软件板块午后反弹,软件ETF汇添富标的指数上涨5.63%,同花顺前三季度净利润增长68.86%
A股软件板块今日午后反弹,截至发稿,软件ETF汇添富(159590)标的指数上涨5.63%,同花顺涨超11%。同花顺2026年前三季度营业收入47.94亿元,同比增长47.01%,归母净利润20.37亿元,同比增长68.86%;赛意信息同期净利润1.22亿元,同比增长342.87%。

A股软件板块今日午后反弹,截至发稿,软件ETF汇添富(159590)标的指数上涨5.63%,同花顺涨超11%。同花顺2026年前三季度营业收入47.94亿元,同比增长47.01%,归母净利润20.37亿元,同比增长68.86%;赛意信息同期净利润1.22亿元,同比增长342.87%。

Anthropic 与 Theorem Labs 发布研究报告,利用 Claude 在汇编指令层面开展大规模形式化软件验证。研究覆盖123个开源软件库中的239个程序入口,生成约1.8亿行 Rocq 证明代码,并发现和修复数百个 Bug,验证以 RISC-V 指令集为基础。

千问Go!上线“我的应用”,用户无需编程,说出需求即可搭建长期可用、支持分享和持续更新数据的专属应用。该功能接入阿里云AI应用生产平台Meoo(秒悟),自动完成应用搭建、数据库配置和部署上线;结合云端Pro能力,可在授权后调用淘宝、大麦、夸克网盘等应用中的数据。目前“我的应用”和支持操作云手机、云电脑的云端Pro均处于邀测阶段,用户可在千问App内排队申请。
Mirendil 称,1名研究员借助 Agent,用三个半月、不到1000万美元训练出参数规模为1000亿到5000亿的编码基座模型 Mirendil-Base。

一位零编程基础的上班族用 GPT-6、Godot 和 3D 生成工具,三个晚上做出手机驾驶小游戏。工具链包括用 ChatGPT 生成车辆多角度图片,再经 Hyper3D(Rodin Gen-2.5)转成模型。另附贪吃蛇四步实操:安装环境、明确需求、运行初版,再逐轮提出修改。
Epic Games 创始人兼 CEO Tim Sweeney 在群访中解释,AI 编程与 3D 创作能力的进步促使他转变态度,并推动 Epic 工作流程向 AI 转型。

LLM 结构化输出有提示词约束、JSON Mode、Tool Calling 和约束解码四种方案,格式可靠性逐步提高,但约束解码需模型支持。LangChain 的 withStructuredOutput 可封装工具绑定、参数提取与校验,仍可能失败,生产环境需要异常处理和重试。
AI 越来越擅长实现明确任务,工程师的价值更多体现在发现问题、组织 AI 工作和判断结果是否可靠。文章转述 Craig Li 使用三台苹果电脑运行七个编程 Agent 的实践,并结合自身经验,建议从小任务开始,明确交付要求、保留核验证据,并通过追问设计取舍积累理解。作者也指出,这套工作方式依赖 CTO 的任务选择与审查投入,不能据此推断人员替代比例。
邵奈一演示了用 Magpie 网关为 WorkBuddy 接入 OpenCode 免费模型的流程,并在本机实测获得 HTTP 200。教程先接入 Ollama、验证 OpenAI 与 Anthropic 两种协议,再用 magpie provider add opencode-zen 纳入 24 个免费模型,并向 ~/.workbuddy/models.json 追加配置。
Hikari 开发者介绍了这款桌面 AI 智能体工作区的功能与工程架构,将项目工具、任务状态、权限审批和改动审阅整合在同一应用中。项目采用 Electron、React 和 TypeScript,支持多模型接入、规划与执行模式,并通过验收条件、检查点和 Git 工作树管理执行与交付。
提示词应按任务确定性选择写法:明确任务细化规则,复杂问题只给目标、约束和输出形式,把诊断路径留给 AI。文中用字段改名和首屏加载优化作对比,建议复杂问题先分析原因、比较方案,不立即修改代码。智能体工作流也可按此分工,固定环节写死规则,需要判断的环节由 AI 探索、人审核,再用精确提示词执行选定方案。
GitHub Copilot、Kiro CLI 和 Google Antigravity 的权限机制变化,被归纳为编码智能体从逐次询问转向先设边界、再授予自主权的趋势。
Claude Code 跨文件代码调查实测中,3 个子智能体并行方案比单智能体慢 54%、花费为其 2.2 倍,四次运行的核心结论一致。测试使用 Claude Code 2.1.304、Opus 5.5 和默认 medium effort,两种方案各跑 2 次,平均耗时分别为 93 秒与 143 秒,平均花费分别为 0.87 美元与 1.92 美元。
推荐理由:这组对照把子智能体交接、重复读代码与复核摘要的开销具体化,为上下文足够时是否拆分任务提供了比较依据。
低代码平台实测发现并修正了审核排序、停用流程、连续新增未清空表单、创建人筛选和历史数据展示等问题。排序异常源于更新绕过 save,历史数据页则误显示版本而非数据。自审自发问题改为两人互审,相关流程补入测试脚本,暴露出 AI 生成代码仍需人工实测校验闭环与边界。
朱涛的自习室在 GitHub 启动「开源平替计划」,将用剩余 998 美金开发付费工具的免费开源替代品,下一款由用户投票决定。
Google CEO 桑达尔·皮查伊在《Sources》访谈中复盘 Gemini 4 Argon,称其上线前72小时处理约25万亿个 token,是 Gemini 3.0 同期的3倍,目前仍受算力限制。

