面向初学者的GitHub Copilot应用：管理工作
GitHub 官方在 Copilot 系列教程中推出“My work”面板，将拉取请求、Issue 和 Copilot 任务集中到一个统一视图里，相当于给 AI 辅助开发加上了一个项目管理中枢。
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Claude Code 的增长神话破灭了 进入现实的苦哈哈个位数增长模式，程序员渗透的也差不多了，该去 codex 的也都走了，cowork 难用得不行也没吃下 work 市场太多 大家都要好好做人，不要在 ARR 增长最快的时候太飘 想到五六月的时候他们团队在外面疯狂鼓吹 AI 自我进化，自我开发软件，自我优化模型 现实世界是如此现实
曾在 2026 年上半年被寄予厚望的 Claude Code，其增长势头正在明显放缓，已从爆发期转入个位数增长的平稳阶段。开发者渗透接近天花板，部分用户流向 Codex，而 Anthropic 试图借 Cowork 拓展更广泛工作场景的努力，目前并未见到明显成效。
神了，有神人用破甲模型中转站拿 AI 攻击中国政府网站，最后把整个中转站都送走了。 今天看到好几个破甲模型站的群直接炸了。 这里解释一下什么叫「破甲模型站」。 简单来说，就是有人通过越狱提示词、修改 System Prompt 等方式，绕过或削弱开源、闭源模型原本的安全限制，再通过 API 中转站把这些「破甲」后的模型提供给用户使用。 根据流传的截图，有个群主在群里称，有人用「破甲模型」攻击政府网站，今天开始被慢慢排查，随后管理员直接…
有用户通过“破甲模型”API 中转站，尝试攻击中国政府网站并疑似获取后台权限，最终导致该中转站宣布停止运营。这件事首次将“无安全限制大模型被用于真实网络攻击”从讨论变成了实战案例。
认识很多灰产，没办法，经济下行，阿里腾讯一大堆硕士博士技术高手下岗了，35岁以上没人要了，又有黑客技术和网路流量经验 再说了，中国经济这吊样子，除了海外灰产，还有什么赚钱？ 网络都说了，3年有期以下在中国不值得做了 但有个冷知识，赚钱最多不是灰产本身 是给灰产配套的产业链： https://t.co/QGfBwGvF98大模型，色图色播虚拟客服，AI建号导流量，收益的是那几个视频大模型巨头 2.支付，海外通道+U转外汇人民币结算，这一…
一条在 X 平台获得超 8 万次浏览的帖子指出，当前经济压力下，大量具备技术背景的失业人员流向海外灰产，而真正获利的是为灰产提供 AI 建号、支付通道和流量分发等配套服务的产业链，最终利润仍被权力环节抽成。
GPT2 x 单色 x 网点设计 x 高级感 x 美学提示词 x VOL.009 散步回来，夜色下，想到了这个安静的提示词创意 而且特别强调了：文字和图形之间的动态排版 确实是安静、高级感、智能的一组提示词 很是推荐给有需要的朋友 悄悄告诉你：grok 也可以用这组提示词，同样效果不俗！ 提示词如下⤵️ “` 请将我上传的每一张照片分别制作成一张独立的高级设计海报，不多图拼接，每张照片单独输出。整体采用3:4竖版构图，上下两个区域高…
AI 提示词创作者“小小东”发布了一组用于将普通照片转成“高级感艺术海报”的 GPT-2 提示词，强调单色、网点印刷、极简排版和文字与图形的动态关系，并称 Grok 模型同样适用。
Kubernetes 探针的工作原理
Kubernetes 官方生态开发者用 10 万行代码在浏览器里模拟真实集群，直观展示了 Startup、Readiness、Liveness 三类探针的工作原理与常见误区。这件事的价值在于：它把复杂的容器编排调试过程可视化，帮助开发者真正理解探针机制，减少误配置导致的线上故障。
issue: tool and skill toggles in the Integrations menu do not update until the submenu is reopened
该问题发生在 Open WebUI 聊天输入框的 Integrations 菜单中，点击 Skills 或 Tools 子菜单里的开关后，开关状态不会立即刷新，必须关闭并重新打开子菜单才会显示正确状态。优先排查前端状态更新逻辑，特别是 toggle 处理函数中直接修改本地变量的写法。
issue: System prompt is duplicated after tool call
该报错发生在 Open WebUI 通过 manifold pipe 模型调用工具后，紧接着发送的请求体中系统提示词（system prompt）被重复注入。优先排查工具调用后的续传请求是否触发了 bypass_system_prompt 绕过逻辑的缺失，该问题已在 dev 分支修复。
ASR pipeline silently destroys stereo audio in channels-last layout (what soundfile/librosa return): mean(axis=0) averages across time
该报错发生在 Transformers 的自动语音识别（ASR）pipeline 处理双声道（stereo）音频时。若音频由 soundfile 或 librosa 加载（形状为 samples × channels），pipeline 内部用 mean(axis=0) 降混音会错误地按时间轴求均值
人工智能时代的数学
Hacker News 上围绕“人工智能时代的数学”展开讨论，核心争议是：当定理证明复杂到无人能完全理解、只能靠 Lean 等形式化验证确认正确时，我们是否还应该接受它并继续在其上搭建新成果。