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大冰这个角度的观察太绝了。 刚刚看到“大冰直播间”的一个切片，提到一个很有意思的观察角度——80后90后很多也都是“父位缺失”的，为什么有些孩子不受影响？(文字切片) [酷]大冰： 说一点有可能会遭受攻击的话。 我是80后，我们整整一代80后当中，有很多很多人，不仅是父位缺失的问题，而是常年见不着父亲的问题，甚至养育方式也并不良好。 整整一代人曾经面临过这个问题，导致当下很多人，这种问题延续了

电子书《数学建模导论》 datawhalechina.github.io/intro-mathmodel 主编马世拓，华中科技大学原数学建模协会会长。本书一共包含十章内容，包括解析几何与方程模型、微分方程与动力系统模型、函数极值与规划模型、复杂网络与图论模型、进化计算与群体智能算法、数据处理与拟合模型、权重生成与评价模型、时间序列与投资模型、机器学习与统计模型、多模态数据处理模型等十个方面内容，旨

本文介绍利用 OpenClaw、Vercel 和 Supabase 打造自主 AI 团队的架构。通过构建“提案-执行-反馈”闭环，解决了竞态冲突与流程积压等坑点；引入反应矩阵与自愈机制，让 6 个智能体实现端到端的无人值守运营。

上下文图谱通过连接企业实体与行为轨迹，让AI掌握“工作如何完成”的流程知识。它整合知识图谱与个人轨迹，识别高价值模式并结合智能体执行构建闭环，使AI能从理解数据进化到自主自动化复杂业务流程。

Claude Code的/insights命令通过过滤、提取元数据、LLM定性分析及聚合渲染等步骤，生成HTML交互报告。它利用Haiku模型识别用户的交互风格、工作流瓶颈与改进建议，帮助开发者深度分析使用习惯并优化与AI的协作效率。

Monty 避免了使用基于完整容器的沙箱来运行大语言模型生成代码所带来的成本、延迟、复杂性和种种麻烦。 相反，它允许你安全地运行嵌入在智能体中的 LLM 编写的 Python 代码，启动时间仅为个位数微秒级别，而非数百毫秒。 Monty 能够做到： 🌟运行合理范围内的 Python 代码子集——足以让智能体表达其意图 🌟完全阻断对主机环境的访问：文件系统、环境变量和网络访问均通过开发者可控的

本项目围绕吴恩达老师在DeepLearning.AI出品的agent-skills-with-anthropic系列课程，为学习者打造中文翻译与知识整理教程。

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AI绝非软件的终结，而是爆发的起点。历史证明，技术转型虽伴随企业淘汰，却总会创造更庞大的需求。未来软件将指数级增长，系统愈发复杂，对领域经验的要求也将更高。软件业正迎来空前繁荣而非消亡，未来将更令人兴奋。

这个项目是OpenClaw 中国 IM 插件整合版 Docker 镜像，预装并配置了飞书、钉钉、QQ机器人、企业微信等主流中国 IM 平台插件，让您可以快速部署一个支持多个中国 IM 平台的 AI 机器人网关。 核心特性 🚀 开箱即用：预装所有中国主流 IM 平台插件 🔧 灵活配置：通过环境变量轻松配置各平台凭证 🐳 Docker 部署：一键启动，无需复杂配置 📦 数据持久化：支持配置和

看完电影《Her》，很多人都幻想拥有一个真正懂自己的 AI 伴侣，但市面上的智能音箱往往不够聪明，想自己动手做又被硬件门槛劝退。 GitHub 上的 Buddie 这个开源项目，恰好提供了一整套从硬件设计到软件应用的“全栈”解决方案。 公开了完整的电路原理图、PCB 设计以及物料清单，让我们能从零打造硬件载体。 配套了基于 Flutter 的移动端应用和嵌入式固件源码，打通了从语音采集到 A

Building a C compiler with a team of parallel Claudes 用并行 Claude 团队构建 C 编译器 Published: Feb 05, 2026 发布日期： 2026年2月5日 Summary: We tasked Opus 4.6 using agent teams to build a C Com

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本文主张：构建时用AI做“判断”（写代码），运行时用软件做“执行”。 这种架构结合了神经网络的自适应性与传统软件的确定性、可审计性。利用AI智能体加速开发迭代，同时确保生产环境逻辑透明、精准且易于调试。

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