GitHub Copilot app 新手教程:如何用 canvases 构建自定义工作流

GitHub Copilot 应用新增 canvases(画布)能力,用户用自然语言描述工作流,就能生成看板、清单、仪表盘等自定义界面,并与 AI 智能体在同一界面上实时协作。

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GitHub Actions 的 API 和 UI 调整了工作流运行记录的查询计数逻辑:结果超过 2,500 条时不再返回精确数字,而是统一显示“2,500+”。这是为了解决大批量查询超时导致计数失真的问题,对依赖该接口做统计和自动化的开发者影响最大。

车队管理软件初创公司 Proaction 用 OpenAI 的 Codex 把客户演示从"必须拉工程师"变成"销售自己动手做",2026 年 9 月公布的案例显示其销售额提升 60%,每月省下 40–60 个工程小时。这说明 AI 编程工具的价值,正在从"帮程序员写代码"外溢到"帮非技术岗位直接产出可用产品"…

当你在 Accelerate 的 split_between_processes() 中传入 tuple 类型数据并同时设置 apply_padding=True 时,会在所有 rank 上触发该报错;优先检查输入是否为 tuple,以及当前 accelerate 版本是否已包含类型感知的 padd

Hacker News 上出现一个用 AI Agent 自动优化 CUDA Kernel 的开源项目,作者用 LangGraph 给 Agent 的行动划出“围栏”,并用逐字节比对来验证优化后 Kernel 的输出是否与参考实现一致。它值得关注的地方不在于性能数字,而在于把 Agent 的工作流收窄成一个可验…
![[Bug]: IndexError: list index out of range when using azure openai with claudecode](https://www.chat-gpts.plus/wp-content/uploads/2026/09/35785-b056b9a5-768x403.jpg)
该报错通常出现在通过 LiteLLM 转发 Azure OpenAI 的流式响应、并使用 Claude Code 走 /v1/messages 适配器时,Azure 返回了 choices 为空的 chunk,而代码直接索引 choices[0] 导致越界。优先确认 LiteLLM 版本并升级到包含

这个报错通常出现在运行 AutoGen 的 notebook/agentchat_qdrant_RetrieveChat.ipynb 示例时,FastEmbed 缓存的模型文件下载不完整,导致 Qdrant 检索组件找不到 model.onnx 或 model_optimized.onnx 。优先排
![[Feature] Governance extension for AutoGen — policy enforcement and agent identity](https://www.chat-gpts.plus/wp-content/uploads/2026/09/7613-0be2a7cd-768x403.jpg)
这不是一个运行时报错,而是 AutoGen 缺少企业级治理能力的 Feature Request:多智能体对话中无法对 tool calls 强制组织策略、验证 agent identity、或审计 agent actions。优先排查点不是“修 bug”,而是确认你需要的是策略执行层(policy

甲骨文曾重金押注的墨西哥州“木星计划”数据中心,正卡在电力和审批两道关口上;这暴露了甲骨文在 AI 算力扩张中,把大量筹码压在了自己无法完全掌控的基础设施环节。

微软为独立 Copilot 应用换上标签页界面,把 Office 应用、自然语言编程和自动化代理塞进同一个入口,目标是让 Copilot 从聊天工具变成能承接实际工作的 AI 平台。