Noma Labs 披露的 GitLost 漏洞，把 AI Agent 的安全问题从“模型会不会胡说”拉回到更硬的一层：当 Agent 同时读取公开 Issue、拥有私有仓库权限、还能公开回复时，提示词注入就不再是文本游戏，而是权限泄露。
micro-radar 是一个基于 ESP32-C3 的开源桌面航班雷达，通过 Wi-Fi 调用 OpenSky API 获取附近实时航班数据，并显示在 1.28 英寸圆形屏幕上。它不是 ADS-B 接收机，却很适合普通人理解开源硬件、公共数据 API 和桌面信息装置的边界。
2026 年爬虫工具怎么选？本文对比 Firecrawl、Crawl4AI、Scrapling、Scrapy、Crawlee、Playwright、Selenium、ScrapeGraphAI，覆盖 AI Agent、RAG、动态网页、传统大规模爬取、本地开源和 API 服务等场景。
Scrapling 不是又一个 BeautifulSoup 包装器，而是在尝试解决传统选择器爬虫最痛的稳定性问题：页面一改，脚本就死。本文从自适应解析、Fetcher、Spider、MCP 接入和与 Scrapy / Playwright / BeautifulSoup 的选型差异，拆解它适合放在哪里、不适合神化到哪里。
Axiom 把 Windows AI 助手拆成 Architect、Builder、Critic 三个角色，再配合沙箱和工具代理执行任务。它真正值得看的，不是“本地运行”，而是个人电脑上的 Agent 工作流正在变成一条可审计、可分工、可纠错的流水线。
AI 编程助手越来越会写代码，但也越来越容易把小需求写成大工程。ponytail 反其道而行之：教 AI 少写代码、复用已有能力、优先标准库和原生能力。这不是偷懒，而是一次关于工程克制的实验。
AI Agent 在后台偷偷烧钱？从多 Agent 架构的真实账单出发，拆解 Token 成本失控的 5 个元凶及 3 个实测有效的控制手段。
Cornell 博士生用 2000 行 C 代码实现了一个五脏俱全的操作系统，能跑在 QEMU 和真实 RISC-V 硬件上。本文拆解其三层架构、9 个课程实验，以及为什么它比 xv6 更适合入门。
拆解 12 条真实可行的 AI 变现路径，附收入数据、工具推荐和踩坑警示。不是鸡汤，是实操手册。
实测 5 款热门 AI 高考志愿填报工具，发现同样分数给的建议完全不同。数据滞后、幻觉频发、个性缺失——AI 到底该怎么用才不踩坑？