用过协程的人,大多都经历过这些困惑:到底什么时候是“并发”,什么时候是“异步”?明明用了 suspend,为什么看起来还是在“阻塞”?别担心,你不是一个人。下面用一组可以直接运行的示例,把这些概念讲透,让你亲眼看到它们的差异。
如果到现在,你还只会把 Claude Code 当成一个纯 Coding 工具,那就有点 跟不上大佬的步伐了。近日,小编发现了一篇有关 CC 新奇用法的干货,除了 Vibe Coding 之外,还解锁了很多高阶玩法,比如深度调研、产品原型开发、构建自主工作流等等。更重要的是,其实这些玩法并不限于 CC,如果你也在用其他编程工具,不妨也借鉴一下这位大牛的玩法思路。这篇干货的作者是一位旧金山专门从事研究大模型迭代、集成、部署的专家Nilesh Barla。近日 Barla 将其使用 CC 作为日常主力工具的第一手经验分享了出来。
对于常见的机器告警来说,无非就是内存使用率告警、CPU使用率告警。这里以我们应用自己的一个线上环境的内存告警排查过程为例,演示一下排查过程和思路。希望对于新人在日常的问题排查过程中,有个抛砖引玉的效果。
智能体(Agent)正成为大模型落地的关键载体。无论是研究探索还是实际应用,高效、易用、可复现的智能体框架,都是推动智能体生态发展的基础设施。然而,研究者和开发者却常常遇到一些难题:例如上手门槛高、依赖环境复杂、实验难以复现,以及动辄需要训练模型或者充值海外昂贵的闭源模型API才能取得可靠的效果表现! 9月2日,腾讯优图实验室正式开源Youtu-Agent ——一个简单而强大的智能体框架,兼顾极简设计与高性能表现,既能服务科研基线需求,也能支撑实际应用构建,最重要的是不需要训练模型、不依赖海外闭源模型就能取得极佳的效果表现!
本文探讨了如何通过AI协作重塑编程工作流,帮助读者从“效率困境”转向“场景化解决方案”。文章借鉴了Anthropic团队的内部案例,提供了一套框架和技巧,旨在将AI从简单的编码助手升级为开发搭档,提升工作效率并扩展能力边界。核心目标是帮助程序员和非技术人员通过AI协作实现任务自动化、知识加速和团队协作优化。
在动画制作领域,传统流程复杂且劳动强度大,涵盖剧本创作、分镜设计、角色与场景设计、动画制作、配音以及最终剪辑等多个创作阶段。这一过程不仅需要大量专业人员参与,还要求不同团队间紧密协作,导致成本高昂、制作周期漫长。近年来,生成式人工智能取得了显著进展,例如用于动画生成的 AniSora 等基础模型,在特定任务中展现出了令人印象深刻的能力。然而,这些方法在特定领域各有优劣,在智能体驱动的视频生成中,难以维持一致性且精细可控性欠佳。因此,开发一个全自动的长篇动画生成系统仍是一项亟待解决的挑战,尤其是在选择合适的控制条件以及确保跨阶段内容一致性方面。为此,我们提出 AniME,一种导演驱动的多智能体框架。该框架通过引入定制化模型选择MCP机制,为不同环节的专用智能体配置定制化工具箱,实现了任务分解、跨阶段一致性控制以及迭代式反馈优化。AniME 借鉴真实动画工作室的生产流程,强调全局调度与质量控制,使长篇动画的自动化生成成为可能。