> **导语**
> 图像生成模型正从单纯的“像素堆砌”向“意图理解”进化。字节跳动最新推出的 Seedream5.0Lite，通过引入实时联网检索与多模态统一架构，不仅提升了画质，更赋予了 AI 理解物理规律与世界知识的逻辑思考能力。

## 从指令执行到视觉推理的跨越

2026年2月13日，字节跳动 Seed 团队推出了 **Seedream5.0Lite**。与前代相比，新模型的核心突破在于“思考深度”。它不再机械地拼接视觉元素，而是具备了多步视觉推理能力。

例如，在处理围棋残局时，模型能推理出下一步落子位置；在面对零散零件图时，它能识别物体类型并完成组装。这种对物理规律的理解，使得生成的图像在逻辑上更加严谨，减少了以往常见的结构性错误。

![Generated Image February 14, 2026 - 11_16AM (1).png](https://static.downly.cn/images/6a5b1231eca9994310b10367a269c9e3.png) <center>图源备注：图片由AI生成</center>

## 联网能力与知识库的双重加持

Seedream5.0Lite 首次在图像生成模型中引入了 **实时检索增强（RAG）** 技术。这意味着模型可以实时获取天气、金价、票房等最新资讯，并将其精准转化为可视化的图表或海报，极大地拓展了其在新闻与商业领域的应用潜力。

同时，内置的深厚世界知识库涵盖了科技、人文等多个领域。无论是生成专业的石油地质剖面图，还是描绘热带雨林的垂直分层，模型都能保证极高的科学准确性，避免了专业内容的“幻觉”问题。

## 生产力工具的交互体验升级

在实际创作中，Seedream5.0Lite 展现了更强的协作属性。它支持模糊指令编辑，用户只需给出简单描述，模型即可推测意图进行局部重绘或光影调整。在多人同框或复杂陈列等场景下，模型对每个主体的属性控制也更加精准。

目前，该模型已在 **即梦AI** 和 **豆包** 等平台上线。字节跳动表示，未来将继续提升模型的智能上限，推动图像生成从“创意玩具”真正转型为可控性强的“生产力工具”。

字节跳动发布 Seedream5.0Lite 引入联网 RAG 增强视觉推理

<video src="https://static.downly.cn/images/13-Steps-to-High-Efficiency-by-the-Creator-of-Claude-Code.mp4" controls width="50%">
 Your browser does not support the video tag.
</video>

> 在 AI 辅助编程领域，我们通常只把 AI 当作一个更聪明的自动补全工具。然而，Claude Code 的创造者 Boris Cherny 展示了一种完全不同的维度：他通过构建一套严密的系统工程，将自己从“代码撰写者”转变为“AI 军团指挥官”，实现了月产 4 万行高质量代码的惊人效率。

本文将基于 Boris Cherny 的实战演示，详细复盘他的 13 步工作流，并补充我们对于高阶技能定制的第 14 步实践，深入剖析这套范式背后的技术哲学。

------

## 01. 并发多线程 (Parallelization)

### 🎥 Boris 的实战现场

Boris 的终端界面就像一个繁忙的指挥塔。他通常会同时开启 5 个并行的 Claude 会话（Tabs 1-5），每个 Tab 都有明确的职责划分：

- Tab 1：专注于数据库层面的重构任务。

- Tab 2：处理前端组件的视觉调整。

- Tab 3：运行单元测试并修复回归错误。

 为了解决“等待 AI 生成”的时间浪费，他利用系统的“通知铃声”功能。当后台某个 Tab 完成任务时，会发出提示音，他便立即切换上下文进行确认。这种方式消除了人类在等待 AI 思考时的闲置时间。

### 🧠 技术视点：工程师的“调度器化”

> 这标志着工程师的核心能力正在发生代际转移。

过去，我们的核心能力是“专注力”和“手速”；而在 Boris 的模式下，核心能力变成了**任务架构拆解（Architecture Decomposition）\**与\**上下文切换（Context Switching）**。如果不具备良好的架构思维，无法将一个大需求拆解为 5 个低耦合的子任务，那么开启 5 个窗口只会带来 5 倍的混乱。**并发的前提，是解耦。**

------

## 02. 端云协同 (Teleport)

### 🎥 Boris 的实战现场

Boris 演示了如何打破“本地终端”与“云端网页”的物理隔阂。他使用 `teleport` 命令配合后台任务符 `&`，将本地正在进行的终端会话“瞬移”到浏览器端的 Claude 界面。

- **场景切换**：当需要处理复杂的长文本阅读、查看图表或进行更自然的对话交互时，他切换到网页端。
- **状态同步**：在网页端确认好思路或生成文案后，所有的上下文和结果又能反向同步回本地终端，继续执行代码命令。

### 🧠 技术视点：交互模态的流动性

> 未来的开发环境将不再固守单一的 IDE，而是“数据流”的载体。

CLI（命令行）适合执行和精确控制，GUI（网页）适合阅读、规划和视觉反馈。Boris 的实践告诉我们：**上下文（Context）应当像流体一样**，根据开发者的认知需求，在不同的容器之间自由流转，而不是被锁死在某个软件窗口里。

------

## 03. 慢思考 (Thinking Models)

### 🎥 Boris 的实战现场

在处理复杂的逻辑重构时，Boris 并没有选择响应最快的模型，而是强制指定带有思维链（Chain of Thought）的 Opus 4.5 模型。

尽管这需要等待数分钟才能看到结果，但他强调，对于核心逻辑，必须让 AI 像人类高级工程师一样进行深度的推理。他宁愿花时间等待一个准确的方案，也不愿快速得到一个充满 Bug 的代码块。

### 🧠 技术视点：算力换人力的经济账

> 这是一个关于“信噪比”的决策。

在软件工程中，**生成速度 $\neq$ 开发效率**。修复一个由快速模型产生的幻觉 Bug，其耗时（定位、调试、修改）往往是生成时间的 10 倍以上。这里的策略是典型的“慢即是快”：用昂贵的推理算力，去置换昂贵的人类调试时间。**准确率（Precision）远比延迟（Latency）重要。**

