平时修照片，总觉得调色、加滤镜这些操作已经玩不出什么新花样了。最近发现一种很有意思的玻璃艺术效果，忍不住整理了这10组案例，分享给大家！ 提示词：为上传的图片独立制作一张海报，不做拼接。上下两部分严格1:1，各占画面50%。 上半部分：完整保留对应原始照片，人物或动物的身份、五官、眼睛、神态、毛发、服饰、动作与姿态保持一致；花卉、植物、建筑、风景、交通工具及静物的轮廓、结构、位置、材

讲操作系统讲的很好的蒋炎岩老师，又开了生成式软件工程课。 资料及课件地址：jyywiki.cn/GSE/2026/ 讲AI时代的软件工程的。“为什么我要招你，而不是买一个 $200 的 Claude Max？”除了你可以坐牢，你还提供了什么？ 这门课刚开课时，还因为“ 没有Token的CS学生应该立刻退学”这句话被很多媒体报道了。。 蒋老师好像也是deepseek Harness

survival-llm 一个开源的、完全离线运行的 AI 生存知识助手，主要面向断网、停电、自然灾害、野外求生等场景。 Survival LLM 将本地大语言模型与约 150 万篇离线知识文档结合，内容来自 Wikipedia、MedlinePlus、CDC、FEMA、WHO、wikiHow、iFixit 等，涵盖急救、饮水净化、食品安全、发电机使用、设备维修和灾害应对。

https://www.ixiqin.com/2026/10/26/harness-engineering/ 在 Harness Engineering 这个概念逐渐流行甚至要过气之后，我终于理解了这个词背后的含义。作为一个笨人，决定用费曼学习法，把 Harness Engineering 这个词讲明白，也算是对自己的一个交代。 目录： 从 Prompt Engineering 说起

适合把日常重复工作中的操作经验，转成可检查、可修改的执行步骤。 使用流程是：录制一次任务 → 让 GitHub Copilot 分析任务意图和步骤 → 人工检查、修改 → 生成 SKILL.md，或创建按时间、事件触发的 Automation。录制时可以加语音讲解；涉及命令行操作，也可以使用它自带的录制终端。 生成的流程优先调用 gh、web_fetch 等 Agent 原生工

今天，正式向大家公布一个酝酿已久的免费新书计划：《大学重启：在人工智能时代，学会学习、独立思考与自主成长》！ 我决定把这本书的写作项目放到 GitHub 上，面向所有读者免费开放，边写边发布。这是一部写给AI时代大学生的成长之书，也想送给那些即将走进大学、正在寻找方向的年轻人。全书计划十二章，从学习、思考、科研谈到友谊、生活、职业与人生选择。尚未完成的章节会如实标注“即将发布”，后续内容

做动漫动效或Live2D最繁琐的一步就是手动切图与补画。入选 SIGGRAPH 2026 的开源项目 See-through 专门化解了这一痛点：输入单张静态二次元角色插画，算法会自动推断前后遮挡顺序并补全暗处内容，直接导出包含头发、五官、衣物等最多23个语义图层的标准PSD文件。项目还针对消费级显卡提供了NF4量化等显存优化，8G显存即可在本地跑通，魔搭社区也上线了免部署的在线体验。

无需安装任何软件，把拆件PSD拖进浏览器就能纯前端运行。它会自动生成网格、多层深度与发丝物理，缺少闭眼或闭口差分时还会自动补齐。工具内置了离线面部捕捉库，打开摄像头即可精准同步转头、单双眼眨眼及表情，连上麦克风还能声控对口型。支持手动拖拽修正五官锚点，能实时同步到OBS进行透明推流，也可以直接录制导出透明WebM动画，配合AI拆层产物非常顺手。

平时让AI写移动端代码，生成的页面往往缺乏细节、充满塑料感。Appllama开源的这套agent skills换了个务实思路：先让智能体拆解畅销榜头部App的真实交互与设计语言，再严格遵循Apple HIG规范构建Expo与React Native界面。搭配其MCP服务，智能体可以妥善处理页面层级与不占主线程的原生手势动效，还会把整套操作放进模拟器逐帧复核。支持Claude Code、Cursor