推荐理由:访谈交代了先用小模型密集迭代、再将技术积累用于旗舰模型后训练的取舍,为理解算力约束下的研发节奏提供了具体背景。
面向 Claude Opus 5.5 与 GPT-6.1 Sol 的企业智能体重构方案,主张按任务复杂度分配思考预算,以确定性状态机约束执行。方案让常规任务走轻量模型或规则,仅为复杂决策启用深度推理,并提供基于 Python 标准库的调度代码示例,演示状态转移校验与高危动作拦截。
嘴替鸭小程序采用本地规则、每日语录池与大模型兜底的三层链路,处理社交场景中的意图识别和回话生成。固定规则通过关键词命中数与权重乘积排序,未命中时再匹配每日语录池,两层都未命中且用户已配置模型时才调用大模型。大模型一次完成意图识别与四种风格的回话生成,未配置模型或调用失败时降级为通用兜底模板。
这篇教程以简历信息抽取为例,演示用 Pydantic 校验大模型输出,覆盖 JSON 提取、类型与范围约束、跨字段核对及失败重试。示例使用模拟返回,无需 API Key,安装 pydantic[email] 即可运行,并展示手机号与薪资规范化、工作年限一致性检查。教程还介绍真实 API 和框架接入方式,强调结构约束不能替代业务规则校验,重试达到上限后应交由上层降级处理。
一位资深开发者总结使用 AI 一年多的个人感受:排障时更依赖现成答案,深度思考与技术钻研减少,也更难从学习和写作中获得成就感。他担忧 AI 智能体进步削弱程序员的职业壁垒,并认为普通人借助 AI 创作的成果易被复制,难以形成持久优势;这些是个人观察,而非定论。
爱立信研究院的 Code Comprehensor 通过离线 LLM 文档化调用图,再将文档转换为语义检索索引,为大规模代码仓库提供在线问答。OpenCV 和 500 万行电信私有 C 代码库测试中,文本到代码 Top-1 分别达到 80.64% 和 76.18%,检索耗时 50 毫秒,完整回答需 3-5 秒。
大模型训练通过反向传播计算损失对各参数的梯度,再由优化器根据梯度更新参数。反向传播利用链式法则沿计算图求导,PyTorch autograd 示例验证了手算结果,并说明梯度累加与清零机制。优化器从 SGD、Momentum 演进到 Adam,分别引入动量和基于梯度历史的自适应步长。
EditUI 支持在 Chrome 中点击运行中的应用界面元素、描述修改要求,并收集多条意见后统一复制给编码智能体。它会捕获元素文本、DOM、类名、父级及附近元素、URL、视口和计算样式等上下文,省去标注截图、复制选择器或查找源文件的步骤。审阅结果可粘贴到 Claude Code、Cursor、Codex、Windsurf 等工具中处理。
Ollama、LangChain 与 Gradio 实战教程通过代码演示,展示从本地运行模型、编排调用链到搭建交互界面的流程。示例使用 qwen2.5:7b,通过模板、模型与解析器构建调用链,再用 Gradio 创建聊天界面并生成临时公网分享链接。商用前需核对模型开源协议,本地部署也需做好输入过滤与权限控制。
破解者 Sammy Hajhamid 称,借助 OpenAI 的 Codex 和游戏 SmileBASIC 4,已为 Nintendo Switch 2 制作出“ns2jb”越狱工具。这是纯软件系留式越狱,每次开机都需从游戏中运行;已有改装者展示加入新可玩角色的 Mario Kart World,但越狱操作仍复杂,整体影响尚不明确。

Rescale 利用 Strands Agents 和 AI-DLC 构建测试故障分诊智能体,五天内完成预发布部署,数周内投入生产。该智能体调用 Amazon Bedrock 上的 Claude Opus 4.8,结合历史故障记录与 MCP 日志检索,在数秒内完成故障分类并生成修复建议报告,供工程师审核。