------

## 04. 共享大脑 (CLAUDE.md)

### 🎥 Boris 的实战现场

Boris 展示了他在项目根目录维护的核心文件：CLAUDE.md。

这不是给人类看的 Readme，而是给 AI 看的“宪法”。文件中定义了：

- **架构规范**：如“本项目使用 MVC 模式，Service 层不应直接返回 DTO”。

- **编码细节**：如“日期必须使用 ISO8601 格式”、“禁止使用 `eval` 函数”。

- 路径映射：解释项目特有的黑话和目录结构。

 每次启动 Claude，它都会预加载这份文件，从而让一个通用的 AI 瞬间变成最懂该项目的“资深员工”。

### 🧠 技术视点：隐性知识的显性化

> 这是文档工程（Documentation Engineering）在 AI 时代的复兴。

传统团队中存在大量“部落知识（Tribal Knowledge）”，它们只存在于老员工的脑子里。`CLAUDE.md` 迫使我们将这些隐性知识显性化。这本质上是一种**轻量级的 RAG（检索增强生成）**，它解决了 LLM 的无状态问题，让项目具备了可传承的“记忆”。

------

## 05. 复利工程 (Compounding Engineering)

### 🎥 Boris 的实战现场

当 Claude 犯错（例如引入了一个被禁用的库）时，Boris 的做法令人印象深刻：他不仅仅是纠正代码，而是直接在 GitHub 评论区 @claude 下达指令：“你犯了一个错误，请把这条新规则更新到 CLAUDE.md 中，以后不要再犯。”

通过这种方式，每一次错误都转化为了文档中的一条新规则，确保 AI 不会在同一个地方跌倒两次。

### 🧠 技术视点：错误的资产化

> 我们正在目睹一种全新的“资产积累”方式。

在传统开发中，踩过的坑容易被遗忘；而在这种模式下，**错误被提炼成了系统的“养料”**。随着项目推进，`CLAUDE.md` 越来越完善，AI 越来越聪明。这不仅仅是在写代码，更是在训练一个不断自我进化、不断增值的数字资产。

------

## 06. 计划模式 (Plan Mode)

### 🎥 Boris 的实战现场

Boris 通过双击 Shift+Tab 进入一个特殊的“计划模式”。在此模式下，AI 被禁止写一行代码。

他和 AI 像两个在白板前的架构师一样，纯粹通过自然语言反复推演：“如果我们要改这个 API，会影响哪些文件？”、“数据库 Schema 需要怎么变？”。只有当计划被彻底确认无误后，他才会切换回执行模式让 AI 动手。

### 🧠 技术视点：决策层与执行层的分离

> 这解决了新手使用 AI 最容易犯的错：过早陷入细节。

Plan Mode 强行将**设计（Design）\**与\**实现（Implementation）** 剥离。这不仅通过思维链（CoT）降低了 AI 的幻觉风险，更重要的是，它强制人类保持在“决策层”。**AI 是手，你是脑，动手之前先动脑。**

------

## 07. 斜杠命令 (Slash Commands)

### 🎥 Boris 的实战现场

Boris 演示了他自定义的 /commit-push-pr 命令。

只需输入这一个指令，Claude 就会在后台自动执行一系列复杂的动作：检查 Git 状态 -> 分析变更内容 -> 生成符合规范的 Commit Message -> 推送到远程分支 -> 调用 GitHub API 创建 PR。原本需要敲击十几次键盘的流程，被压缩成了一次指令。

### 🧠 技术视点：流程的“模糊自动化”

> 这是对传统 Shell 脚本的降维打击。

传统的脚本是僵化的，参数必须精确匹配。而挂载了 AI 的 Slash 命令是**基于意图（Intent-based）**的。开发者只需要发出意图，AI 负责填充参数、处理异常。我们正在从“自动化（Automation）”向“自主化（Autonomy）”过渡。

------

## 08. 子智能体 (Sub-agents)

### 🎥 Boris 的实战现场

在处理特定任务时，Boris 会调用专门的“子智能体”。例如：

- `code-simplifier`：这是一个被设定了极强约束的 Agent，它只负责简化代码语法，绝不修改业务逻辑。

- verify-app：专门负责按照测试手册运行端到端测试的 Agent。

 主 AI 负责攻坚，子 Agent 负责扫尾，分工明确。

### 🧠 技术视点：单一职责原则 (SRP) 的 AI 实践

> 我们写代码遵循 SRP 原则，使用 AI Agent 也应如此。

一个通用的“全能 Agent”往往表现平庸。通过构建专门的 Sub-agents，我们可以针对特定任务（如安全审计、性能优化、文档生成）微调 Prompt 和工具集。这是**多智能体协作（Multi-Agent Systems）** 的实战雏形。

------

## 09. 钩子 (Hooks)

### 🎥 Boris 的实战现场

Boris 配置了严格的 Pre/Post-execution Hooks。每当 AI 生成代码准备写入文件之前，系统会自动触发 Prettier 或 Linter。

无论 AI 生成的代码格式多么混乱，在写入磁盘的那一刻，它都会被强制格式化为团队标准风格。

### 🧠 技术视点：最后一道防线

> 这是防御性编程在 AI 时代的必要延伸。

我们不能无条件信任 AI 的输出质量。Hooks 建立了一个**不依赖于 AI 自身道德约束的外部质量门禁**。这不仅解决了 AI 代码“能跑但很难看”的顽疾，更守住了代码库整洁度的底线。

------

## 10. 权限管理 (Permissions)

### 🎥 Boris 的实战现场

Boris 并没有让 AI 处于完全的“裸奔”状态（`dangerously-skip-permissions`）。相反，他精心设置了白名单：

- 读取类命令（`ls`, `cat`, `git status`）：默认允许，无需人类确认，保证交互流畅。
- 破坏类命令（`rm`, `upload`, `deploy`）：必须弹窗询问，且高危操作会被钩子拦截。

### 🧠 技术视点：基于行为的零信任架构

> 信任，但要验证（Trust but Verify）。

在 AI 能够自主执行命令的时代，安全架构必须从“基于身份”转向“基于行为”。这种配置既保证了探索性任务的效率，又锁死了破坏性操作的风险。

------

## 11. 万物互联 (MCP)

### 🎥 Boris 的实战现场

通过 Model Context Protocol (MCP)，Boris 让 Claude 连接到了 IDE 之外的世界。

他展示了 AI 如何直接读取 Slack 中的讨论记录来理解需求背景，或者直接查询 BigQuery 数据库来验证业务逻辑，甚至连接 Sentry 查看线上的实时报错日志。

### 🧠 技术视点：打破 IDE 的“数据孤岛”

> 当 AI 开始感知业务数据时，它才真正成为了“全栈”。

这预示着 **AIOps** 的到来——AI 不再仅仅处理代码文本，而是能够感知线上状态、用户反馈和业务数据。它正在从一个“编码工具”进化为一个能够感知上下文的“业务伙伴”。

