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20jev 兼容
https://github.com/mizorewww/laya-mlx https://github.com/mizorewww/laya-coreml 要运行 aac6fef/laya-coreml 并提供 Type-Safe（类型安全） 兼容的 API，最有效的方法是结合 Python 的 laya_coreml 库，并利用 Pydantic 或 Python 3.10+ 的 TypedDict / Literal 对输入结构与返回概率进行严格的类型约束。 由于该模型不是生成文本的大模型，而是直接返回“选择题、评分或布尔判断”的概率，我们可以完美地用类型系统将模型输入输出锁死，从而在编译器或 IDE（如 VS Code /…
阅读全文新AI模型 Jev 实战：概念、场景和两个实战
一、一个不写字的模型 9 月 15 日，一条推文在开发者社区里传开。 发帖人是 Diogo Almeida。他说自己参与发明了 ChatGPT，然后一直在问自己一个问题：为什么对话模型已经强到超人，AGI 还是没有出现？过去两年他"隐身"，用一种新的训练方法（RLCD）训出了一个新类型的模型，今天发布，名字叫 Jev。 他给出的数字：快 20–200 倍，便宜 40–400 倍。TypeSafe AI 同期宣布了 4000 万美元种子轮。 接下来几天，用 TechCrunch 的标题概括就是："一个来自 ChatGPT 发明者的新型 AI 模型，正在让开发者兴奋。"Reddit 上 r/ArtificialInteligence 的…
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03网站被投毒
2026-09-17，我发现 colobu.com 的页面上被加载了一个可疑 iframe：https://soduncdn.com/m.html。域名注册于十天前、没有任何 A 记录、被 6/89 个安全引擎标记。查了一圈之后，结论有点出乎意料。 结论 页面本身没被改。被投毒的是页面引用的那个第三方 CDN 脚本。 出问题的是一行看起来再普通不过的写法： 1 cdn.staticfile.org 会在极低概率下返回一个被追加了 383 字节的篡改版 jQuery（96169 字节，官方版本是 95786 字节）。这 383 字节干的事，就是往页面里塞一个隐藏 iframe。 关键证据 我在一次页面加载中抓到了篡改版，与官方的差异只…
阅读全文grep 工具大盘点：rg、tgrep、rawgrep、zg
如果你问一个程序员"平时在代码库里怎么找东西"，大概率会得到一个答案：rg。ripgrep 从 2016 年发布到现在，快十年了，又快又稳，68k stars，早就成了事实标准。 但你要是追问一句"仓库已经大到 rg 也要扫好几秒，怎么办"，答案就变得有看头了。过去一两年，grep 世界冒出来好几路新势力，同一个老问题，各自给了一份不同的答卷： tgrep（微软）：预建三元组索引，一次启动、永久秒搜，已经被 Copilot CLI 集成； rawgrep：绕过文件系统，直接读裸盘； zg（阿里 zvec）：把 ripgrep、BM25、向量检索捏进一个入口，专门伺候人和 AI Agent。 加上守擂的 rg，这四把刀恰好是四条完全不…
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05go time.After 优化
这里给你一个典型的循环内复用 timer 的例子,这是 NewTimer+Reset 最常见的使用场景: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 func worker(ctx context.Context, workCh <-chan Task) { timer := time.NewTimer(5 * time.Second) defer timer.Stop() for { // 每次循环前重置计时器 if !timer.Stop() { // Stop 返回 false 说明计时器已经触发过、channel…
阅读全文PostgreSQL与MySQL的JSON类型及Go语言处理
关系型数据库存 JSON 早就不稀奇了，但把它用对没那么简单。你得先分清 PostgreSQL 里 json 和 jsonb 到底差在哪、什么时候该建什么索引，再决定 Go 代码里怎么读写才不别扭。这篇就把这几件事讲清楚，代码都能直接抄进项目。 一、三种类型的本质区别 维度PostgreSQL jsonPostgreSQL jsonbMySQL json 存储形式原始文本（逐字节保存）分解后的二进制分解后的二进制 保留空格/键序保留不保留不保留 保留重复键保留只留最后一个只留最后一个 写入速度快（不解析）稍慢（要解析）稍慢（要解析） 查询速度慢（每次重解析）快快 支持索引否（需表达式索引）GIN 索引函数索引 / 多值索引 去重/规…
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07MySQL 和 PostgreSQL 中的时间戳：Go 和 Java 访问时的坑
同样叫 timestamp，MySQL 和 PostgreSQL 的含义完全不同：一个是绝对时刻，一个是墙钟时间，正好相反。踩坑重灾区，也是面试高频题。这篇文章把两者放在一起对齐比较，并且提供了 Go 语言和 Java 语言应用访问数据库时间类型字段的坑。 前四节讲数据库侧（类型语义与对照），后四节讲应用侧（时间从应用流到列的链路、Go 与 Java 驱动的行为、可直接抄的配置清单）。 一、先分清两种语义 一切混乱的根源是"时间"这个词同时指两样东西： 绝对时刻（instant）：世界上唯一的一个瞬间，比如 2026-09-05 00:00:00 UTC。下单、日志、消息发送用它。任何时区看到的都是同一个点，只是显示不同。 墙钟时间…
