用 NVIDIA SkillSpector、LangGraph、YARA 规则、SARIF 与 CI 策略门构建高级 AI 技能安全审计流水线
本教程演示如何用 NVIDIA SkillSpector 评估 AI 技能的安全态势，构建包含干净、风险、恶意及 MCP 示例的合成技能市场，并通过 LangGraph 检查流水线扫描每个技能。
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不会代码也能做产品：一份从0开始的Vibe Coding保姆级教程
本文面向零代码用户，提供一套使用国产大模型（Kimi、GLM、Qwen等）从零开发并上线产品的完整流程。核心步骤包括购买Coding Plan、下载官方Agent编程产品、注册域名与服务器并同步做IC...
Google 总结 AI Agents Challenge 中最强提交背后的 4 个工程模式
Google 复盘 AI Agents Challenge 赛事，从各赛道头部提交中提炼出四个工程模式：双向 MCP、事件驱动并发、同标准回退和分层路由。
什么是 harness 工程？Google 用 ADK 2.0 与 Antigravity SDK 演示自动修复编码循环
Google 员工 Shir Meir Lador 介绍 harness 工程，即用确定性组件包裹 LLM，包括编排层、执行沙箱、状态持久化和验证工具，让 Agent 不需逐行人工审查即可安全生成代码...
OpenRouter 推出专用 LangChain 集成包，支持 400+ 模型与自动故障切换
OpenRouter 发布了 langchain-openrouter（Python）和 @langchain/openrouter（TypeScript）专用包，让 LangChain 应用无需改造...
GPT-5.6 构建者指南：如何以更低成本实现前沿智能体性能
GPT-5.6 模型家族以更低成本实现前沿级智能体性能，并新增推理持久化、原生多智能体编排和程序化工具调用等 API 能力。在 ARC-AGI-3 上，启用保留推理和压缩后，Sol 得分从 13.3...
Databricks 详解什么是 Tool Calling
Tool calling 是 AI 模型调用外部工具和 API 的能力，让模型能突破自身局限、执行实时数据获取或具体操作。该机制通常涉及模型生成结构化请求、系统调度执行并将结果返回模型，从而完成更复杂...
AI 原生 SDLC 实战手册：Anthropic 如何用 Claude 重塑软件开发生命周期
Anthropic 发布 AI 原生 SDLC 实战手册，提出将传统六阶段软件开发生命周期重构为 AI 嵌入各环节的闭环流程。手册指出，当代码不再是瓶颈时，规划、审查、部署等人速环节成为新约束，需通过...
PROOF-Gen：从优化数据到更好的知识蒸馏
PROOF-Gen提出用优化后的数据改进工具调用能力的知识蒸馏。在τ²-bench上，教师模型57%的试运行失败，其中三分之二是近失（大部分工具调用正确），而传统生成-过滤流程因失败不提供信号，每轮都...
OpenRouter 工具调用指南：一次编写循环，切换模型字符串即可跨模型运行
OpenRouter 发布工具调用指南，展示如何用同一套代码在 Claude、GPT 和开源权重模型间切换，仅需更改模型字符串。指南涵盖定义工具、发送请求、读取 tool_calls 响应、执行函数并...