------

## 12. 长任务管理 (Ralph Wiggum)

### 🎥 Boris 的实战现场

对于那些极度耗时的任务（如全项目大规模重构、运行数小时的回归测试），Boris 使用了一个被称为 "Ralph Wiggum" 的后台挂机插件。

他将任务扔给这个后台进程，配置好“完成强提醒”，然后就去处理其他事情，甚至睡觉。在这些隔离环境中，他给予 AI 更高的自主权。

### 🧠 技术视点：异步生产力的解放

> 人类的时间是线性的，但算力是可以并发的。

通过将长耗时任务剥离给后台 AI，工程师实现了**算力与人力的解耦**。你不再需要盯着进度条发呆，这是对人类注意力的极致保护。

------

## 13. 反馈闭环 (Feedback Loop)

### 🎥 Boris 的实战现场

这是 Boris 演示中最精彩的部分：赋予 AI 眼睛。

当 AI 修改了前端代码后，它会自动启动一个浏览器实例，像真实用户一样点击按钮、输入表单、截图并分析控制台报错。如果发现页面崩溃或报错，AI 会根据错误信息自动修正代码，直到通过验证。

### 🧠 技术视点：从“开环”到“闭环”

> 这不仅仅是自动化测试，这是“自主纠错”。

目前的 AI 编程多是“开环”的（AI 写完 -> 人去测 -> 人反馈）。Boris 构建的是**闭环系统**（AI 写 -> AI 测 -> AI 改）。只要有了可靠的反馈机制（视觉验证、测试套件），AI 就能在不断的试错中收敛到正确结果，这才是 AI 能够独立完成任务的关键。

------

## 14. claude Code Skills 进阶实践

### 🚀 超越脚本的终极形态

Boris 展示了如何用 Slash Commands 和 MCP 连接工具，但这依然是零散的。通过研究 Anthropic 最新的官方规范，我们发现 Claude Code 真正的杀手锏其实是：**Agent Skills（代理技能架构）**。

这不是简单的写个脚本，而是定义了一种**标准化的能力封装协议**。如果说 `CLAUDE.md` 是公司的“宪法”，那么 Agent Skills 就是 Claude 的“岗位技能手册”。

### 🛠️ 我们的实践：构建标准化的 Skill 目录

我们不应满足于散落在各处的 Prompt，而应按照官方规范，构建可复用的 **Skill 文件夹**结构：

#### 1. 采用“三位一体”的目录结构

一个标准的 Skill 不是一个文件，而是一个目录：

- **`SKILL.md` (大脑)**：核心指令文件。包含 YAML Frontmatter（元数据）定义 `name` 和 `description`，以及 Markdown 格式的操作指南。这是 Claude 唯一“必读”的部分。
- **`scripts/` (肢体)**：存放 Python/Bash 脚本。用于处理需要精确执行、容错率低的逻辑（如数据清洗、格式转换）。这比让 LLM 自己写代码执行要稳定得多。
- **`references/` (海马体)**：存放 PDF 规范、API 文档或模版。这些是 AI 按需查阅的知识库。

#### 2. 利用“渐进式披露”机制 (Progressive Disclosure)

这是该架构最精妙的技术设计，旨在解决上下文窗口（Context Window）的限制：

- **静默态**：Claude 启动时，只加载所有 Skills 的 `name` 和 `description`（约 100 tokens），极度节省资源。
- **激活态**：只有当 Claude 判定当前任务需要该技能时（例如你提到“处理这个 PDF”），它才会动态加载该技能完整的 `SKILL.md` 指令。
- **执行态**：只有在真正执行细节时，才会去读取 `scripts/` 或 `references/` 中的具体文件。

#### 3. 设定“自由度” (Degrees of Freedom)

我们在编写 `SKILL.md` 时遵循“窄桥原则”：

- **低自由度**：对于发布生产环境的操作，我们提供固死的 `scripts/`，不给 AI 自由发挥的空间，确保 100% 的一致性。
- **高自由度**：对于“代码优化建议”类技能，我们只提供 Markdown 文本指导，让 Claude 发挥它的创造力。

### 🧠 技术视点：AI 的“Docker 化”时刻

Agent Skills 的出现意味着 **AI 能力的标准化和模块化**。

- **可移植性**：你可以把一个写好的 `data-analysis` Skill 文件夹打包发给同事，他的 Claude 瞬间就学会了如何分析公司特有的数据格式，无需任何 Prompt 调试。
- **程序性记忆**：以前我们通过 RAG 给 AI **陈述性记忆**（知识），现在我们通过 Skills 给 AI **程序性记忆**（方法）。

------

**结语**

Boris Cherny 的 13 步工作流，配合最新的 Agent Skills 架构，本质上是将程序员从**代码的实现者**，升级为了**代码生产系统的设计者与监督者**。

拒绝“聊天式”编程 - 深度解析 Claude Code 之父的系统化开发流

> 中国大模型领军企业智谱AI今日正式在香港联合交易所主板挂牌，成为继 MiniMax 之后又一家成功上市的国产大模型独角兽。在连年亏损与高强度研发投入的博弈中，资本市场给出的430亿港元估值，折射出对硬科技长跑者的信心与期待。

## 资本市场的理性与狂热

智谱AI（股票代码 02513.HK）的首秀表现平稳。发行价定为116.2港元/股，开盘微涨后回落至117.2港元，市值稳定在430亿港元上方。此次IPO共募集资金约43亿港元（约合5.5亿美元），为这场烧钱的“百模大战”补充了关键弹药。

财务报表揭示了技术型创业公司的典型特征 高增长与高亏损并存。数据显示，智谱AI在2022至2024年间营收年复合增长率（CAGR）超过130%，验证了其API调用与企业定制业务的爆发力。然而，为了维持技术领先，2024年研发费用占营收比重超过80%，导致净亏损持续扩大。资本市场的买单，更多是基于对其技术壁垒的认可，而非当下的盈利能力。

![Google_AI_Studio_2026-01-08T03_06_32.364Z.png](https://static.downly.cn/images/e19ecdbb1d1861013c514dcebd6e253a.png)<center>图源备注：图片由AI生成</center>

