功能对比都在图里了，主打安全。 “我们喜欢openclaw 它启发了我们构建的很多内容。但我们需要一些能够在内核层面工作的东西，所以我们构建了openfang 代理运行在WASM沙箱内，就像Linux上的进程一样。内核调度它们、隔离它们、限制它们的资源，如果它们出现异常，就会终止它们。 它内建了16层安全防护。WASM沙箱、Merkle哈希链审计跟踪、秘密泄漏追踪、签名的代理清单、注入攻击检测

FrankenSQLite 从零开始用安全的 Rust 重新实现 SQLite，并引入了两个架构创新： ----MVCC 并发写操作。单写锁被页级别的多版本并发控制（MVCC）替代。只要写操作触及不同的页面，多个写操作可以同时提交。可序列化快照隔离（SSI）默认防止写 skew。安全的写入合并梯队（意图重放 + 结构化页面补丁）解决了同一页面的冲突，而不需要行级别的 MVCC 元数据；SQLite

本书是麻省理工学院计算机科学与工程专业本科生的初等离散数学课程，适用于计算机相关专业学生及从业人员的数学入门， 内容涉及形式逻辑符号、数学证明、归纳、集合与关系、图论基础、排列组合、计数原理、离散概率、递归等，特别强调数学定义、证明及其应用方法。

towardsdatascience.com/how-to-build-your-own-custom-llm-memory-layer-from-scratch/ 这篇文章介绍了如何从零构建一个受 Mem0 架构启发的 LLM 记忆层系统，通过 DSPy 框架 实现四阶段流水线：提取（将对话转为原子化事实）、嵌入（使用 text-embedding-3-small 存入 QDrant 向量数据库

作者分享了自制家庭电子墨水屏仪表盘 Timeframe 的十年迭代历程。从早期的魔镜和 Kindle 原型，演变为基于 Home Assistant 和 Boox 大屏的实时系统。该项目旨在通过非侵入式的方式展示日历、天气及家居状态，让科技平静地融入生活。

作者基于树莓派4和HQ摄像头打造了一台开源直播相机，旨在替代昂贵的广播设备。通过Python结合picamera2实现低延迟HDMI输出与侧屏UI操控，支持RTSP推流。文章详述了软硬件实现及未来定制PCB与外壳的计划。

这门十周的课覆盖了 AI 编程的整个软件开发生命周期，从写提示词到搭 Agent、从 AI IDE 到终端操作、从测试安全到 Code Review、从自动做 App 到上线运维，做到了面面俱到。

数十年研究验证，这是更快入睡的3种方法 激活副交感神经系统。 神译局是36氪旗下编译团队，关注科技、商业、职场、生活等领域，重点介绍国外的新技术、新观点、新风向。 编者按：想晚上更快入睡？以下三种经科学验证的方法可以帮助你更快放松、更早睡着。本文来自编译，希望对您有所启发。 ![](https://wx3.sinaimg.cn/large/001Ur7cfly4ialyrbli

本文是一场关于2028年“全球智能危机”的宏观推演。作者描绘了AI技术进步导致白领大规模失业，进而引发消费萎缩、SaaS违约、信贷与房市崩盘的连锁反应。文章警示“智能替代螺旋”将终结人类智能溢价，呼吁在危机前重构经济框架。

快速阅读： MIT有门课专门教CS学生那些“没人教但天天要用”的东西：命令行、版本控制、调试工具、代码质量。2026年新增了AI辅助编程内容。这门课在网络上引发广泛讨论，核心争议是：这些基础工具技能，到底该不该系统教？ --- MIT有门叫“Missing Semester”的课，名字起得很直白：这就是你CS教育里缺掉的那学期。 操作系统原理、机器学习算法，高校教得很系统。但Shell怎么用

可以在Claude Code，OpenClaw等skills中使用。特点： 基于 Three.js 构建的交互式 3D 教学引擎，支持物理模拟、粒子效果与多设备操作。 融合 SVG 与数据可视化能力，可结合 D3.js 实现 2D-3D 同步展示。 具备智能内容识别，可自动判断学科、渲染方式与语言并调整呈现风格。 现代玻璃拟态 UI 与响应式布局，适配多端并提供侧边控制与数

在AI时代，单一技能已过时，多重兴趣是核心竞争力。文章主张将好奇心转化为终身事业，通过自我教育与跨界整合，利用社交媒体构建个人品牌。建议建立“思想博物馆”提炼高价值内容，并将个人经验系统化为产品，实现知识变现与自由生活。

真正的改变源于身份与潜意识目标的彻底翻转，而非短暂自律。文章基于 Dan Koe 的观点，剖析了停滞不前的心理根源，并提供了一套“一日重装”方案：通过构建“反面愿景”与理想生活，设定每日杠杆，将生活游戏化，帮助你打破惯性，从根源上重启人生。

现代CSS代码片段，与它们所取代的旧式技巧并列呈现。如今，每种你仍在谷歌搜索的技术，都已拥有简洁的原生替代方案。

它把最近两年五花八门的 LLM Agent，统一拉回到一个“认知架构”的老问题上：一个智能体，究竟应该有哪些“心智部件”，它们如何协同？

让 AI 辅助写代码时，遇到模型训练或部署这类复杂任务，经常发现生成的代码引用了过时 API，甚至直接“幻觉”出不存在的参数，调试起来比自己写还累。 于是在 GitHub 找到了 AI-research-SKILLs 这个开源项目，为 AI Agent 准备的一套“研究工程技能包”。 收录了 83 项硬核 AI 研究技能，并且按照模型架构、分词器、微调、数据处理、后训练、推理服务、智能体等 2

八个月前，一个没有大学学位的普通人往券商账户里放了400美元，然后对ChatGPT说：帮我炒股。 第一笔交易翻倍了。 第二天，ChatGPT坦白：“呃……我其实看不到实时股价。” 大多数人到这里就放弃了。但这位老兄选择了一条更疯狂的路：既然AI不能直接交易，那就自己造一个能交易的系统。 他先用Python写了50个文件，能拉取标普500所有股票、抓取期权数据、构建信用价差策略、收集新闻、再

最近完成了Anthropic官方的Claude Code课程，想分享一些真实感受，因为网上看到的评价要么是无脑吹捧，要么是含糊其辞。

我们在电脑上做过的事情，看过的网页，说过的话，都能记录下来。 并且我们在回看的时候，还可以通过自然语言快速搜索到，想要查找的内容。 技术原理主要通过持续截屏配合 OCR 文字识别，加上音频转录技术，把我们在电脑上的所有操作都存成可搜索的数据库，完全本地运行。 同时支持多显示器同步录制，能识别当前应用和窗口标题，浏览器还能记录网址。音频部分用本地 Whisper 模型转录，甚至能区分说话人。

“OpenViking 是一个开源的、专为 AI Agent 设计的上下文数据库。 我们旨在为 Agent 定义一套极简的上下文交互范式，让开发者彻底告别上下文管理的烦恼。 OpenViking 摒弃了传统 RAG 的碎片化向量存储模式，创新性地采用 “文件系统范式”，将 Agent 所需的记忆、资源和技能进行统一的结构化组织。 通过 OpenViking，开发者可以像管理本地文件一样构建 A