条路都不好受

智谱发布旗舰开源模型GLM-5.1 追平全球顶尖水平p 4 月 8 日 全球大模型第一股 智谱发布并开源了迄今最智能的模型 GLM 5 1 这不仅是在核心工程能力上全面对齐 Claude Opus 4 6 的中国模型 更以单次任务持续工作 8 小时 自主交付工程级成果的能力 将 AI 从 回答问题 推向 完成项目 的新阶段 p p 长期以来 全球大模型赛道始终存在一条难以逾越的鸿沟 p

学会这些AI工具,替你轻松上班原创 约 3500 字 建议收藏后阅读 hi 我是微茫 三个月前 一个在上市公司做算法的朋友跟我吐槽 看了太多 AI 写代码的推荐 装了十几个工具 结果一个都没用起来 我太理解这种感受了 我自己刚开始接触 AI 编程工具的时候也走过弯路 看到哪个推荐就装哪个 结果打开之后一脸茫然 完全不知道从哪下手 直到后来 我花了一整周时间 把 GitHub 上最热门的 AI 编程模板系统全部研究了一遍

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