MCP rug-pulls：你批准的「安全」AI工具如何变恶意
你的 AI 代理完全信任其工具。这种信任正是漏洞所在。 当你将 MCP（模型上下文协议）工具连接到代理时，你是基于其定义（名称、描述、参数）来批准的。代理随后将该定义奉为圭臬。它按照工具描述的方式运行。 但几乎没人检查的是：什么能阻止该定义在你批准后发生变化？ 我们称之为抽地毯攻击或工具投毒。其运作
Hetzner Inference 初体验
Hetzner 正在试验 LLM 推理。 这句话并非我原本预料会写下的，但我觉得它相当有意思 :) 在任何人将其生产级 AI 工作负载迁移到 Hetzner 之前，需要明确：这目前还只是一项实验。没有计费、没有服务等级协议（SLA）、没有生产保障，目前也只提供单一模型。Hetzner 表示
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Unlimited-OCR：一次解析40页PDF，无需GPU熔化 如果你曾经构建过文档解析流水线，你一定熟悉这套流程：把PDF拆成单页，让每一页通过OCR模型，再将输出拼接回去。然后还得写一堆胶水代码，去修复在页面边界被切断的表格、丢失了所属章节的标题、以及被遗弃在距引用三页之外的脚注。 百度的Un
集成Claude Code与Veo MCP：从终端生成高清AI视频
集成Claude Code与Veo MCP：从终端生成高清AI视频 原文： https://dev.to/germey/integrating-claude-code-with-veo-mcp-generate-hd-ai-videos-from-the-terminal-1730 当
AI端点如何改变传统API流程
AI端点如何改变传统API流程 原文： https://dev.to/gramli/how-ai-endpoints-change-the-traditional-api-flow-3773 作为后端开发者，我构建过数百个端点，因此典型的端点流程已深深烙印在我对Web应用的思考方式中。但当
AI代理背后的肮脏秘密（演示）
AI代理背后的肮脏秘密（演示） 原文： https://dev.to/sylwia-lask/the-dirty-secret-behind-ai-agents-demo--273d 长期以来，我一直觉得AI代理被某种神秘光环所笼罩。没人真正知道它们在做什么，它们可能很快就会接管世界，
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超越“聊天”：用技能与规范工程构建智能 原文：https://dev.to/quentin_merle/beyond-chat-architecting-intelligence-with-skills-and-specification-engineering-3mpm 还记得我们
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教授Claude Code绘画：基于Gemini交互API与MCP构建的有状态图像编辑技能 原文：https://dev.to/xbill/teaching-claude-code-to-paint-a-stateful-image-editing-skill-built-on-geminis-
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循环工程：如何阻止智能体奖励机制自我作弊 原文：https://dev.to/cleverhoods/loop-engineering-how-to-stop-your-agent-reward-hacking-its-own-checks-4fpn 你给了智能体一个失败的测试，告诉它让测试套件变
2026年9大最佳开源大语言模型（对比）
2026年9大最佳开源大语言模型（对比） 2026年，开源大语言模型不再是廉价选择。Kimi K3与Claude Opus 4.8在Artificial Analysis Intelligence Index上并驾齐驱（其托管API已上线，权重预计7月27日发布），此前GLM-5.2占据开源模型榜首