## 开源筑基与闭源变现

智谱AI之所以能稳居中国AI第一梯队，得益于其清晰的“开源+闭源”双轮驱动策略。

在开源侧，GLM系列模型在 Hugging Face 和魔搭社区的下载量已突破千万级，事实上成为了国产大模型的重要基座，通过广泛的开发者生态构建了强大的技术护城河。在商业化侧，公司推出了 GLM-Edge 和 GLM-AllSpark 等企业级闭源模型，并通过 Agent 开发框架和 RAG 引擎等完善的工具链，降低了金融、能源等传统行业集成 AI 的门槛。

## 募资剑指下一代多模态技术

本次募集的43亿港元将主要流向四个战略方向，其中最核心的是下一代多模态大模型 **GLM-V** 的研发，旨在提升视觉、语言与推理的融合能力。

此外，智谱AI将重点投入国产算力适配，深化与华为昇腾、寒武纪的合作，构建自主可控的 AI 训练与推理全栈。随着2026年成为中国大模型商业化的分水岭，智谱AI 必须在 OpenAI、Anthropic 等全球巨头的围剿中，利用本土化优势加速在金融风控、智能客服等场景的落地，将技术势能转化为可持续的商业利润。

![Google_AI_Studio_2026-01-08T03_06_34.502Z.png](https://static.downly.cn/images/ef71884bc75d4a204164a51e4ec1f5a5.png) <center>图源备注：图片由AI生成</center>

智谱AI登陆港交所 市值超430亿港元开启国产模型商业化新纪元

> 科技巨头在AI领域的竞赛持续升温，谷歌接连推出文件检测与搜索工具，Hume AI在语音克隆技术上取得新突破，科大讯飞则发布了支持多语言的深度推理大模型。与此同时，Meta将AI短视频推向欧洲市场，而OpenAI与AWS的巨额合作则预示着AI基础设施建设进入新阶段。

## 谷歌AI文件识别利器Magika 1.0发布，核心引擎全面升级

谷歌近日正式发布了其AI文件检测工具Magika的1.0版本，并宣布该项目的核心引擎已完全采用Rust语言重写。这一重大升级显著提升了工具的处理速度和内存安全性，使其在性能与安全方面实现了质的飞跃。Magika自去年开源以来，凭借其高效精准的文件类型识别能力，月均下载量已超百万次，新版本的发布将进一步巩固其在开发者社区中的地位。

![image.png](https://static.downly.cn/images/78e3181dc2000205f943ee9ce46d160a.png)
图源备注：图片由AI生成

## 私有数据检索新纪元，谷歌Gemini API推出文件搜索工具

为了简化开发者的私有数据集成流程，谷歌推出了一款名为“文件搜索工具”的全新Gemini API功能。该工具是一个全托管的RAG（检索增强生成）系统，允许用户直接上传私有文件，系统会自动完成索引和检索的全部流程。这意味着开发者无需再自行搭建和维护复杂的向量数据库，即可轻松将私有文件转化为可供AI模型查询的知识库，极大地降低了技术门槛。

![image.png](https://static.downly.cn/images/f6fda800041e315c16b12c84bef7bd0d.png)
图源备注：图片由AI生成

## 一次录音复刻灵魂之声，Hume AI语音转换功能惊艳上线

Hume AI公司推出的“语音转换”功能为个性化语音合成带来了革命性突破。用户仅需提供一次录音，系统便能精准捕捉并复刻原声的独特节奏、发音习惯和语调，并将其无缝移植到目标声音上。这项技术标志着语音AI正从过去机械的文本朗读，向能够传递真实情感与个性的新阶段迈进。该功能现已登陆其创作工作室和API平台，为内容创作、虚拟助手等领域开启了无限的创意空间。

![image.png](https://static.downly.cn/images/2664fa7735f97016c3b119b3518f9486.png)
图源备注：图片由AI生成

## Meta AI短视频“Vibes”登陆欧洲，是内容创新还是“AI泔水”引热议

Meta旗下的全AI生成短视频产品“Vibes”正式进军欧洲市场，并已集成至Meta AI应用中。用户可以通过简单的文字提示，或对他人作品进行“Remix”再创作，即可由AI生成独特的短视频内容。尽管Meta旨在通过此举构建一个社交化、协作式的AI创作生态，但完全由AI生成的内容质量和其对内容生态的潜在影响，也引发了部分用户关于其是“AI版TikTok”还是“AI泔水”的激烈讨论。

![image.png](https://static.downly.cn/images/ab264c8a7bc6cefc92426576babdad67.png)
图源备注：图片由AI生成

## 科大讯飞发布讯飞星火X1.5，深度推理能力再进化

在国内的世界声博会上，科大讯飞发布了其最新的深度推理大模型“讯飞星火X1.5”以及一系列相关AI产品。该模型在国内算力平台上完成了高效训练，其强大的多语言处理能力是本次升级的一大亮点，现已支持多达130种语言。科大讯飞强调，此次发布旨在通过先进的AI技术赋能各行各业，解决实际问题，彰显了其在人工智能领域的深厚技术积累和持续创新能力。

![image.png](https://static.downly.cn/images/0e046db589c524ce11c1db4cfa34b894.png)
图源备注：图片由AI生成

## 380亿美元豪赌，OpenAI与AWS联手构建AI基础设施新格局

OpenAI与亚马逊云服务（AWS）达成了一项为期七年、总额高达380亿美元的重磅合作协议。根据协议，OpenAI将获得数十万台英伟达GPU的计算资源，并将其托管于亚马逊遍布全球的数据中心。这次合作远超传统的云服务租赁模式，旨在为OpenAI构建更强大、更稳固的AI基础设施，以支持其未来更大规模模型的研发和训练，此举将对全球AI技术的发展格局产生深远影响。

![image.png](https://static.downly.cn/images/a84bc99a4fec836bab456f672c1b65ad.png)
图源备注：图片由AI生成

每日AI资讯1108：谷歌连发AI工具，OpenAI与Meta等巨头竞相布局

> 导语：今日AI界风起云涌，科技巨头纷纷加码机器人领域，特斯拉与Meta竞相布局，力图抢占未来智能硬件高地。与此同时，从谷歌的通用视觉模型Veo3，到阿里云的安全护栏Qwen3Guard，再到快手与蚂蚁百灵推出的高效能模型，AI技术正以前所未有的速度迭代升级，展现出强大的应用潜力与商业价值。

## 特斯拉的“擎天柱”雄心：人形机器人将成核心产品

特斯拉正全力推进其人形机器人“擎天柱”的规模化生产。CEO埃隆·马斯克预测，该机器人未来可能成为公司最重要的产品，其战略地位日益凸显。自去年十月展示其多样化功能以来，“擎天柱”在技术和商业化潜力上均取得了显著进步，预示着一个由智能机器人深度参与社会生产的新时代即将来临。

