大家好，我是鲁工。 长期以来，Gemini CLI在与Claude Code等AI编程工具竞争时都面临劣势。 随着上个月Gemini 3 Pro发布，谷歌同时也推出了全新的AI编程IDE Antigr
面对苍白的CLI终端界面，有些深度依赖IDE的使用者，用Claude Code还是会不习惯的。于是我找了蛮多的资料，看看有没有适合新手的GUI工具。
还在争论Skills是不是prompt？已经可以停下火了。因为，刚刚得到的消息消息，OpenAI已经悄悄地用上了Skills了。今天，知名博主、Django Web 框架联合创始人Simon Willson爆料：
刚刚，「欧洲的 DeepSeek」Mistral AI 再次开源，发布了其下一代代码模型系列：Devstral 2。该系列开源模型包含两个尺寸：Devstral 2 (123B) 和 Devstral Small 2 (24B)。用户目前也可通过官方的 API 免费使用它们。
随着大语言模型与开发工具链的深度融合，命令行终端正被重塑为开发者的AI协作界面。本文以 Google gemini-cli 为范本，通过源码解构，系统性分析其 Agent 内核、ReAct 工作流、工具调用与上下文管理等核心模块的实现原理。为希望构建终端 Agent 的开发者，提供工程实现的系统化参考。
最近半年，我阅读了业界关于 AI Agent 的工程实践：Anthropic 的 Context Engineering 论文、Manus 的工程分享、Cline 的 Memory Bank 设计等。同时自己也一直在做跟 AI Agent 相关的项目，如：Jta[1]（开源的翻译 Agent，基于 Agentic Workflow）。
2025年前盛行的闭源+重资本范式正被DeepSeek-R1与月之暗面Kimi K2 Thinking改写，二者以数百万美元成本、开源权重，凭MoE与MuonClip等优化，在SWE-Bench与BrowseComp等基准追平或超越GPT-5，并以更低API价格与本地部署撬动市场预期，促使行业从砸钱堆料转向以架构创新与稳定训练为核心的高效路线。
这年头，AI 创造的视觉世界真是炫酷至极。但真要跟细节较真儿，这些大模型的「眼力见儿」可就让人难绷了。
在 AI 多模态的发展历程中，OpenAI 的 CLIP 让机器第一次具备了“看懂”图像与文字的能力，为跨模态学习奠定了基础。如今，来自 360 人工智能研究院冷大炜团队的 FG-CLIP 2 正式发布并开源，在中英文双语任务上全面超越 MetaCLIP 2 与 SigLIP 2，并通过新的细粒度对齐范式，补足了第一代模型在细节理解上的不足。
统一多模态模型要求视觉表征必须兼顾语义（理解）和细节（生成 / 编辑）。早期 VAE 因语义不足而理解受限。近期基于 CLIP 的统一编码器，面临理解与重建的权衡：直接量化 CLIP 特征会损害理解性能；而为冻结的 CLIP 训练解码器，又因特征细节缺失而无法精确重建。例如，RAE 使用冻结的 DINOv2 重建，PSNR 仅 19.23。