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08如果你不能外包你的理解，你咋掌控AI写的那一大坨代码
上一篇文章的结尾，我留了一个话题。 我引用了那句话："你可以外包你的思考，但是你不能外包你的理解。" 有读者在后台问我：道理都懂，可 AI 一天给我生成的代码，比我自己一年写的都多。思考我可以外包给 AI，理解我肯定要自己消化——但是消化也得有时间和精力啊。生成是光速，理解是步行，AI拉的是一大坨，理解缺是要细嚼慢咽，这道题怎么解？ 一、先说困境：生成和理解之间的速率差 我们已经有了一个共识了，对吧：AI Coding Agent 已经把"写代码"这个环节的产能拉爆了。 我们现在的日常是这样的：早上给 agent 派一个 Issue，去泡杯咖啡回来，一个几百行的功能已经躺在工作区里了，测试都跑绿了。我们在AI的帮助下梳理好一个需求文…
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09都不 code review 了， AI coding Agent 生成的垃圾代码怎么办？
前几天老板问大家的代码有AI 的占比是多少，大家一致反馈 100%,尽管大家采用的方法论各不相同，但是最终都是没人手搓代码了。这是好事，说明 AI Coding Agent 已经不是一个辅助的角色，而是全面主导了我司的软件开发，相比其他公司也是这种情况。 但是大家没有进一步讨论的是：你还review这些代码吗？ 没有人追问，但是从我私下和业界的一些小伙伴们聊，大家基本都不 review AI写的代码了，最多增加一个AI Code Review，通过后直接就提交了。 事实上，或者从我们的经验上来讲，这会产生巨大的slop。 是的， slop这个词最近火起来了，它的意思就是“AI 垃圾”，==专门用来指代由生成式人工智能（AI）大批量、…
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10测试最新的几个大模型创建五子棋游戏
告诉coding agent一句话： 『实现一个网页版五子棋游戏』，对比目前各最新的大模型的能力。测试不一定很科学的测试个大模型的能力，只能说从一个用例方向上做对比。 综合分析 同一句提示词「实现一个网页版五子棋游戏」，通过 pigo 命令行、medium 思考档位，分别丢给 8 个最新模型，得到的结果差异相当明显。总体上每个模型都完成了「能玩的五子棋」这个基本盘，但在是否带 AI 对弈、运行方式、设计审美、工程严谨度四个维度上分化清晰。其中 deepseek-v4-flash 和 kimi-k3 是综合表现最好的两个——功能全、AI 实测能用，而且都自带了测试。 对比一览 模型文件结构运行方式AI 对弈设计风格亮点 deepsee…
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11使用 Go 语言开发Pi coding agent, 以AI自主的方式
pigo 是一个类似pi coding agent的ai coding agent，使用Go语言开发。 你可以通过下面的命令安装它: 1 curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/smallnest/pigo/master/install.sh | sh 在配置文件配置（推荐），或者命令行中输入参数也可以： 尝试了它的功能，你一定好奇，这样一个功能完备的ai coding agent是怎么快速开发出来的？ 开发这个项目主要有两个目的，而且这两个目的都达到了： 为Go生态圈提供一个小巧灵活，功能强大、易于扩展的Agent, 就像 Pi agent、Claude code那样。既可以作为c…
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12Graph Engineering：从Loop到Graph，以及 graph skill 的一次真实实践
继 prompt engineering、context engineering、harness engineering、loop engineering 之后，2026 年 7 月又冒出来一个新词：graph engineering（图工程）。 X 上照例吵成一团：有人说这是又一次新瓶装旧酒的炒作，"图"根本不是什么新东西；有人说循环（loop）已经过时，图才是 Agent 编排的终极形态。towards_AI 那篇《这该死的图工程到底是什么》给了一个很克制的判断： There is no new product called Graph. And loops are not going anywhere. loops versu…
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13四个流行的需求规划 Skill 的功能对比
有人问我 superpowers 和 Matt 的 skills 哪个更好？这问题不好答。在我看来两者没有谁明显压过谁，就像你争论少林、峨眉、青城、武当哪家功夫最强，各人有各人的判断。 但也不能光和稀泥。下面我挑了四个生成 SPEC/PRD 的技能，把它们的功能摆到一起比一比——不为分个高下，只想看清各自的脾气。 其中 prd 是我参考 ralph loop skill 改造的一个需求文档生成技能。 Skill来源 brainstormingobra/superpowers grill-with-docsmattpocock/skills wayfindermattpocock/skills prdsmallnest/goal-wo…
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14Matt Pocock 的工作流：从一个模糊想法到可交付代码