Anthropic 公布由 Opus 5.5 驱动的主动式 AI 智能体 Claude Duet,可监控已连接的应用、安排任务优先级并自主工作,部分操作前会请求批准,研究预览初期面向美国 Pro 和 Max 订阅用户开放候补名单。
Matt Pocock Skills v1.3 工作流教程以 TypeScript 电商优惠券功能为例,串起需求澄清、规格编写、拆票、实现、评审、PR 与复盘。
Recursive 发布首款语言模型 Flint,由自动化研究系统 Eureka Machine 参与几乎全部开发环节,历时 4 个月完成,面向本地硬件上的智能体编码。
PHP2Shell、GitLab 等安全事件集中暴露软件基础设施风险,文章以此分析 AI 加速漏洞发现与利用后带来的攻防失衡。文中称,Calif 研究员将已发现的代码缺陷提炼为检索规则,交给大语言模型后,在几小时内找到另外两个漏洞点;GitLab 同一正则引擎则在一个月内被报告四个代码执行漏洞。
推荐理由:从漏洞模式批量检索到补丁部署窗口,文章呈现了 AI 加速代码审计后,防守方修复节奏与运维成本承受的双重压力。
Claude Code 的 3 款网页设计技能在相同提示词、相同 AI 模型下接受测试,结果差异明显。对比对象为 Frontend Design、UI/UX Pro Max 和 Taste Skill,原文节选未给出哪款最佳的结论。
开发者用 TRAE 完成嘴替鸭小程序,从工程搭建到真机运行,为社交压力场景提供回话参考。拆招页提供温和化解、幽默带过、直接拒绝、反将一军四种风格,支持调用大模型重新措辞。本地规则可离线、零成本匹配高频场景,大模型仅在无法识别时兜底,API Key 只保存在本机。
AI 全栈学习路线分为基础、模型、工程和应用四个阶段,目标是打通算法、工程与应用能力,逐步实现 AI 产品交付。实战示例涵盖 Python 数据处理、PyTorch 线性回归训练、FastAPI 推理接口封装,以及使用 LangChain、FAISS 和 BAAI/bge-small-zh-v1.5 实现文档向量化与检索。
Wiz Research 借助 AI 在 2 天内发现 PHP 核心漏洞 CVE-2026-109618 和 CVE-2026-109619,材料称两者 CVSS v4.0 评分均为 9.2,可导致未经认证的远程代码执行。
这篇教程从 open-bots 的 Git 历史中恢复被删的 713 行核心代码,拆解 5 个 AI 智能体工程设计及 2 类反面教材。设计涵盖总预算超时、托管与自定义工具分层、最终答案提取、HTTP 工具的 SSRF 防护,以及解析 x402 报价但禁用自动支付;文中也指出 DNS 检查与实际请求之间存在时间差缺口。
樊小肆开源 DeepSeek 驱动的 AI 编码助手 DeepSeeker-Code,提供 VS Code 插件与终端 CLI,主打费用透明和预算控制。工具支持在独立 git worktree 中串行处理工单、自动执行验收命令并生成报告,费用达到预算的 120% 时在轮次边界硬截断,代码改动保留供人工处置。
教程以笔记服务为例,手写 MCP Client 和 Agent Loop,演示工具发现、调用、结果回灌与错误恢复的完整流程。实现使用 Node 20+、@modelcontextprotocol/sdk 1.30 和 Streamable HTTP,重点处理工具 schema 转换、tool_call_id 对应、多 Server 工具命名冲突及连接失败。
AI 智能体的演进被划分为组件化、工程化、代码编程助手、会话智能体和 AI 智能体五个阶段,核心判断是竞争重心正从模型转向运行时与生态连接。文中区分了智能体、loop、harness、MCP 与技能的职责,强调执行反馈、上下文管理、沙箱权限和运行轨迹的作用。
kyriewen 让 AI 扮演有 8 年经验的 React 前端候选人,在禁用搜索和工具的文字模拟面试中完成 8 轮问答,按作者预设标准均获 A。AI 能纠正被故意记错的数字、识别概念陷阱并说明代码边界,但其项目经历和指标均为即兴编造,回答自洽不等于经历真实。实验仅进行一次,题目来自公开面经且没有现场压力;作者据此建议面试追查工程日志、监控等证据,并附上可复用的模拟面试提示词。
Codex 聚合搜索应用实战演示了借助 AI 智能体完成需求拆解、接口设计到前后端联调的开发流程。方案采用前端交互、后端聚合与数据源适配分层,重点处理多源并发检索、结果标准化、去重排序及超时降级。开发时建议由 Codex 生成项目骨架和测试用例,再由开发者补充业务约束、异常处理与安全控制。