最近为大家分享了很多AI编程相关的开源项目和工作流，但我发现很多朋友都遇到了同一个问题：APP的功能逻辑想得很清楚，却卡在了UI设计这一关。 用传统的Vibe Coding方式，AI生成的UI往往不
android-i18n-mcp，一个基于 Git Diff 的Android 多语言智能翻译工具。它通过分析代码变更实现增量翻译，10 倍提升 android 多语言适配效率
8月底，Gemini-2.5-flash-image（代号 Nano Banana）正式上线，持续数周的热度早已把全球网友的创作热情点燃。什么3D手办，跨界联名、赛博合影，纷纷依靠这个香蕉模型一一实现
使用ChatTempMail MCP服务器将AI连接到临时电子邮件！与Cursor、Claude、VS Code等配合使用。通过自然语言命令创建和管理临时电子邮件。在测试和开发时保护您的隐私。
关键词：智能体框架，腾讯，Youtu-Agent，通义，AgentScope 1.0，3D桌面伴侣，super-agent-party，B站直播，VRM 模型，桌宠，MCP
大模型应用中，你是否有这样的问题，对模型输入问题有时能够得到期望的回答，有时回答的结果却又不符合预期？引导词模模糊糊，只是凭感觉去用，有时用的好有时结果差？通过这篇文章，我们系统介绍Prompt的用法
? 上节从 传统AI应用开发 的 "痛点" (需手动管理上下文、多步骤任务处理复杂、外部集成工具需大量样板代码、扩展性差) 引出了功能强大的 LangChain，然后系统讲解了"七大核心组件...
今天我们来系统梳理AI智能体架构设计的九大核心技术，这些技术构成了现代AI应用开发的核心框架，涵盖从基础推理到多智能体协作、从数据处理到人机交互的关键层面。欢迎各位指正交流。 一、AI 智能体（AI
DSPy 是斯坦福大学开发的LLM编程框架，在GitHub上已获得27.5k+ stars，代表着声明式AI应用开发的新范式。其核心理念是通过编写组合式Python代码，而不过度依赖Prompt工程
Fasttext是FaceBook开源的文本分类和词向量训练库。最初看其他教程看的我十分迷惑，咋的一会ngram是字符一会ngram又变成了单词，最后发现其实是两个模型
![无所不能的Embedding（03） - word2vec->Doc2vec[PV-DM/PV-DBOW]](https://images.alixixi.com/uploads/20250910/logo_68c0d1df460d61.jpeg){kind=logo}
这一节我们来聊聊不定长的文本向量，这里我们暂不考虑有监督模型，也就是任务相关的句子表征，只看通用文本向量，根据文本长短有叫sentence2vec, paragraph2vec也有叫doc2vec的。
本文希望可以较全面的给出Word2vec从模型结构概述，推导，训练，和基于tf.estimator实现的具体细节。
MCP 全称是 Model Context Protocol（模型上下文协议），它的本质就是一个通信协议，你可以理解为一套规则。
Playwright vs Browser MCP Playwight在mcp生态里已经非常流行，在最大调用的mcps里稳稳居前。想要 稳定、可复现、可上 CI/CD 的自动化/测试，都可以使用pla
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