![image.png](https://static.downly.cn/images/f6624ba47b5947a3c6d630fd8beb001d.png)
<center>图源备注：图片由AI生成</center>

## 谷歌Veo3震撼发布：不止于视频生成，更能自主解谜

谷歌最新推出的Veo3视频生成模型实现了重大技术飞跃。该模型无需经过额外训练，便能自主完成寻找物体、修复图片甚至解决数独和迷宫等复杂的视觉任务。其强大的通用性被誉为视觉AI领域的“GPT-3时刻”，展示了AI在多模态理解与执行方面的惊人能力。

![image.png](https://static.downly.cn/images/029c4da135bf12b9a3501a0d95e427ea.png)
<center>图源备注：图片由AI生成</center>

## 苹果秘密武器Veritas曝光：加速Siri智能化升级

为应对日益激烈的AI市场竞争，苹果公司正在内部测试一款名为“Veritas”的新型聊天机器人。该工具旨在模仿ChatGPT和Gemini等先进AI模型，用于快速测试新功能，从而加速下一代Siri的开发进程，有望大幅提升Siri的用户体验和智能化水平。

![image.png](https://static.downly.cn/images/9e8fa83d6700876aa23a11078eee6187.png)
<center>图源备注：图片由AI生成</center>

## LiquidAI新突破：Liquid Nanos让边缘设备更智能

LiquidAI公司发布了专为树莓派等边缘计算设备优化的Liquid Nanos系列轻量级AI模型。该系列包含350M和1.2B两种参数版本，支持翻译、信息抽取、RAG、工具调用及数学推理等多种功能。此举旨在满足边缘设备在低功耗下实现高性能AI应用的需求，为开发者提供了灵活多样的解决方案。

![image.png](https://static.downly.cn/images/f70a113225dfd3cbc00d59eb2b2f420f.png)
<center>图源备注：图片由AI生成</center>

## Meta的机器人宏图：打造机器人界的“安卓”平台

Meta公司正投入巨资开发一个类似“安卓”系统的开放式人形机器人平台。该计划旨在利用其强大的大模型和海量数据资源，为机器人赋予更高的智能，从而重塑行业格局并巩固自身的核心技术优势。相关研究已于今年初全面启动，显示出Meta在机器人领域的巨大野心。

![image.png](https://static.downly.cn/images/fa3dc7f07f01952e73e58d5e57474b9c.png)
<center>图源备注：图片由AI生成</center>

## 阿里云通义新成员：Qwen3Guard为AI安全保驾护航

阿里云通义团队发布了其首款安全护栏模型Qwen3Guard。该模型基于Qwen3架构进行微调，专注于提升AI交互的安全性，能够精准识别并防护用户输入及AI生成内容中的潜在风险，为人工智能的健康发展提供了可靠的安全保障。

![image.png](https://static.downly.cn/images/e273d5ac61df5e9b21436527de0691c2.png)
<center>图源备注：图片由AI生成</center>

## 蚂蚁百灵开源新模型：大幅降低AI深度推理成本

蚂蚁百灵团队开源了两款高效思考模型——Ring-flash-linear-2.0和Ring-mini-linear-2.0，同时发布了FP8融合算子与线性Attention推理融合算子。这些创新旨在显著提升AI的深度推理效率，支持处理超长上下文，并通过架构与算子的协同优化，实现了性能的飞跃，有效降低了AI应用的推理成本。

![image.png](https://static.downly.cn/images/6e11b5f3c99c53106604b7dcb05a4a0f.png)
<center>图源备注：图片由AI生成</center>

## 快手KAT代码大模型发布：代码生成能力表现卓越

快手Kwaipilot团队正式发布了KAT-Dev-32B和KAT-Coder两款代码智能大模型。其中，开源的32亿参数模型KAT-Dev-32B在权威的SWE-Bench测试中，问题解决率高达62.4%，位列开源模型第五。该系列模型旨在提升开发者的编程效率，并推动代码智能技术在更多场景下的应用与发展。

![image.png](https://static.downly.cn/images/4356e5bdad5ddd919cc300e4edfdd7ad.png)
<center>图源备注：图片由AI生成</center>

## Moondream3.0惊艳登场：视觉推理超越GPT-5

新发布的Moondream 3.0预览版模型在多项基准测试中展现了卓越的性能。该模型采用高效的混合专家架构，仅激活2亿参数（总参数9亿），便在视觉推理能力上超越了GPT-5、Gemini和Claude4等顶尖模型，并支持高达32K的上下文处理，实现了视觉AI技术的重大突破。

![image.png](https://static.downly.cn/images/a08bd39fe0ddf40825c6fd82cc10daf3.png)
<center>图源备注：图片由AI生成</center>

每日AI资讯0929：巨头竞逐机器人赛道，多款AI模型迎来新突破

> 导语：今日AI领域动态纷呈，从Zendesk利用GPT-5大幅提升客服效率，到商汤科技为开发者提供及时的迁移支持，再到谷歌、通义千问等巨头不断推出革新性模型，AI技术正以前所未有的速度渗透并重塑各行各业。与此同时，AI在艺术创作领域的潜力也得到进一步释放，无论是动画长片还是音乐单曲，都展现了惊人的创造力。而麻省理工学院的“读心”设备和AI人才市场的激烈竞争，更是预示着一个由AI驱动的全新时代正在加速到来。

---

## Zendesk集成GPT-5 AI客服独立解决问题能力飙升

Zendesk宣布其平台已成功整合OpenAI的GPT-5技术，这一升级使其AI客户服务代理的能力实现了质的飞跃。现在，AI不仅能处理复杂的、需要多轮对话的客户咨询，还能独立执行如退货处理等多步骤操作。数据显示，整合后AI能够独立解决超过50%的客户服务请求，在某些场景下，这一比例甚至高达80%至90%，极大地提升了客户服务的效率和问题解决率。

![image.png](https://static.downly.cn/images/75c240eebb82149de9a9c1e19bfdec7e.png)
<center>图源备注：图片由AI生成</center>
 

