66%的程序员被AI坑惨!改bug比自己写还花时间
66%的程序员被AI坑惨!改bug比自己写还花时间Stack Overflow的2025年度开发者调查报告,揭开了AI狂欢背后的冷峻现实:84%的开发者已将其纳入工作流,但对AI的好感度却罕见暴跌!更扎心的是,66%的人被「似是而非」的AI代码折磨,调试耗时甚至超过手写。
Stack Overflow的2025年度开发者调查报告,揭开了AI狂欢背后的冷峻现实:84%的开发者已将其纳入工作流,但对AI的好感度却罕见暴跌!更扎心的是,66%的人被「似是而非」的AI代码折磨,调试耗时甚至超过手写。
BMAD推出了: BMAD Method v6 for Claude Code skills。这不仅仅是一套Skills集,它是一套将敏捷开发方法论(Agile Methodology)与AI原生能力深度融合的工程框架。它将Claude Code从一个“更聪明的编辑器”转变为一支具备9种专业角色、15种标准工作流的“全栈敏捷开发团队”。
在空间智能(Spatial Intelligence)飞速发展的今天,全景视角因其 360° 的环绕覆盖能力,成为了机器人导航、自动驾驶及虚拟现实的核心基石。然而,全景深度估计长期面临 “数据荒” 与 “模型泛化差” 的瓶颈。
GitHub上最近出现了一个非常火的项目Agent-Skills-for-Context-Engineering,发布不到一周就斩获了2.3k Stars。为什么它能瞬间引爆社区?因为站在2025年末的节点上,我们已经受够了那些只存在于大厂白皮书里的Context Engineering(上下文工程) 理论。
尽管扩散模型在单图像生成上已经日渐成熟,但当任务升级为高度定制化的多实例图像生成(Multi-Instance Image Generation, MIG)时,挑战随之显现:
大家好,我是继续研究n8n的袋鼠帝 还记得我第一次给大家推荐n8n这款开源工作流自动化神器的时候吗(今年4月)
前几天,AI 推理服务供应商 OpenRouter 发布了一份报告《State of AI》,基于平台上 60 多家提供商的 300 多个模型,100 万亿个 token 的交互数据,对 LLM 的实际应用情况进行了分析。报告中,提到了一个「灰姑娘水晶鞋效应」,特别有意思。研究者在分析用户留用数据时发现一个现象:AI 模型发布第一个月进来的用户,往往比后来进来的用户留存率更高。
OpenAI十周年,那个地表最强的AI,又回来了!刚刚,OpenAI深夜炸场!GPT-5.2震撼发布,全球AI王座再次易主。新一代GPT-5.2「全家桶」直接把谷歌Gemini 3 Pro踩在脚下,专业实力更是堪比人类专家。
在Meta和Instacart历练之后,Fidji Simo这位从法国渔村走出的「硅谷奇才」,以OpenAI应用业务CEO的身份开启了新的冒险。她职业生涯的每一次跃升,都源于押注了那些在他人看来「并不显而易见」的选择。
为了打破英伟达的算力垄断,谷歌正在扶持云服务商Fluidstack分发自研TPU芯片,目前该公司正洽谈一轮7亿美元的巨额融资。最有意思的是,本轮融资的潜在领投方,竟是被OpenAI「扫地出门」的天才研究员阿申布伦纳。在这场算力豪赌中,谷歌的野心、前OpenAI核心成员的复仇与资本的狂热正交织在一起。