用AI写React Native或Expo项目时，模型经常会写出过时语法或错误配置。Expo官方推出的这套Agent技能库，直接将官方最佳实践封装成了AI可理解的专业规则。内容清晰拆分为开源框架与EAS云端服务两大模块，完整覆盖了文件路由、原生动效、SDK升级，以及自动化构建、OTA热更新和模拟器调试等业务场景。配合内置的Expo MCP能力，AI不仅懂规范，还能直接调用CLI跑构建、查文档与抓取

由前 Vercel、Linear 工程师 Emil Kowalski 开源的这套技能库，专治 AI 编程工具审美欠缺、交互细节粗糙的问题。它把多年设计工程经验沉淀为智能体可执行的指令集，覆盖动效曲线设定与掉帧排查、React Native 及移动端 Web 原生质感调校，以及提炼自苹果规范的交互准则，还包含了异常数据 UI 压力测试与成熟组件选型指南。无论是让 AI 自动审查前端动画缺陷，还是处理

编程本质上是一门艺术而非纯粹的功能实现。过度依赖 AI 写代码会剥夺开发者在日常实践中积累经验与深度思考的机会，不仅会产出平庸的代码垃圾，更会扼杀技术大师诞生的可能。程序员应像艺术家一样抵制 AI 的无度侵蚀，捍卫编程中独属于人类的创造力与艺术性。

通过形式化“素数无限性”对比了四款定理证明器：Isabelle/HOL 自动化最强；Lean 交互现代但策略偶显别扭；Agda支持构造性计算但全手动极为繁琐；HOL4 凭借独特的 REPL 交互与强大能力获评综合最佳。建议大家跨流派多做尝试。

AI编程的瓶颈不在底层模型“大脑”，而在智能体驱动外壳“身体”。现有Agent存在无法并行调度、不懂分工委派、缺乏系统级沙箱且动辄中断等缺陷。其根源在于AI厂商高管脱离一线开发实践，过度沉迷Demo与跑分，忽视了真实的工程效能。

LangChain 提出构建企业级智能体底座的 5 大核心基石： 融入工作流：嵌入 Slack 等既有协作场景； 精细鉴权：兼顾用户代执行（OBO）与固定服务身份； 分层记忆：隔离全局与用户两级记忆； 安全沙箱：隔离运行代码并经反向代理调取密钥； 常驻调度：支持事件触发与定时运行。

标准 C 中 strtod 受 math_errhandling 约束，可能仅触发浮点异常而不设 errno，下溢报错亦为可选。POSIX 虽强制设errno=ERANGE，但各库对非法输入处理不一（musl 设 EINVAL 而 glibc 不设）。因此检查无效输入必须比对 endptr，切忌单凭errno。

ego (lite) 是一款能够让你和你的 AI Agent 并行工作的浏览器。你的 Agent 在自己的 Space 里执行多个浏览器任务的同时，你可以在属于自己的 Space 里自由地浏览网页，Agent 再也不会抢走你对浏览器的控制权。与此同时，网页自动化任务完成得更快，Token 消耗也更少。 像 browser-use、agent-browser 这类现有工具本质上是浏览器

腾讯开源了一个同声传译模型 中英互译、音色克隆、3秒延时 “Hy-SimulMT 是腾讯混元推出的实时同声传译大模型，支持中文与英文之间的双向语音到语音翻译。说话人的音频可以持续输入，模型边听边译，同步给出译文文字与语音，并支持实时音色克隆，在准确传达信息的同时保留说话人的声音特点。 面向会议、演讲与访谈等实时交流场景，Hy-SimulMT 希望在准确传达信息的同时，减少

一张图看懂 Transformer 网页链接/ 作者 纳米AI “Transformer 论文里最有名的那张架构图 很多人看过很多遍，但不一定看懂了 问题在于原图是静态的： 所有模块一次画完，看不出数据先走哪、后走哪 所以我把 它重画成了一个可以一步一步点

自学如同 AI 训练，核心是“输入→构建→碰壁→补漏”的无限闭环。严守 1:1 实践法则，拒绝只看不练；把 AI作为卡壳时的辅助而非依赖；通过费曼式讲解暴露认知盲区。无需迷信死板路线图，在放手折腾与即时反馈中持续迭代精进。