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视觉 Agent 爬取 vs Playwright 脚本：Browser Use 2026 选型表

阅读提示 2026 年浏览器采集有两条热门路线： Playwright / Puppeteer 脚本 — 选择器 + 确定性流程视觉 Agent（如 Browser Use） — 截图 + 多模态模

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第 01 章：语言生成的三次范式之争 —— 从 RNN 到 AR 到扩散一、从一个类比开始想象你在写一篇文章。自回归模型的做法是：从第一个字开始，一个字一个字往后写。写到第 100 个字的时候，你

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做 Java 后端的同学应该都有这种感觉：这几年每次看到 AI 的新进展，心里都会闪过一个念头——这事跟我有什么关系？模型训练是 Python 的事。数据 pipeline 是 Python 的事

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大家好，我是孟健。这周我翻了 510 个 Agent session。最明显的感受是：Agent 越强，人越要会管理。别再只研究 prompt 和模型版本了。真正拉开差距的，是你有没有给 Agen

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阅读提示列表页上的「Load More / 加载更多」是动态爬虫的经典噩梦：按钮 class 名随前端改版变化点击后要等 XHR，条目数不固定翻到底没有明确「最后一页」信号传统 Play

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本文尝试使用Openspec+ Superpower 对 vibeCoding做工程化的尝试。通过组合方案让代码开发更可控

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用AI每天复刻一个微信小游戏 · Day 1：打个螺丝〇写在前面 Day 1 选的是《打个螺丝》。这款游戏在微信畅玩榜上排名第四，但我选它不主要是因为热度——而是因为它是这份清单里逻辑最干净的一

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千行代码,一步步搭出一个现代 LLM 推理引擎,吃透大模型推理的每一项关键技术。本阶段目标 — 最简推理实现用最朴素的方式把端到端推理跑通:先搭起整体框架,再逐个模块替换为完整实现。整个阶段共 5

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导读本文通过真实案例展示了如何利用 Claude Code 的 /prd、/goal、/after-goal 三个斜杠命令，实现从需求拆解到代码合入的全自动化开发流程。该流程成功将原本分散、手

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阅读提示做 AI 采集 Agent 时，很多人第一步就踩坑：把整页 DOM 或 innerHTML 全量丢给模型。一个中等复杂度的电商列表页，全量 HTML 轻松 80KB～200KB，换算成 t

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AI 编程助手不仅仅是个代码补全工具，还是个能独立处理复杂逻辑的智能体。为了让这些工具更加顺手，开发者通常会通过安装各种附加组件来扩展其能力。

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AI 编程 Agent（比如 Claude Code）用久了，对话上下文会越来越臃肿——读过的代码、搜索结果、工具调用、思考过程全堆在一起。不治理的话，这些东西很快塞满上下文窗口，每次请求都更贵，真正

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