登录社区云,与社区用户共同成长
邀请您加入社区
合理的产品设计应当允许用户开启严格沙箱、沙箱加常规确认,或者在明确知情的情况下关闭沙箱,同时提供“沙箱不可用时直接失败”而不是静默降级的严格模式。沙箱策略在这一层生效后,普通的脚本、变量展开和管道技巧无法让进程凭空获得策略之外的权限,而且 Shell 创建的子进程也会继承同一边界。命令一旦通过应用层检查,Shell 以及它启动的 Python、Node、Git 等子进程,通常会继承当前宿主用户拥有
把大模型评测从一次性的工程脚本,沉淀为一套可复用、可扩展、可信赖的基础设施。它通过"用户层 + 核心引擎层"的分层架构,把任务定义与执行细节解耦;通过模型适配器、数据管理器、任务管理器与评测执行器四大模块,打通了从数据加载到指标计算再到报告输出的完整链路;通过五大能力矩阵,为模型提供了多维度的能力画像。对于需要频繁对比多个模型、维护自建评测集、或追求评测结果可复现的团队来说,这样一套框架能显著降低
本文记录了使用SmartAINewTab整理423个Chrome书签的实践过程。作者分析了传统文件夹分类的局限性:难以处理多主题书签、依赖记忆路径和增加导航成本。解决方案是在保留原始书签的同时,通过AI工具建立独立工作区。关键步骤包括:先进行书签体检筛选无效链接;分批生成AI标签并验证效果;支持自然语言整理但提供操作预览;强调本地备份的重要性。文章指出AI辅助的真正价值在于提供可解释的搜索结果、可
谷歌推出Chrome浏览器集成AI助手GeminiSpark的"自动浏览"功能,允许AI在用户授权下完成跨网站复杂操作(如订机票、租房等),但关键步骤仍需人工确认。该功能目前仅限美国付费用户体验,后续将逐步推广。谷歌通过多层防护机制确保安全性,同时保持人机协作模式。此举标志着AI从信息查询向实际操作的进化,但全面自动化仍面临技术和监管挑战。
对应课程「02|系统可用性:没有故障,系统就一定是稳定的吗?本篇聊一个反直觉的命题:可用性(Availability)≠ 稳定性(Reliability),以及为什么"没故障"往往是假象。
1.3.2 一键部署包:Docker镜像、环境变量、Token密钥的一体化交付。4.1.1 基础模型Token:按能力维度细分的文本生成、代码、逻辑推理等。4.1.2 场景化Token:客服、营销、运维等预置行业知识包的一站式供给。5.2.1 行业解决方案画布:痛点、Token组合、ROI测算的三段式叙事。4.1.1 Token运营专岗职责定义:产品运营、内容运营、数据运营的分工。5.1.2 能力
在日常渗透测试、企业内网巡检中,经常会遇到未公开编号的自定义漏洞、小众组件漏洞,无现成PoC可参考。此时只需向Gemini输入漏洞核心特征,包括注入点位、请求路径、参数缺陷、权限漏洞、数据交互异常等关键信息,模型即可自主推导漏洞触发逻辑,针对性生成SQL注入、XSS跨站、文件上传、命令执行、路径遍历等各类自定义测试代码,满足个性化渗透测试需求。AI不会取代安全工程师,但熟练使用AI的安全工程师,将
这次故障从开始排查到定位根因,实际只花了不到 5 分钟。不是因为运气好,而是因为lsof + sslsof告诉你 FD 被谁占了;ss告诉你这些 socket 是什么状态;两者一交叉,CLOSE_WAIT爆炸 = 连接泄漏,几乎不用猜。WebSocket 的坑不在于协议本身,而在于「长连接」这三个字带来的心智负担。短连接出问题,超时自动回收;长连接出问题,它真的会一直占着。如果数字大于 100,你
摘要:本文介绍了如何利用大模型实现无代码自动化测试,通过Browser-Use工具让AI模拟人工操作浏览器。文章提供了详细的安装指南,包括Python环境配置、UV工具安装、Browser-Use核心包及浏览器驱动的安装步骤,并说明了API Key的设置方法。最后展示了一个测试脚本示例,演示AI自动登录网站并检测Bug的功能。虽然当前技术尚不完善,但已能完成简单测试任务,显著提升测试效率。(150
Claude Code这类AI编程工具,本质上不是单纯的大模型聊天,而是一个完整的工程系统。大模型负责决策工具负责执行上下文负责记忆权限系统负责兜底真正值得学习的,不只是它能写代码,而是它如何把模型能力放进一个可控的工程流程里。这也是以后AI应用开发中很重要的方向:不只是让AI“更聪明”,更要让AI“更稳定、更可控、更适合真实场景”。
核心定位:**AgentFlow是一站式环境生成高质量训练和评估数据的框架。它解决Agent数据合成的三大痛点:环境开销高、轨迹质量不均、评估基准不标准。内置RAG、MM-Doc、Deep Research、GUI、SQL、数据分析等环境,跨异构Agent无缝合成数据。
项目初始化/init上下文管理/compact/context/rewind任务规划/plan辅助查询/btw质量保障/diff效率分析/insights成本控制/effort很多人用了 Claude Code 几个月,依然只是在输入 prompt。但这些命令才是它真正的使用方式——把 AI 当协作者,而不只是一个问答框。如果你在用 Claude Code,/insights是我最推荐你现在就跑一
Chrome可能正在悄悄下载一个4GB的Gemini Nano模型——没问你、没通知你,删了还自动重下!这不只是占硬盘,更是把你的电脑变成谷歌的免费算力节点。本文扒出全过程,程序员们快来看看,你的设备到底谁做主?
