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环境隔离浏览器的API之争,本质不是"谁功能多",而是"谁把环境变成了可被工程系统管理的资源"。评判维度就那几个:声明式资源模型(profiles/environments分离)、低延迟且数据可控的本地API、稳定的限流与回收机制、能落地审计的角色权限与操作日志、以及是否跟上MCP这种新交互范式。
"支持Selenium的指纹浏览器怎么选",答案其实分两层:技术层,要看它是否通过CDP把引擎级指纹注入和本地API管理能力打通,让你能用Selenium/Playwright/Puppeteer干净地连接已隔离的实例;工程层,要看它是否把环境生命周期、代理一致性、团队协作、成本控制都做成可编排的自动化工作流,而不是只卖一个"能开多个窗口"的壳。
这一篇我们跑通了 Codex 的基础功能,包括直接对话查资料,给 AI 划工作区、操作本地文件,用斜杠命令查用量,用计划模式从零做一个网站,用插件一键部署上线,熟练掌握这些功能,你就能用 Codex 大幅提升日常效率了。你能看到所有生成的文件,点开就能看代码。点安装 Netlify 插件,同意后会自动弹出浏览器,用 GitHub 登录授权,一步步走完,Codex 就连上 Netlify 了。如果在
联盟营销多账号运营,技术上的更稳妥解法不是"绕开什么",而是把每个推广身份做成"自洽、独立、可审计"的个体。环境隔离解决设备与网络层面的关联,Cookie/缓存隔离解决归因数据的串味,行为差异化解决"人像不像"的判断,团队权限与操作留痕解决规模化管理里的责任边界。
AI Agent 开发平台的订阅价格不能只看月费,真正影响采购决策的是 Agent 数量、工作流运行额度、模型调用量、团队成员席位、知识库容量和企业管理能力。很多人对比AI应用开发平台收费标准的时候,第一眼先找页面上标出来的月费数字,用着用着才发现隐性的额度限制、协作门槛、功能锁藏带来的额外成本,反而比最初的订阅费高很多,甚至出现买了套餐之后核心业务流程跑不通的情况。
AI Agent 开发平台的订阅价格不能只看月费,真正影响采购决策的是 Agent 数量、工作流运行额度、模型调用量、团队成员席位、知识库容量和企业管理能力。很多人对比不同AI应用开发平台的收费标准时,第一反应是把各个平台的公开月费列出来排序,但实际用起来之后才发现,很多看似低价的套餐,在高频使用场景下的综合成本反而更高。尤其是很多团队一开始只看免费版能不能满足基础需求,等业务跑起来要扩容的时候,
AI Agent 开发平台的订阅价格不能只看月费,真正影响采购决策的是 Agent 数量、工作流运行额度、模型调用量、团队成员席位、知识库容量和企业管理能力。很多团队第一次采购AI智能体平台时,最容易忽略的不是价格,而是额度和协作成本,不少人以为选个看起来月费低的套餐就能覆盖全团队需求,实际用了一两周就发现工作流跑几次就触发上限,多几个成员加入就要额外加钱,反而整体成本远超预期。
本文详解在 Codex 中配置 Luna 模型的方法,对比 Luna 与 Sol 在日常编码中的优劣。Luna 以 0.20 美元/百万 token 的低价和极速响应,适合代码补全、单函数编写等 80% 日常场景;Sol 则在复杂重构和跨文件推理上更稳定。通过分层路由策略,开发者可兼顾 AI 编程效率与成本优化,实现智能编码工作流。
DeepSeek 开源了 Agent Harness(dsh),MIT 许可。核心理念是\x26quot;一切皆插件\x26quot;——模型适配器、工具注册表、会话日志、agent 循环全都可替换,不需要修改源码。支持 DeepSeek、Claude、GPT 等多家模型,还能调度 Claude Code 和 Codex 作为子 agent。
本文介绍了如何通过C++插件扩展AFSIM仿真能力,主要内容包括: AFSIM插件机制原理:采用继承基类+注册类型的模式,通过WSF框架提供的扩展点实现功能扩展。 插件开发三步流程: 继承WSF基类(如WsfEvent) 重写关键虚函数(Initialize/Execute等) 注册新类型到引擎类型工厂 实际案例解析:展示了外部控制插件的三个核心事件类骨架代码: PlatformCommandEv
