自建 API 中转站：告别模型造假和跑路，Sub2Api 一站搞定
受够了第三方中转站的各种坑——模型造假、卷款跑路、数据裸奔，不如自己搭一个。这篇把从零搭建 API 中转站的完整流程拆开讲，用 Sub2Api + Cloudflare + Docker，搞定账号池和安全防护，直接对接 OpenClaw、Codex、Claud…
写 Agent 才真正理解：数据即代码，代码即数据
最近在自己写 Agent 的过程中，越来越强烈地感受到一件事：在 Agent 的世界里，数据和代码的边界正在消失。这不是什么哲学空谈，而是你真正动手搭 Agent 时必须面对的核心设计问题——哪些东西该锁死，哪些该放开让它自己玩。
科技巨头围猎AI创业公司，独立开发者如何在夹缝中找到生存位置
科技巨头正在用收购和复制两把刀，把 AI 创业公司的生存空间切割得越来越窄。Google DeepMind 挖走了 Windsurf 的 CEO，Meta 收购了 Manus 和 Moltbook，OpenAI 则直接把 OpenClaw 的创始人 Peter…
Block裁员一半股价暴涨24%：一人公司时代的底层逻辑已被验证
2026年2月26日，Block（旗下拥有Square和Cash App，年收入240亿美元）宣布裁员4000人，接近员工总数的一半。裁员当天，股价涨了24%。投资者在为这件事鼓掌——这个信号的含义很清楚：这件事不会停。
从一部电影看懂 Agent 的能力边界与人机协作的正确姿势
想真正理解 Agent 能做什么、不能做什么、以及人和 Agent 最好的协作方式是什么，与其读十篇技术文章，不如去看一部电影——《Mercy》。这部电影不是神作，但它可能是目前最准确还原 2026 年 Agentic AI 工作方式的影视作品。
BotLearn 想做的不是“教人学 AI”，而是先解决一个更底层的问题：人和 Agent 到底该怎么一起学习
BotLearn 现在公开的信息不算多，但它的定位已经很值得写：当越来越多的人开始用 Agent 工作，真正的瓶颈不再只是模型能力，而是人和 Agent 如何共同学习、如何把经验沉淀成可复用技能、以及如何让整个系统随着交互不断变强。
Claude Skill 写完就丢？Anthropic 自己测了6个官方 Skill，5个触发逻辑都翻车了
你花了半小时写好一个 Claude Skill，测了两次觉得"还行"，然后用了三个月再也没回头看过——这个场景是不是很熟悉？
独立开发者用OpenClaw月接三单：从30元安装到六位数报价的可复制路径
一个独立开发者用OpenClaw接单，一个月内完成3个项目、开发20多个Agent，其中一个跨境电商自动化项目报价六位数。这个案例的价值不在于收入数字本身，而在于它完整展示了一条可复制的路径：从市场验证、内容获客到技术交付的全流程闭环。
AI写作效果差？因为80%的人第一句指令就写错了
说实话，大部分人用AI写内容，写出来的东西都是"正确的废话"。不是AI不行，是你给的指令太随便了。我自己测了上百次，发现问题几乎都出在同一个地方——80%的人第一句话就写错了，直接丢一句"帮我写一篇关于xxx的文章"，然后就坐等结果。
MiroFish 真正可怕的地方，不是“预测未来”，而是把现实世界变成了可注入变量的实验场
这篇关于 MiroFish 的内容最值得写的，不是“20 岁大学生 10 天做出爆款项目”这种故事壳，而是它展示了一种更重要的方向：用知识图谱、多 Agent 和长期记忆，把新闻、政策、财报、人物关系变成一个可以被反复施加变量、观察群体行为演化的数字社会实验系统。
当AI Agent记忆爆炸时，用多机器人隔离架构彻底解决上下文污染
当一个AI Agent的对话历史越来越长，记忆管理就会成为瓶颈——即使安装了Mem0这样的记忆插件，上下文过多仍然会导致Agent的表现下降。解决方案不是让一个Agent变得更强，而是拆分职责，让多个Agent各司其职。
为什么大模型总在长文本中间"失忆"？Lost in the Middle机制与实战应对
你有没有遇到过这种情况：给大模型塞了一大段资料，问它一个明明在文档里写得清清楚楚的问题，它却答错了？更诡异的是，如果你把关键信息挪到开头或结尾，它又能答对。