前面说过,大模型开发并不是在浏览器中跟AI聊天。而是通过访问模型对外暴露的API接口,实现与大模型的交互。所以要学习大模型应用开发,就必须掌握模型的API接口规范。目前大多数大模型都遵循OpenAI的接口规范,是基于Http协议的接口。因此请求路径、参数、返回值信息都是类似的,可能会有一些小的差别。具体需要查看大模型的官方API文档。
4GB AI 模型正被 Chrome 悄悄塞进你的硬盘,零弹窗、难关闭,流量、空间、隐私全蒸发!本文教你一键自查、秒删文件、永久屏蔽,并推荐零追踪替代浏览器,帮你夺回设备主导权。
最近在启动二进制的nginx时,总是遇到一个报错信息:/usr/local/nginx/client_body_temp/0000000018" failed (13: Permission denied);然后一直不怎么,明白,为啥要报这个错误,就开始去检查文件的权限。
JavaScript就像个自由散漫的天才:你给它一个字符串,它当数字用;你忘记传参数,它给你个undefined;你访问对象不存在的属性,它笑眯眯地说“没事,我给你undefined”。这种灵活在小型项目里很爽,但项目一大,就成了噩梦。TypeScript(简称TS)就是来解决这个问题的。它给JS加上了类型系统,在代码运行之前就帮你检查类型错误。就像给代码装了安检门,不规范的写法根本过不去。接口是
多Agent的上下文管理核心是「分层隔离+用完销毁+只传摘要父Agent做任务拆分和结果汇总,上下文只保留核心信息,保证轻量化;子Agent处理单一子任务,使用独立的全新上下文,避免父上下文被冗余数据污染;子Agent执行完后销毁自身所有中间上下文,只返回摘要给父Agent,从根本上解决单Agent上下文膨胀、信息冗余的问题。
MCP 终极指南(进阶篇):手写一个 MCP Server,再用抓包拆解协议底层
定义 OpenCode 的核心行为,包括权限控制、插件加载、AI Provider 配置等。: 配置 oh-my-opencode 插件的 Agent 模型和任务类别模型。: 定义 Agent 的行为规范、编程原则、危险操作确认机制等。: 存放项目级插件依赖,可覆盖全局配置。
看似简单的东西,反而最容易出错。变量赋值、循环、比较、条件判断,这些基础语法里的坑一个接一个。变量赋值不加空格,等号两边紧紧挨着字符串比较加引号,防止空字符串报错数字比较用 -eq这些专门的符号,别用 =处理文件名用通配符,别用 ls 管道脚本开头加 set -euo pipefail,让错误无所遁形Shell脚本是程序员的必备技能,这些坑早点避开,以后的路才能走得更顺。相关标签:#Linux #
在企业级实际开发中,单纯的大模型调用远远不够——比如复杂的提示词工程、多数据源上下文整合、大模型与业务系统的深度联动、向量数据库适配等场景,Spring AI的封装就显得不够灵活。
你手机上的 App Store 是什么?一个装各种应用的地方——需要点外卖装美团,需要打车装滴滴,需要看视频装 B 站。OpenClaw 的 Skills 系统就是你 AI 助手的 App Store。每个 Skill 是一组文件,通常包括:SKILL.md — 技能说明书(告诉 AI 这个技能做什么、怎么用)配置文件 — API Key、连接参数等脚本文件 — 具体的执行逻辑(如果需要
文章摘要:OpenClaw控制面板无法登录的原因是网关服务未启动。在FreeBSD jail环境下,由于缺乏systemd支持,需手动执行openclaw gateway --port 18789 --verbose启动网关。配置过程中需注意安全警告,建议启用自动化hooks并定期进行安全审计。通过正确配置AI模型和skill后,最终成功访问控制面板。关键点包括:理解各命令功能、解决systemd
上周,一个朋友兴冲冲地跑来问我:> "我看你的 AI Agent 每天自动发知识星球、抓 Product Hunt 榜单、还能画图,太酷了!我也想让我的 Agent 学会这些,是不是要写很多代码?"