🧭 系列导航(共 15 篇):入门篇:01 AFSIM 是什么?· 02 从零搭建环境 · 03 跑通第一个仿真 · 04 核心概念扫盲基础篇:05 SDL 入门 · 06 Platform 详解 · 07 传感器与跟踪 · 08 武器与交战 · 09 机动与航线进阶篇:10 通信与处理器 · 11 External Control · 12 TCP 客户端实战 · [13 Wizard 可视化
Product Hunt 每日热榜 | 2026-08-13 封闭的语音平台需要你为自己的代理支付费用。而Dograh是完全开源的,所有功能都开放给用户。它提供了可视化流程构建器,你可以在30多个集成中添加你的模型密钥,或者使用本地模型、电话服务、人工转接,以及高级质量监控——所有这些功能都可以通过一条命令免费自我托管。此外,还可以将你的Claude代码与MCP连接,以创建适用于特定场景的语音代理
本文介绍了C语言中常用的四个内存操作函数:memcpy、memmove、memset和memcmp。 memcpy用于内存块拷贝,不能处理内存重叠情况; memmove功能类似memcpy但可以处理内存重叠; memset用于设置内存块内容,按字节操作; memcmp用于比较两块内存内容,可指定比较长度。 每个函数都给出了功能说明、参数解释、返回值和示例代码,并配有运行结果截图。特别强调了这些函数
/ MCP Server端 — 工具定义},?${// MCP Server端 — 工具定义 server . tool('searchBackupMessages' , 'Search WhatsApp message history by keyword' , {%`, ...)return {
再见了老朋友
总结Kimi K3的综合表现,明确其“长文本专家”之外的“多面手”定位。展望其未来迭代方向,并对不同需求的用户给出选用建议。
思陌智能体定制,由沈阳思陌智能科技有限公司(思陌智能科研服务)打造,专注为医疗机构提供知识问答、科研助手、临床决策支持等AI智能体定制开发服务。从需求分析到部署上线全流程覆盖。
当 AI 从“给建议”走向“办事情”,它就必须稳定调用企业内部系统。本文结合一次 CLI 实践,讨论为什么 CLI 适合连接 Agent 与企业系统、它和 MCP 应该如何取舍,以及从登录、基础命令、测试到 Skill 封装的落地过程。
摘要: CCSwitch是一款跨平台桌面应用,专为统一管理多款AI开发工具(如ClaudeCode、Codex、GeminiCLI等)而设计。它解决了手动切换API供应商时需频繁修改配置文件的痛点,提供可视化界面一键切换50+预设供应商,支持代理配置、用量追踪及云同步。核心功能包括: 统一管理:集成8大工具配置,支持MCP/Skills/Prompts双向同步; 高效切换:系统托盘快速切换供应商,
MCP大规模,企业级,商用级时代到来了。
两种协议的分工清晰:A2A 负责智能体间的对话与任务协作,MCP 负责智能体能力的暴露与调用。安全审查智能体首先分析代码并生成安全建议,随后通过 MCP 协议调用测试生成智能体暴露的工具,测试生成智能体基于审查上下文自动生成针对 SQL 注入的测试用例。再者,跨框架、跨组织的智能体协作需要额外的适配层,不同生态的智能体之间缺乏原生的互操作能力。通过将 libp2p 作为传输层基础设施、A2A 和
本文详细介绍了如何在 CodeBuddy 中配置和使用 Figma MCP(Model Context Protocol)。针对 CodeBuddy 与 VS Code 不同的 MCP 界面特性,文章推荐使用社区维护的 figma-developer-mcp 包替代 Figma 官方 HTTP OAuth 方案,以解决点击「连接」无反应、手动添加 Token 无效等问题。
让 DeepSeek 帮你查影响因子和预警名单:期刊评估 MCP 服务接入图文教程本文面向非计算机专业的科研人员和研究生,配置过程不需要任何编程基础,全程图形界面。准备工作需要三样东西:一个支持MCP的客户端(如Cherry Studio)、一个模型的API Key(如来自DeepSeek平台)、以及文献泡泡的API Key。配置时,在Cherry Studio的设置中添加MCP服务器,填入文献泡
本文提出以Cursor安全插件链重构代码审计范式,解决传统SAST/DAST在DevOps环境中的效率与深度问题。通过模块化插件(静态分析、依赖扫描、密钥检测等)和链式编排引擎,实现自动化审计流程与IDE深度集成。文章详解插件开发方法,展示XSS检测等实战案例,并分析该模式在效率提升和生态共享方面的优势,同时指出误报控制等挑战。最终展望智能优先级排序、CI/CD集成等发展方向,倡导开发者共建插件化