---

## 商汤科技雪中送炭 为Claude API用户提供5000万免费Token

针对Anthropic公司停止向部分中国企业提供Claude API服务的突发情况，商汤科技迅速响应，推出了“日日新”SenseNova大模型平台的迁移支持计划。为了帮助受影响的用户平滑过渡，避免业务中断，商汤科技慷慨地为迁移用户提供了高达5000万的Token免费体验包，展现了其作为本土AI巨头的责任与担当。

![image.png](https://static.downly.cn/images/48910bbf87b534a29a37ec63fea982c4.png)
<center>图源备注：图片由AI生成</center>
 

---

## 报告撰写神器 Google NotebookLM新增80种语言与自定义风格

谷歌对其强大的笔记工具NotebookLM进行了重要更新，新增了报告生成功能。新功能支持超过80种语言，并且允许用户根据上传的资料，自定义生成报告的语气、风格和结构。无论是撰写博客文章还是正式报告，AI都能根据文档类型动态推荐最佳格式。用户还可以通过输入长达千字的详细提示词，对生成内容进行精细化的控制。

![image.png](https://static.downly.cn/images/c5fabf5f868c87dc5cb038186fc1b830.png)
<center>图源备注：图片由AI生成</center>
 

---

## OpenAI入局动画电影 《Critterz》欲以AI颠覆好莱坞

OpenAI正投入资源，支持一部名为《Critterz》的AI动画长片的制作。这部影片的制作模式极具颠覆性：预算低于3000万美元，团队仅30人，制作周期预计9个月。该片计划在2026年5月的戛纳电影节上首映，其目标是验证通过AI技术大幅降低好莱坞电影制作成本和时间的可行性，或将为电影行业带来一场深刻的变革。

![image.png](https://static.downly.cn/images/3522adc8281067738c4415f3ed180b77.png)
<center>图源备注：图片由AI生成</center>
 

---

## AI当歌手 昆仑万维Mureka V7.5发布全球首支AI单曲

昆仑万维发布了由其最新的Mureka V7.5模型创作的全球首支AI音乐单曲《Digital Heartbeat》。这首歌曲支持多达十种语言的演绎，充分展示了AI在音乐创作领域的惊人潜力。特别是在中文歌曲的演绎上，无论是在音色、演唱技巧还是情感表达的细腻程度上，都取得了显著的进步，让人们看到了AI成为专业音乐人的可能性。

![image.png](https://static.downly.cn/images/47244d45596d1f29a560a52a348e94c6.png)
<center>图源备注：图片由AI生成</center>
 

---

## 歌声也能精准识别 通义千问发布全新语音识别模型

通义千问团队发布了其最新的语音识别模型Qwen3-ASR-Flash。该模型基于强大的Qwen3基座，并经过海量多模态及ASR数据的训练，具备极高的识别精度和鲁棒性。尤为突出的是，它在极具挑战性的歌声识别任务上，错误率低于8%。在中英文及多语种的基准测试中，该模型均表现出色，为语音转文字技术树立了新的标杆。

![image.png](https://static.downly.cn/images/8933f951c68057a18dfa381b55682fb1.png)
<center>图源备注：图片由AI生成</center>
 

---

## 抢人大战升级 MiniMax与字节跳动祭出天价期权激励

AI领域的人才争夺战已进入白热化阶段。为了吸引并留住顶尖人才，MiniMax与字节跳动等头部公司纷纷推出了极具吸引力的高额期权激励计划。MiniMax为核心员工提供了价值数十万至数百万美元的期权，旨在将个人利益与公司长期发展深度绑定。而字节跳动则对其Seed部门的大模型技术员工实施月度快速兑现的期权激励，月薪高达9至13万元人民币，力度空前。

![image.png](https://static.downly.cn/images/d1921e260d3b88762558d77c1ba69878.png)
<center>图源备注：图片由AI生成</center>
 

---

## 心里想什么AI就知道 麻省理工发布“无声沟通”设备AlterEgo

麻省理工学院（MIT）的科学家们开发了一款名为AlterEgo的非侵入式可穿戴AI设备，它开启了“无声沟通”的全新可能。该设备能够捕捉到用户在心中默念指令时，面部和喉部产生的微弱神经肌肉信号，并将其转化为语音输出或设备指令，整个过程无需用户发出任何声音。这项技术预示着人机交互方式的革命性未来。

![image.png](https://static.downly.cn/images/45e8dc19cde36e7b5e5c5e32e6d62010.png)
<center>图源备注：图片由AI生成</center>
 

---

## 滤镜新玩法 Snapchat推出文本生成AI图像功能

社交应用Snapchat为其付费订阅用户推出了一项名为“Imagine Lens”的创新AI功能。这是Snapchat首款开放式提示词图像生成滤镜，允许Snapchat+ Platinum和Lens+的用户通过输入简单的文本提示词，来实时生成、编辑和重制独特的图像滤镜。用户可以将这些个性化创作分享到Snapchat平台内外，极大地丰富了社交表达的创意空间。

![image.png](https://static.downly.cn/images/e68d40fad4d578e4ee50ebed5918104c.png)
<center>图源备注：图片由AI生成</center>
 

---

## 移动端文本处理利器 谷歌发布高效嵌入模型EmbeddingGemma

谷歌深度学习团队发布了一款专为移动设备设计的开源文本嵌入模型——EmbeddingGemma。该模型拥有3.08亿参数，在权威的MTEB基准测试中，被评为500M参数以下级别中性能最佳的多语言嵌入模型。它能够高效支持RAG和语义搜索等任务，并且无需联网即可在设备端本地运行，其性能甚至可以媲美体量两倍于它的模型。

![image.png](https://static.downly.cn/images/89e12614fd621da022f4ba9c64f021dc.png)
<center>图源备注：图片由AI生成</center>
 

---

## AI帮你深度研究 InfoSeek框架构建复杂知识网络

一个名为InfoSeek的全新人工智能框架被提出，旨在合成用于复杂深度研究任务的数据。该框架通过一个创新的双代理系统，深度挖掘文本中的实体与关系，并构建起一棵“研究树”。通过引导用户在这棵知识树上进行层层深入的探索，InfoSeek能够帮助用户获得对复杂问题更全面的答案。其相关数据集已经向公众开放。

![image.png](https://static.downly.cn/images/6c2f1948635bbb9f46a966a1657af8c2.png)
<center>图源备注：图片由AI生成</center>