Google Chrome 推出 WebMCP 标准,旨在优化网站与 AI 代理交互,却遭开发者质疑:维护成本高、安全风险大、重复现有技术。争议聚焦技术理想与商业现实冲突,担忧巨头操控网络生态,未来能否落地仍存疑。
本文介绍了如何通过OpenClaw配置多Agent系统,将单一AI拆解为专业分工的智能团队。重点对比了单网关与双网关两种架构模式的特点及适用场景,推荐新手使用更简单的单网关方案。详细说明了创建Agent、配置模型与角色定义的核心步骤,并强调了会话可见性和通信白名单设置对Agent协同的关键作用。最后通过Kubernetes博客案例展示了主Agent如何调度写作和开发Agent协同完成任务,实现复杂
Anthropic 刚刚把 Claude Code 和 Chrome 浏览器扩展打通了,意味着你的 AI 编程助手,现在有了一双手——能操作真实的浏览器,看到真实的页面,点击真实的按钮。这是工作内容的结构性变化——你还是那个做决定的人,但你手下多了一个不需要睡觉、不会抱怨、能同时操作代码编辑器和浏览器的执行者。它能看到页面实际渲染的样子,能读控制台的错误日志,能截图。如果发现问题——比如某个组件在
长上下文是 AI Agent 的隐形杀手。本文分享如何通过自动化脚本定期清理 session + transcript 文件,把响应时间从 86s 降回正常水平。
最近Obsidian 正式发布了 CLI(命令行接口)功能!这意味着,我们可以像操作本地文件一样,直接通过命令行来管理我们的笔记库了!这个 CLI 接口可以完美地被各种 AI 工具调用,从此为 Obsidian 插上强大的 AI 翅膀。本文将详细介绍如何使用这个新功能,以及如何结合 AI 工具提升我们的笔记效率。
症状:假设是 CodeMirror,但找不到编辑器对象解决// 先检测编辑器类型!经验:不要假设编辑器类型,先检测再操作基于 CDP 协议支持完整的浏览器自动化提供 AI 友好的 snapshot 功能CSDN 编辑器识别使用而非 CodeMirror必须触发input事件需要等待 JavaScript 初始化文本安全传递使用 JSON 编码处理特殊字符xclip 作为剪贴板备用方案Python
DeepSeek V4 定档下周?阿里开源偷家 OpenClaw,Nano Banana 2 登顶!| AI Weekly 2.23-3.1
mian函数可以说是我们接触编程的第一步,但许多人可以对main函数并不了解。我们知道中Linux命令中许多命令都是有对应的选项的,不同的选项对应不同的功能。,比如当我们执行指令:ls、cd等等指令时,bash就会使用PATH环境变量去找到指令对应的程序并执行。代码语言:javascript。代码语言:javascript。代码语言:javascript。代码语言:javascript。代码语言:
本文总结了2025-2026年AI Agent开发中常用的18种高级Bash技巧,按实用性和"拟人化"程度排序。这些技巧主要提升脚本的健壮性、可观测性和并行处理能力,包括严格模式(set -euo)、信号捕获(trap)、指数退避重试、进程锁(flock)、进程替换、参数展开校验等核心方法。特别推荐5种组合技:自愈型循环、看门狗模式、mini工作流引擎等,这些技巧能帮助Agen
本文介绍了一款基于大语言模型的Chrome插件,它能自动分析网页内容并智能分类书签,解决了手动管理书签的痛点。文章详细分享了其核心功能、技术实现细节(如内容提取、Prompt工程、免费中转通道构建)以及隐私保护设计。
本文介绍了WebMCP技术的本地实现方法,通过将自然语言转换为传统关键词搜索,实现语义化搜索功能。文章详细演示了如何搭建本地Web环境,包括创建index.html和app.js文件,注册问候工具getGreeting,并配置Chrome Canary浏览器支持WebMCP。重点讲解了WebMCP的三个核心特点:语义化(解决传统搜索不足)、结构化(数据改造)和可执行化(接口优化)。最后提供了验证D