难点不在"不懂AI",而在智能体平台天然具备多维属性——模型调用、流程自动化、知识管理、业务集成,同一个厂商往往在某几项强、某几项弱。有的强调"无代码构建"但自动化能力薄弱,有的擅长知识问答却搞不定复杂流程执行。智能自动化(RPA+AI)赛道:UiPath工具链完善、生态丰富,在金融制造医药通信积累了大量最佳实践,适合已有数字化基础、要构建长期自动化能力的企业;,LLM负责规划设计,RPA确保准确
一、什么是 CodeGraphCodeGraph 是一个开源的代码知识图谱 MCP 服务器(34k+ Stars),核心思路是:提前把代码的符号关系建好索引,让 AI 代理直接查询图谱,而不是每次从头扫描文件。
开源工具Anything Analyzer凭借全场景流量捕获+AI自动分析功能迅速走红,支持网页、App、IoT等多场景HTTP/HTTPS/WebSocket抓包,并集成AI智能过滤、加密逆向(如AES/RSA/国密)、安全审计等功能,自动生成接口文档与协议分析报告。其MCP生态还能为AI助手提供网络分析能力,适合开发、安全及逆向工程师。 此外,配套的爬虫逆向实战课由竞赛大佬授课,涵盖AI模型调
通过上述策略的组合运用,动态路由能够将大语言模型调用成本显著降低。企业可根据自身流量模式(如简单请求占比 )和业务目标,定制路由规则,在保障关键业务效果的同时,实现总体成本的最优控制。
深入探讨AI Agent在内容创作领域的应用实践,解析选题自动拆解与多平台素材生成的技术架构。从感知层、决策层、执行层三个维度阐述Agent系统设计,详解语义解析、结构映射、任务分解的算法流程,并提供完整实战案例。
《一念成仙》QQBot展现了一个极致的独立开发案例:开发者凭借15年经验,用AI工具和自动化实现"一人公司"运营。这款文字MUD游戏避开主流3D赛道,专注底层玩法和高自由度,通过Stable Diffusion生成美术、AI Agent处理客服,将成本压至极致。运营上采用"法家人治"原则,用AI过滤信息配合人工管控,6年来保持稳定留存。案例启示:1)瞄准市场空白做差异化;2)善用AI工具控制成本;
Penpot 是一个开源、可自托管的设计协作平台,月活突破 80 万,GitHub 52K+ Star。它基于 SVG 等开放标准,设计稿可直接导出 CSS,原生支持 Design Tokens 和 CSS Flex/Grid 布局。最新 2.16 版本加入 WebGL 渲染加速,并支持 MCP 服务器.
真实场景里,一个销售合同审批任务,可能要查客户信用、核对历史订单、读取合同条款、检查法务规则、更新CRM,再触发财务预收款提醒。看演示的时候,效果都很漂亮:一个Agent负责理解需求,一个Agent查知识库,一个Agent调接口,一个Agent写报告,最后还有一个Agent做校验。企业级多智能体的真实成本,通常由六块组成:模型调用、数据治理、系统连接、流程重构、安全合规、持续运营。如果是大型集团,
文章摘要 《Cline插件开发深度指南》针对开发者详细解析了Cline插件的核心架构与开发要点。指南揭示了插件运行在Node.js子进程而非文件系统沙箱的关键事实,并指出VS Code扩展4.0.0存在构建缺陷导致插件静默失败的问题。文章详细介绍了插件沙箱架构、项目结构规范、能力类型及RPC通信协议,特别强调了messageBuilder的build()方法会在每轮对话执行的重要特性。针对VS C
Cline插件开发指南摘要 本文为开发者提供Cline插件开发的实用指南,基于对Cline CLI 3.0.31和VS Code扩展4.0.0的源码分析与测试,补充了官方文档的不足。 核心要点: 运行环境:插件在Node.js子进程中运行,无文件系统沙箱,直接操作宿主文件系统。 VS Code扩展问题:4.0.0版本因缺失plugin-sandbox-bootstrap.js导致插件加载失败,需手
AI Agent内容运营和AI写作工具的核心区别在于谁驱动链路:工具靠人逐步触发,Agent自主完成从选题到发布到数据的全流程。六类Agent协作构成可自我迭代的内容运营系统。
Codex 桌面客户端最近在开发者圈子里口碑爆棚。\x0a很多人依然只把它当成一个好用的 AI 编程助手,用来读仓库、改代码、跑测试。\x0a但在深度消耗了超过 20 亿 Token 后,我发现它早已演变成一个全能的 AI Agent 客户端。\x0a通过集