每日AI资讯0909：AI应用全面爆发，重塑客服、颠覆创作、开启“无声沟通”新纪元

> 今日AI界风起云涌：清华与东北大学联手推出UltraRAG 2.0，以50行代码简化RAG系统构建；Perplexity对Chrome的收购意向撼动浏览器市场格局。腾讯连发两款开源神器，单图生成3D世界的HunyuanWorld-Voyager与开箱即用的Youtu-Agent框架。谷歌、即梦AI、通义实验室、微软等巨头也纷纷亮剑，从网页内容理解、多模型服务到智能体开发框架，技术革新正以前所未有的速度，重塑我们的数字生活与开发范式。

## 清华联手东北大学发布UltraRAG 2.0：50行代码定义RAG新范式

清华大学与东北大学等机构联合发布了UltraRAG 2.0框架，它基于创新的模型上下文协议（MCP）架构，允许开发者通过简单的YAML文件来配置和构建复杂的检索增强生成（RAG）系统。该框架支持串行、循环、条件分支等多种逻辑，极大地降低了高性能RAG应用的开发门槛，让复杂的AI系统搭建变得前所未有的简单。

![插图：代码流与神经网络的抽象结合](https://static.downly.cn/images/71866b30d3bd8cb39ead10556f95a395.png)
图源备注：图片由AI生成

## AI浏览器战争升级 Perplexity欲收购Chrome

AI搜索公司Perplexity对谷歌Chrome浏览器提出高达345亿美元的收购报价，此举震惊业界，标志着AI对传统浏览器市场的颠覆性冲击正式拉开序幕。与此同时，Anthropic公司也推出了针对Chrome的Claude扩展，AI与浏览器的深度融合已成大势所趋，一场围绕下一代智能浏览体验的战争已然爆发。

![插图：两个科技巨头的Logo在浏览器窗口中对峙](https://static.downly.cn/images/a185998c7389e0d433c242b8a11a9cfb.png)
图源备注：图片由AI生成

## 腾讯再亮王牌 HunyuanWorld-Voyager实现单图生成3D世界

腾讯AI研究团队开源了其最新的研究成果HunyuanWorld-Voyager。这一模型堪称“神器”，仅需一张普通的2D图像，就能即时生成与之完全一致的3D点云世界。凭借其卓越的原生3D重建能力，在相机控制、内容对齐和3D一致性上表现出色，成功登顶WorldScore全球排行榜，为3D重建和图生3D领域带来了革命性突破。

![插图：一张风景照片悬浮在空中，下方延展出一个完整的、可供探索的3D立体世界]![image.png](https://static.downly.cn/images/8e0e6ffc6db2b93dfa1938d503f47f9d.png)
图源备注：图片由AI生成

## 人人都是开发者 腾讯优图开源Youtu-Agent智能体框架

腾讯优图实验室正式开源Youtu-Agent智能体框架，主打“开箱即用”的便捷理念。开发者无需进行复杂的模型训练，只需从GitHub上获取代码，通过编写简单的YAML配置文件来定义智能体的具体行为，便能迅速搭建并运行个性化的智能体应用，极大地降低了技术门槛。

![插图：一个即插即用的模块化机器人，用户可以轻松更换代表不同功能的模块](https://static.downly.cn/images/e6fa2a42972d2771714972f5728f325c.png)
图源备注：图片由AI生成

## 谷歌Gemini API添新翼 AI可“阅读”并理解整个网页

谷歌为其Gemini API增加了一项名为URL Context的全新功能。这项技术使得AI不再局限于抓取网页摘要或部分信息，而是能够像人类一样深入、完整地理解和解析整个网页的内容。这一重大进展意味着开发者可以构建出更精准、更智能的应用，实现对网络信息的深度利用。

![插图：一个AI大脑正在扫描一个网页，网页中的文字和图片转化为结构化的数据流](https://static.downly.cn/images/dca8e3de45333203759164411c551201.png)
图源备注：图片由AI生成

## 即梦AI模型全面开放API 提供一站式图像视频生成服务

即梦AI与火山引擎达成合作，将其旗下包括文生图、图生图、视频生成、数字人等在内的一系列先进AI模型，通过API的形式向企业级用户和开发者全面开放。此举旨在提供一个一站式的图像与视频生成解决方案，开发者可以轻松接入并利用这些经过市场验证的强大功能，创造高质量的视觉内容。

![插图：一条API数据流从一个服务器流向多个不同的终端设备，每个设备上都显示着由AI生成的不同风格的图像和视频](https://static.downly.cn/images/8f7698019e45a7460e2534eb9e4357f2.png)
图源备注：图片由AI生成

## Cherry Studio携手硅基流动 免费开放Qwen38B模型

为了提升用户体验，AI桌面客户端Cherry Studio宣布与硅基流动达成深度合作，向所有用户免费提供通义千问Qwen38B模型。该模型以其出色的推理能力、指令遵循和多语言支持而广受好评。此次合作将进一步丰富Cherry Studio的多模型生态，让跨平台用户能更便捷地享受到顶级AI模型的强大功能。

![插图：一个樱桃形状的工作室Logo与一个芯片Logo握手，背景是流畅运行在不同操作系统上的AI界面](https://static.downly.cn/images/3131fa6c37fb1c342cc9be32e62576d8.png)
图源备注：图片由AI生成

## 通义实验室发布AgentScope 1.0 打造一站式智能体开发平台

通义实验室正式推出新一代开源智能体开发框架AgentScope 1.0。该框架以开发者为核心，致力于解决多智能体从开发、构建到运行和管理的全生命周期难题。通过其三层技术架构（核心框架、Runtime和Studio），AgentScope 1.0为开发者提供了灵活且强大的解决方案，让构建安全、高效的智能体应用变得更加简单。

![插图：一个开发者在一个可视化的工作台上拖拽不同的智能体模块，构建出一个复杂的多智能体协作系统](https://static.downly.cn/images/c1287b323739b9d5ca266dcec2ca7d27.png)
图源备注：图片由AI生成

## 微软Copilot能力升级 免费用户也可多文件推理

微软宣布对其AI助手Copilot进行重要更新，免费向所有网页版和Windows 11版用户开放多文件分析功能。现在，用户可以一次性上传最多三个文件，让Copilot进行跨文档的理解和推理。这一此前仅限付费用户的功能将极大提升Copilot的实用性，例如可以同时分析简历和招聘启事，为求职者提供精准建议。

![插图：三份不同的文档被一只机械手同时送入一个Copilot大脑中进行分析和比较](https://static.downly.cn/images/baaf1ea28902e437966fb6921c6d1b56.png)
图源备注：图片由AI生成