OpenClaw(曾用名:Clawdbot、Moltbot),一款可以部署在个人电脑上的AI代理,采用"龙虾"图标设计。
cp -r 数据/ADC采样 数据/ADC采样备份/# 复制整个文件夹(加-r参数)grep -i "warning" /var/log/dmesg# 忽略大小写筛选警告日志(-i=不区分大小写)tail -f /var/log/dmesg# 实时监控系统内核硬件日志(排查硬件识别故障)cd /mnt/d/硬件测试/数据 && pwd# 跳转后立即确认路径,输出:/mnt/d/硬件测试/数据。
摘要: 本文探讨了大模型开发从"草莽时代"向工程化转型的趋势,重点分析了Claude API、Claude Code和Agent SDK三大工具的技术突破与应用场景。通过代码实操,作者展示了如何赋予Agent操作系统级能力(如文件读写、Bash执行)、构建自动化开发工作流(代码生成/审查),以及设计复杂业务系统(如多源信息融合的调研Agent)。文章强调了"子智能体"架构的解耦优势、标准化Skil
在搭建本地 AI 服务器的过程中,硬件选择是至关重要的决策。ZimaBoard 和树莓派是目前两款热门的开发板,但它们在架构、性能、功耗等方面存在显著差异。本文将从多个维度深入对比这两款硬件,帮助你做出最适合 OpenClaw 长期稳定运行的选择。
WebMCP 的出现,标志着网页从“被动展示”向“主动协作”转变。它让 AI 代理真正“理解”网站意图,而不是盲目模拟人类行为。对于开发者来说,现在就是最佳窗口期:打开 Chrome Canary,启用 flag,尝试 travel-demo,亲手注册几个工具。Agentic Web 时代已经拉开序幕。你的网站准备好迎接 Agent 了吗?
本文介绍了一个轻量级的Chrome DevTools控制实验项目,通过MCP协议让AI助手能够操作浏览器。作者分享了实现过程中遇到的三个主要问题:CDP底层API过于复杂、MCP SDK版本兼容性问题以及截图时序问题。目前项目实现了基础功能包括连接浏览器、页面导航、截图、执行JS和获取DOM。虽然代码尚不完善,但展示了MCP协议在标准化和可组合性方面的潜力。作者认为这种"乐高积木&quo
全网 AI 都翻车的「洗车问题」,刚刚发布的 GLM-5 能答对吗?实测来了
网页内容总结助手一键提取正文并调用 ModelScope + DeepSeek 做 AI 总结,或使用本地 mock选择页面任意区域进行总结(高亮选择模式)多种输出类型:总结、博客、文章、报告、要点列表设置本地持久化:API Key、总结字数等存于,无需后端遵循,适合作为学习或二次开发模板如果你在做阅读摘要、知识整理或内容再生产,欢迎在 Chrome 应用商店或通过「加载已解压的扩展程序」安装使用
你是否经历过“上周用 AI 写了一段完美代码/文案,今天却死活翻不到记录”的绝望?本文介绍一款名为「AI 侧边记」的插件,它不只是简单的收藏夹,更是打通 AI 对话与个人知识库的桥梁。通过一键本地保存、上下文溯源和批量导出,彻底解决 AI 历史记录难查找、难复用的痛点。
**AI侧边记** 是一款专为 AI 重度用户打造的 Chrome 浏览器扩展插件。它能帮你将 ChatGPT、Gemini 等不同 AI 平台中有价值的对话“一键收藏”到侧边栏,建立属于你的 AI 知识库。不再担心有价值的 Prompt(提示词)和 AI 回答淹没在历史记录中,通过标签管理、智能搜索和原位跳转,让知识随时可查、可用。
手机放桌上,自动刷抖音?这个国产开源 Agent 比 OpenClaw 还野!