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置顶飞牛NAS的问答知识库助手，欢迎各位朋友来体验~

基于coze平台，小胖今天开发出了飞牛NAS的问答知识库助手，涵盖官网帮助中心内容，并计划增加公众号文章和社区求助信息。用户可体验问答助手并补充反馈意见，共同完善知识库。公众号的体验链接为[链接1]，coze平台体验链接为[链接2]。此外，欢迎大家关注公众号“编程挺好玩”进行交流讨论。

摘要：本文介绍了如何使用Lucky反向代理工具轻松实现安全公网访问。文章首先简要概述了Lucky是什么以及为什么选择Lucky。接着详细阐述了如何安装Lucky，包括环境准备、飞牛应用中心安装、Docker Compose部署等步骤。之后，文章介绍了安装完成后的重要事项，如修改默认账号密码、设置DDNS和SSL证书、配置反向代理规则等。此外，文章还涉及安全入口、重定向、更安全的ip白名单、配置WebDAV等内容。最后，文章进行了推广，提及了腾讯云的年底促销及购买云服务器的建议。全文旨在帮助读者全面了解Lucky的使用方法和特性，以实现安全公网访问。

从提示工程到上下文工程：2025年AI Agent的全新思维模式

本文探讨了从提示工程到上下文工程的转变，这是AI Agent在2025年的全新思维模式。文章指出，随着AI的发展，单纯的提示工程已不能满足AI Agent的实际工作需要，而上下文工程则更全面地涵盖了整个信息生态系统的设计。文章介绍了上下文工程的关键原则，包括系统提示的恰到好处、工具设计的精简高效、示例的精心挑选等。此外，文章还探讨了动态上下文检索和长时间任务的上下文管理等技术问题，并给出了实用建议和总结。最终指出，AI Agent的未来不在于我们给它们多少指令，而在于我们为它们创造了什么样的工作环境。

Hugging Face发布：千行代码让AI学会自己写代码解决问题！

Hugging Face发布了一项新技术，该技术通过千行代码构建了一个能够自主执行任务的AI Agent框架SmolAgents。它不仅仅是一个问答机器人，而是通过执行特定任务来满足用户的需求。其中Agent能够在构思后要执行的步骤后生成Python代码来执行任务。此外，SmolAgents还具备强大的安全性和兼容性，支持多种模型和工具。它在多个场景中展现出出色的应用能力，例如智能RAG系统、自动化研究助手、编程任务支持等。该技术利用开源模型崛起的能力，即使在没有昂贵的API服务的情况下也能构建强大的AI Agent系统。另外，SmolAgents的设计简约，旨在实现最好的性能并允许开发人员对其进行调试和监控。这为开发者和初学者提供了便捷的原型开发手段并可实现定制化应用的需求。总之，Hugging Face发布的这项技术极大地推进了AI自动化任务的执行，并以创新的方式推动了人工智能的进步。

拆解腾讯Youtu-GraphRAG：GraphRAG工程化落地的一次有趣实践

学习

摘要：本文深入探讨了腾讯开源的Youtu-GraphRAG框架在工程化落地过程中的有趣实践。文章详细阐述了GraphRAG工程化所面临的挑战，包括适配、系统集成和业务场景适配等问题。通过Youtu-GraphRAG的实践，文章展示了如何解决这些挑战，并介绍了其安全防护、算法引擎系统级创新、动态Schema的价值以及性能优化等方面的细节。此外，文章还提到了该框架在AI应用中的实际应用情况，包括文件处理、实时架构、智能缓存和错误恢复等方面的特点。总的来说，本文深入剖析了Youtu-GraphRAG的工程化实践，为相关领域的研究者和工程师提供了有价值的参考。

我研究了一圈Claude Code，发现我们可能想错了AI编程这件事

杂的文

本文研究了Claude Code这一AI编程工具的实际应用情况，发现该工具改变了传统开发方式，特别是在解决复杂问题和提高开发效率方面表现突出。该工具不仅能够帮助开发者完成日常任务，还能够独立设计架构、处理大项目。另外，一些高级功能如记忆功能、扩展能力、安全机制等，使其成为开发者解决痛点的有效工具。同时，一些实用技巧如多开几个Claude窗口并行工作等也能提高工作效率。总之，作者发现新的变化使其对于科技前沿的讨论起到了关键的角色，虽然很多人还未曾探索如何利用好这款工具，但它已经带来了不小的改变。

AI现在能自己搞科研了？从看论文到写论文全流程自动化

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摘要：香港大学团队开发的AI-Researcher系统被NeurIPS 2025接收为Spotlight论文。该系统具备从文献分析到论文撰写的全流程自动化能力，采用多智能体协作架构，每个智能体负责专门的职责。系统具有多阶段实现精炼和自动化科学文档生成的特点，并在科学家评估基准上表现出良好的性能。然而，系统也存在一些局限性，如技术成熟度差距、理论基础不足和创新性有限等问题。AI-Researcher代表了AI技术发展的一个重要里程碑，展示了人机协作科研的可能性。未来科研可能是AI和人类深度协作的模式，提高科学研究的效率和广度。

别再"氛围编程"了！GitHub Spec Kit让AI代码变得可信赖、可维护、可协作

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GitHub Spec Kit的崛起使得AI编程不再依赖于即兴的“氛围编程”，而是提供了一个规范驱动的开发框架，让AI代码变得可信赖、可维护、可协作。通过Spec Kit的架构和步骤设计，开发者可以从一开始就构建完整的项目架构和指导原则，从而减少重复工作和冲突的发生。本文介绍了GitHub Spec Kit的核心概念、使用方法和实际应用场景，展示了其如何助力开发者在AI工具中提高工作效率和代码质量。关键词包括提示词工程、AI开发流程标准化等。

ReAct范式+可视化调试：AgentScope重新定义智能体开发体验

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AgentScope 1.0是一个基于ReAct范式的智能代理应用开发框架，旨在解决现有智能体开发面临的挑战。它提供了模块化架构、异步执行、工具管理和全生命周期支持等特点，通过可视化调试和标准化评估等增强功能，使智能体开发更简单高效。AgentScope 1.0还支持多智能体协作和丰富的开发者工具链。其核心优势包括灵活性、效率和开发者友好性。未来，AgentScope 1.0将继续发展与创新，提升智能体可信度和复杂任务支持能力，并构建一个活跃的开发者社区。总之，AgentScope 1.0为开发者提供了一个实用的智能体应用开发解决方案。

AI搜索API深度对比指南：为智能应用选择最佳搜索引擎

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本文深入盘点了当前市场上热门的AI搜索API：Tavily、博查AI、百度AI搜索（千帆AppBuilder）和阿里云IQS UnifiedSearch。文章从技术开发者和API集成者的角度，详细解析了这些搜索API的核心技术、独特功能、API调用示例（Python）、成本与用量，并提供了详细的选型建议，以帮助开发者为智能应用如RAG、知识问答、AI Agent找到最佳的实时信息检索方案。通过对比分析，开发者可以根据自身需求选择合适的AI搜索API技术选型。

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置顶轻松实现安全公网访问：Lucky反向代理工具使用指南