高效AI开发指南：上下文管理全解，以Cline为例
1. 背景在当今 AI 辅助编程的时代，我们逐渐发现 Cursor, Windsurf 以及 Cline 等AI代码编辑器的一个共同现象：AI 代码编辑器通常在任务初始阶段表现出色，代码生成效率和质量都很高，但随着项目的深入，它们的性能往往会出现明显下滑。这种现象被业内称为"死亡陷阱"，它与大模型的上下文管理密切相关。作为开发者，我们需要了解这一现象背后的原理，并掌握有效的上下文管理策
短视频内容创作
Trae最新版本发布！教你用Trae创建一个MCP Server 并调用生成一个网页
Trae 是字节出品的免费国产 AI 原生 IDE，今天它正式更新了一波重磅功能！首先，Trae 的名字就很有意思：The Real AI Engineer，真正的 AI 工程师。它不只是一个能写代码的 AI，而是一个能理解你意图、帮你规划项目、解决问题的全方位 AI 开发伙伴。这次更新最让我震撼的是三个核心功能：1. 智能体系统：可以自定义专属 AI 团队2. MCP 工具链：国内首个支持
6种AI声音克隆工具，听说还有99%的人不知道（建议收藏）
前几天小明剑魔二创的视频很火，其中就用到了进行声音克隆的工具。当AI能以假乱真地模仿你的声音时，内容创作的边界正在被重新定义。本文精选2025年最值得关注的克隆工具，助你一键解锁声音自由。小白用户1、米可AI，内置多种音色，上手简单，适合自媒体和视频创作者，可以看到登录进去界面包含声音克隆、AI配音、多人配音等功能。内置的语音包含常用的二次元语音模型、网络热门语音模型等等如果需要克隆自己的声音
通过抓取数百个新闻来源，利用人工智能分析新闻，并提供简洁、个性化的每日简报，帮助用户从新闻噪音中筛选出有价值的信息。
meridian通过抓取数百个新闻来源，利用人工智能分析新闻，并提供简洁、个性化的每日简报，帮助用户从新闻噪音中筛选出有价值的信息。Github地址https://github.com/iliane5/meridian在线体验https://news.iliane.xyz/briefs项目特点• 过滤关键全球事件：根据相关性筛选重要事件。• 提供背景和驱动因素：帮助用户理
来自cursor团队的12条AI编程技巧。
昨天 Cursor 的首席设计师 Ryo Lu（之前在 Notion 也是首席设计师）分享了他对如何用好AI编程的看法。无独有偶，归藏老师昨天也总结了一套实战心法。简单来说，用好 AI 编程助手的关键，在于结构清晰、心里有数，把它当作一个**需要引导和协作的伙伴 (Agent)**，而不是一个会读心术的魔术师~很多人一开始就跑偏了，总想着给 AI 一个模糊的想法，然后期待它能“哐”一下变出完美
AI自己当CEO，开发一个精美网站仅需9分钟
很多同学可能都熟悉得到这家公司的创业历史。当年罗胖和脱不花想在微信上卖书，但很快发现还得搭一个网站。对他们俩来说，虽然很清楚自己想做什么，但因为不是做产品和技术出身的，所以完全不知道该怎么下手。也正是因为这个看起来挺棘手的问题，我在10多年前跟他们一起开始了创业。不过，作为一个产品经理出身的人来说，很多事情也必须依赖专业人士的配合，例如前端工程师、后端工程师、测试、设计师、客户端工程师等等。
AI + 高德MCP：10分钟搞定一份旅行攻略！
哈喽！我昨天用AI+高德地图MCP，10分钟做了份上海一日游攻略，朋友们看到后都疯狂求教程！他把天气、游玩地点+吃饭地点+交通方式，全都找出来了！旅游规划这件事，真的太折磨人了！打开十几个标签，攻略看到怀疑人生小红书翻4小时，眼花缭乱?现在AI+高德地图MCP，搞定只需10分钟！⚡️实时地理数据：精确计算距离和最优路线天气自适应：下雨天？自动调整室内方案！那我就来讲一下，我是如何做的我这套流程
体验智能体构建过程：从零开始构建Agent
1. 什么是智能体？智能体（Agents）是一种能够感知环境、做出决策并采取行动来实现特定目标的自主实体。智能体的复杂程度各不相同，从简单的响应式智能体（对刺激直接做出反应）到更高级的智能体（能够学习和适应）都有。常见的智能体类型包括：响应式智能体：直接对环境变化作出反应，没有内部记忆。基于模型的智能体：使用内部世界模型来做决策。基于目标的智能体：基于特定目标规划行动。基于效用
AI内容检测的四种方法：AI水印的局限和出路
一、当我们在评估AI内容检测工具的能力时，我们需要考虑哪些因素？（一）技术方面1. 准确性：AI检测工具需要准确区分AI生成内容与人类创作内容，确保低误报和漏报率。除非工具能提供AI生成的概率，而不是简单的二元答案，“误报率1%”在很多应用场景下，如垃圾检测或教育中，可能仍然不够好。2. 抗规避能力：检测工具应该能够抵御故意规避检测的尝试，如文本改写或图片裁剪等常见手段，不容易受到此类攻击影响
未来 AI Agent：Event-Driven + MCP
AI Agent 正准备通过自主问题解决、适应性工作流和可扩展性来彻底改变企业运营。但真正的挑战并不在于构建更好的模型。Agent 需要访问数据、工具，并具备跨系统共享信息的能力，其输出应能够被多个服务使用——包括其他 Agent。这不是一个 AI 问题，而是一个基础设施和数据互操作性问题。这不仅仅是将一系列命令串联起来，而是需要一个由数据流驱动的 Event-Driven 事件驱动架构（E