TypeScript 名师 Matt Pocock 开源了一套 Claude Code Skills（https://github.com/mattpocock/skills）。据他在 X（Twitter）上的说明，这套 skills 的核心是 5 个命令串起来的一条主线： /grill-with-docs → /to-spec → /to-tickets → /implement → /code-review 即：先把想法拷问清楚 → 写成规范 → 拆成卡片 → 动手实现 → 双轴评审。 这套 skills 的问题在于文档跟不上功能，很多人拿到手不知道怎么用。我此前也搭过一套类似流程，并用这套 skills 开发了一个 Go 版本…
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15循环入门
最近大家都在聊「设计循环（loops）」，而不是给你的编码 agent 写提示词。但如果你在 X 上花点时间想搞清楚循环到底是什么，会发现众说纷纭。 在 Claude Code 团队，我们把循环定义为：agent 反复执行一轮又一轮的工作，直到满足某个终止条件。我们按以下几个维度，把循环分成几种类型： 如何触发 如何终止 用到哪个 Claude Code 原语（primitive） 最适合处理哪类任务 下面会讲清楚主要的循环类型、各自的适用场景，以及如何在控制 token 用量的同时保住代码质量。不是所有任务都需要复杂的循环——先从最简单的方案入手，按需选用这些模式。 逐轮循环（Turn-based loops） 触发方式：一次用户…
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16代码在发臭：一个能"闻"出坏味道的 AI 技能，我拿它扫了最新的开源代码
「任何傻瓜都能写出计算机能懂的代码。好的程序员写出人能懂的代码。」——Martin Fowler 你有没有过这种感觉：打开一个文件，还没读懂逻辑，先皱起了眉头。说不上哪儿错了，但就是觉得"不对劲"。 这种"不对劲",有个专门的名字——代码坏味道（Code Smell）。 它不是 bug，代码跑得好好的；它也不是编译错误，测试全绿。它只是一种表面的征兆，暗示底下可能藏着更深的问题。就像厨房里飘来一丝馊味，东西还没坏透，但你知道该去冰箱里翻一翻了。 这篇文章讲三件事：这个词是怎么来的、坏味道到底有哪几类、以及——我怎么用一个 AI 技能，把一个真实开源项目的核心代码"闻"了个遍。 一、一个厨房比喻，是怎么变成行业术语的 "代码坏味道"这…
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17百度网络监控工具开源第四弹：evr — 构造 VXLAN 探测
这是百度网络监控工具 nettools 开源系列的第四篇。前三篇分别介绍了 bitflip/baize（UDP 丢包与改包检测工具和Agent）、lidar（TCP SYN 端口可达性探测），它们解决的都是「服务器之间」「点到点」的探测问题——前提是：探测机和被探测对象，至少有一端在我们手里。 但有一类设备，我们既无法在它上面装 agent，也没法在它对面的机房里放一台探测机。这就是今天的主角 evr 要解决的困境。 这也是我更深入的了解网络包的构造，把网络探测玩出花了来，对我的网络编程的功力大增的一个很好的场景。 项目地址：https://github.com/baidu/nettools 文档：https://nettools.…
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18我把775篇收藏塞进4MB向量库：一个比Karpathy Wiki更能"翻箱底"的RAG skill
我把 775 篇收藏的文章塞进一个 4MB 的向量库，然后问它："我都收藏过哪些关于 loop engineering 的资料？"三秒钟，它把散在六七篇文章里的观点拼成一段答案，每条都带出处。 这不是什么 SaaS 产品，是我自己写的一个 skill，叫 chao-rag-wiki。今天聊聊它，顺便聊聊它背后那个问题：知识库越攒越大，你到底怎么"读"它? 得先从 Karpathy 的一个想法说起。 一、Karpathy 的"LLM Wiki"：让 AI 替你维护知识库 起点是 Andrej Karpathy 抛出的一句话： "The LLM writes and maintains the wiki; the human reads…
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191000万文档塞进4GB内存，还比FAISS搜得快：turbovec 是怎么做到的
一千万条文档向量，用 float32 存要占 31 GB 内存。turbovec 把它压进 4 GB，搜起来还比 FAISS 快。 第一眼像是吹牛。它其实是 Google Research 一篇论文（TurboQuant）的工程落地，作者 Ryan Codrai 用 Rust 实现，配了 Python 绑定。下面先讲清楚它解决什么问题、为什么能做到这个效果，再上手跑一遍。 项目地址：https://github.com/RyanCodrai/turbovec 先说说，向量检索到底卡在哪 做 RAG（检索增强生成）的人都知道，流程大致是：把文档切块、用 embedding 模型转成一堆高维向量、存进向量库，查询的时候把问题也转成向量，…
阅读全文Go 语言技能：AI 时代的 Go 开发工具链
"Clear is better than clever." 清晰胜于聪明。 —— Rob Pike, Go Proverbs 第 23 章把重构讲完了。嗅坏味道、套 Fowler 手法、小步施工、每步测试，这套东西对 Java、Python、Go 一视同仁。但真到 Go 上手你会发现，Fowler 的目录够不着 Go 的好几层脾气。一段能跑的 Go 代码，可能还停在 Go 1.10 的写法，不地道；可能并发原语用错了，race detector 一开就红，不安全；也可能分配没控住，cache line 在 false sharing，不快。这些坏味道扫不出来，是 Go 二十年攒下来、只有老手才摸得到的门道。 门道都散在各处。Dav…
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