从零开发一个 DeepSeek Harness 插件

DeepSeek 开源社区发布了一篇实操教程,展示如何从零开发一个 Harness(dsh)插件并在 Web UI 中运行。这个“万物皆插件”的 Agent 运行时框架,正在降低开发者自定义 AI 代理的门槛。

DeepSeek 开源社区发布了一篇实操教程,展示如何从零开发一个 Harness(dsh)插件并在 Web UI 中运行。这个“万物皆插件”的 Agent 运行时框架,正在降低开发者自定义 AI 代理的门槛。

OpenAI 的 Codex 已经从单纯的代码生成工具演变为可执行任务的 AI Agent,但多数新用户卡在界面逻辑和功能选择上。这篇社区长文教程梳理了 Codex 的项目、任务、权限和扩展能力,帮助开发者避免把 Agent 当成普通聊天机器人来用。

一份关于 OpenAI Codex CLI 斜杠命令的完整指南在社区流传,系统梳理了 /model 、 /fast 、 /personality 等命令的真实用法,核心观点是:提示词负责“做什么”,斜杠命令负责“怎么工作”,两者不应混淆。

本周 AI 论文聚焦智能体训练与框架演进——微软提出用“端点代理”让现役智能体框架直接对接强化学习,另有研究正式定义“技能触发瓶颈”和“框架级遗忘”两个系统性问题,为智能体的工程化落地划出清晰边界。

GitHub 上一个名为 awesome-gpt-image-2 的开源项目,把社区散落的 GPT-Image-2 图像生成案例整理成了 500 多个逆向工程案例和 20 多套工业级提示词模板,试图把“写提示词”变成可复用的代码化资产。

Anthropic 正式上线了由社区贡献的 Claude 插件市场,所有插件已通过安全扫描并经过官方审核,标志着 Claude 的插件生态从官方自营走向开放共建。

FetchSandbox MCP 是一个面向 AI 智能体的安全抓取沙盒工具,它试图解决大模型调用外部网页时普遍存在的访问限制和合规风险问题。其出现在 Product Hunt 上引发关注,反映出 AI 应用从“聊天”走向“执行任务”时,对工具链安全层的需求正在快速上升。

Anthropic 旗下最强的 Claude 大模型在实际用户获取上并未复制其技术口碑,反而是在成本和效率上更具优势的轻量级或开源替代方案,正在成为更多开发者和企业的务实选择。

约翰斯·霍普金斯大学经济学教授 Steve Hanke 明确表示对大学生用 ChatGPT 等 AI 工具做作业“没有意见”,认为自己作为执教近 60 年的“老狐狸”,一眼就能识别机器生成内容。他认为学生本身糟糕的写作能力和经济学功底不足,反而让 AI 代笔的痕迹非常明显。

澳大利亚澳式橄榄球联盟(AFL)一名员工因拒绝使用微软 Copilot 等大模型工具,在公司强制推行 AI 后选择辞职。这起个人事件暴露了企业 AI 落地中“没有退出机制”的普遍困境,以及员工数据与隐私保护的真空地带。