## Google发布Nano Banana AI图像编辑进入“一句话”时代

Google旗下Gemini 2.5 Flash Image团队推出了革命性的AI图像引擎Nano Banana。这项新技术颠覆了传统的图像编辑流程，用户只需用一句话描述想要进行的修改，AI即可精准完成操作。这项功能的推出，极大地降低了图像处理的门槛，让专业级的图像编辑变得像日常对话一样简单便捷。

![插图：一个人对着麦克风说话，旁边屏幕上一张复杂的图片根据语音指令实时发生改变](https://static.downly.cn/images/2c672eaf942f6300b1fe1c0499d7f87d.png)
图源备注：图片由AI生成

每日AI资讯0903：未来科技浪潮，人工智能重塑数字世界



> 导语 今日AI界风起云涌，从腾讯开源企业级文档框架WeKnora，到面壁智能发布堪比“手机GPT-4V”的MiniCPM-V 4.0模型，端侧AI正迎来革命性突破。硬件巨头AMD与高通宣布支持开放模型gpt-oss，为边缘计算注入强心剂。同时，微软将AI游戏教练引入Windows 11，MiniMax的语音模型实现跨语种音色复刻，谷歌的AI编程助手Jules正式上线，而一场AI国际象棋赛更是上演了Grok-4爆冷击败Gemini 2.5 Pro的精彩对决。

---

## “手机上的GPT-4V”诞生 MiniCPM-V 4.0开源挑战端侧极限

面壁智能（OpenBMB）团队与魔搭ModelScope社区联手，正式开源了新一代多模态大模型MiniCPM-V 4.0。该模型以其仅4.1B的参数量，在图像、多图乃至视频理解等多个权威评测中展现出卓越性能，甚至超越了GPT-4.1-mini等更大规模的模型，被誉为“手机上的GPT-4V”。特别值得一提的是，MiniCPM-V 4.0针对iPhone 16 Pro Max等移动设备进行了深度优化，实现了极快的响应速度和良好的发热控制，让用户在手机上也能流畅体验强大的多模态AI功能。此次开源还配套提供了详尽的部署工具与教程，极大地推动了端侧多模态AI的应用与普及。

![image.png](https://static.downly.cn/images/770f68d16321bfbf73c22bc7bd8a7bef.png)

## 腾讯亮出企业级AI利器 开源文档理解框架WeKnora

腾讯正式开源了其专为复杂异构文档设计的智能问答框架——WeKnora（维娜拉）。该框架提供了一套从文档处理、知识建模、语义检索到推理生成的完整流水线。它基于强大的大语言模型，并融合了多模态预处理、向量索引等先进技术。WeKnora支持模块化的RAG（检索增强生成）设计，允许用户轻松切换主流模型并进行私有化部署，为企业知识管理、科研文献分析等场景提供了高效、易用的解决方案，并配备了便捷的Web界面及微信生态部署能力。

![image.png](https://static.downly.cn/images/093bdc8395d84febf08d0effd70c0e20.png)

## 硬件巨头拥抱开放AI AMD与高通支持gpt-oss模型

AI的运行不再仅限于云端，AMD与高通两大硬件巨头宣布，旗下硬件将全面支持OpenAI的gpt-oss系列开放推理模型，标志着边缘AI计算迈出了关键一步。AMD的锐龙AI Max+ 395处理器成为首款支持gpt-oss-120b模型的消费级AI PC处理器，展示了在终端设备上运行百亿级模型的强大能力。与此同时，高通骁龙平台也能高效运行gpt-oss-20b模型，展现出色的推理性能。这一合作预示着未来的智能设备将拥有更强的本地AI处理能力，AI应用场景将变得更加灵活和普及。

![image.png](https://static.downly.cn/images/04a5ae79547e4b36b5de5d7ab00bea20.png)

## AI声音魔术师 MiniMax Speech 2.5实现跨语言音色复刻

MiniMax公司推出了其新一代语音生成模型Speech 2.5，在多语言处理和音色模拟方面取得了重大突破。该模型支持多达40种语言，最引人注目的是其强大的跨语言音色复刻能力，能够保留说话人的口音细节，即便切换语种也能保持音色的一致性。相较于前代产品，Speech 2.5在发音准确度、自然度和性价比上均有显著提升，为内容创作、在线教育、智能客服等领域带来了前所未有的效率与创新机遇。

![image.png](https://static.downly.cn/images/6a8f1e91250c1cb92077f66829ce98af.png)

## 你的专属游戏教练 微软Xbox Copilot登陆Windows 11

微软正将强大的AI助手Xbox Copilot深度集成至Windows 11的游戏栏中，旨在为PC玩家打造一位全天候的智能游戏伙伴。这位“AI教练”能够理解玩家的游戏进程和Xbox活动，提供高度个性化的帮助。无论是需要游戏攻略、战术策略，还是通过游戏截图提问，Copilot都能给出精准解答。它还支持语音交互，让玩家无需中断游戏即可获得帮助。目前该功能已向Insiders成员开放英文预览版，未来将逐步推广。

![image.png](https://static.downly.cn/images/d5013674c550765f26934c405c0097c3.png)

## AI棋坛大爆冷 Grok-4横扫Gemini 2.5 Pro晋级决赛

在由谷歌DeepMind与Kaggle联合举办的首届AI国际象棋对抗赛半决赛中，上演了惊人的一幕。来自xAI的Grok-4模型出人意料地以4:0的绝对优势横扫了赛前被广泛看好的谷歌Gemini 2.5 Pro。另一场半决赛中，OpenAI的O3则稳定发挥，以4:0击败同门师弟O4-mini。这场爆冷大胜让Grok-4一战成名，它将与O3在决赛中争夺首届AI国际象棋赛的冠军宝座。

![image.png](https://static.downly.cn/images/3c1ff46d27b2980fcf4487c4b66ad27f.png)

## 谷歌AI编程助手Jules正式亮相 可自主修复和更新代码

谷歌宣布其AI编码助手Jules已结束beta测试，正式上线。Jules是一款基于强大的Gemini 2.5 Pro模型的异步编程代理工具，它能够深度集成于GitHub。开发者可以将代码库克隆到Google Cloud虚拟机中，然后授权Jules自主执行任务，例如修复bug或更新代码。这种基于代理的工作模式允许Jules在后台独立完成复杂的编码工作，从而让开发者能够解放出来，专注于更具创造性的任务。

![image.png](https://static.downly.cn/images/62c962ac9501f412465ef9b76e04aff5.png)



搜索结果: RAG