本帖使用社区开源推广，符合推广要求。我申明并遵循社区要求的以下内容： 我的帖子已经打上 开源推广 标签： 是 我的开源项目完整开源，无未开源部分： 是 我的开源项目已链接认可 LINUX DO 社区： 是 我帖子内的项目介绍，AI生成、润色内容部分已截图发出： 是 以上选择我承诺是永久有效的，接受社区和佬友监督： 是 以下为项目介绍正文内容，AI生成、润色内容已使用截图方式发出 写这个项目是因为工作上有这个需求，所以3天炫了一个雏形出来： 项目地址： GitHub - spongehah/Openagent-Github-Bridge: Self-hosted GitHub-to-OpenCode bridge for AI issue fixing, planning, slash-command coding, and PR review with full workspace control. · GitHub 我认为最大的优势就是，除了在github协作使用ai以外，可以随时打开opencode自己的web页面，也可以vscode ssh remote直接人工编辑文件 如果团队已经在用 GitHub 做代码协作，那下一步其实不是再加一层复杂流程，而是把 AI 直接接进 GitHub 本身。 OpenAgent GitHub Bridge 做的就是这件事：把 GitHub Webhook 事件直接桥接到你自管理的 AI coding agent，让 Issue、评论、PR 这些原本就存在的协作入口，直接变成 AI 的任务入口。 这件事的价值，不只是"自动修 Bug"这么简单，而是它给团队带来了一种更自然的 AI 协作方式： 研发可以在 GitHub 上并发推进多个任务，AI 按 Issue / PR 维度独立执行，互不干扰 产品、运营、测试 等非研发角色，也可以直接在 GitHub 提 Issue，让 AI 先产出 plan，再进入开发 可以和 GitHub Projects 一起使用，把需求、计划、执行、Review 串成一条闭环流程 很多原本依赖 Jira 之类传统项目管理工具的场景，可以直接回收到 GitHub 内完成，减少系统切换和流程割裂 相比把 AI 放在一个独立聊天窗口里，这种方式更像是把 AI 变成团队流程中的真实执行者。 你可以给 Issue 打 ai-fix 让它自动修复，打 ai-plan 让它输出实施方案，也可以通过评论指令直接让它开工，PR 创建后还能自动触发review。 更关键的是，这不是一个封闭黑盒。Agent 运行在你自己的机器或服务器上，模型、权限、工作目录、运行环境都由你掌控。同一个 Issue / PR 还能复用同一 Session，保留上下文；每个任务又有独立 git workspace，保证并发执行时不互相污染。 它让 GitHub 不再只是"放代码的地方"，而是可以逐步替代部分传统项目管理工具、承接跨角色协作、并把 AI 真正接入团队工作流的统一平台。 后续规划：完善体验，以及接入更多的ai agent 相比 Codex / Claude Web 版和 GitHub App 的优势: 自管理 OpenCode 实例：Agent 运行在你自己的机器或服务器上，仓库、凭据、运行环境、网络访问策略都由你控制，而不是依赖托管式 Web 工作区或第三方 GitHub App 执行环境。 可切换任意 AI Provider / Model：底层通过 OpenCode 对接模型，不绑定单一厂商。可以按仓库、任务类型或成本策略自由选择 provider 和 model。 Agent 行为可深度个性化：你可以自定义 OpenCode 配置、系统提示词、权限策略、技能、工作流和配套服务，而不是受限于固定产品形态。 同 issue/pr 聊天记录继承：在同一个 issue/pr 中，Agent 的多轮交互会复用同一 Session，保持上下文连续性，而不是每次都从零开始。也可通过 -clear 参数手动重置上下文。 支持随时人工接管：任务由 Bridge 触发后，仍然可以直接进入 OpenCode Web GUI 接管同一会话和工作目录，继续推进工作，不局限于 GitHub 评论区交互。 不只服务 GitHub 页面内流程：虽然入口是 GitHub webhook，但 Agent 实际运行在真实仓库工作目录中，可继续做 GitHub 之外的本地调试、脚本执行、文档整理和环境排查。 可通过 VSCode 远程编辑文件：因为代码就在你自己的机器或远端主机 workspace 里，可以直接用 VSCode Remote 等方式连接并编辑，不需要把修改局限在浏览器对话框或 App 沙箱内。 更适合长期上下文和多轮协作：同一 Issue / PR 复用 Agent Session，并结合独立 git workspace 隔离上下文，既保留连续性，也避免不同任务互相污染。 文章部分由ai生成： 6 个帖子 - 4 位参与者 阅读完整话题
IT之家 4 月 18 日消息，据北京亦庄公众号，昨天，2026 北京亦庄人形机器人半程马拉松大本营内，100 余支境内外赛队正做最后冲刺。本届赛事规模与难度双创新高。 中国电子学会副秘书长梁靓介绍， 今年半马约四成团队采用自主巡航模式 ，各队水平普遍提升。同期举办的 勇士挑战赛 设 17 项障碍，考验机器人在复杂地形下的应变能力。多个队伍既跑半马，也参加勇士挑战赛。梁靓说，勇士挑战赛设置了窄桥通行、抗洪筑坝等科目，模拟工业巡检与抢险救援场景，检验机器人在极限环境下的真实能力。 IT之家注意到，2026 人形机器人半程马拉松将于 4 月 19 日上午在北京亦庄鸣枪开跑。本届赛事以“亦马当先”为主题，起点设于北京亦庄通明湖畔的科创十七街，终点为南海子公园， 全长 21.0975 公里 ，赛道融合城市主干道、国际汽车赛事路段与公园生态场景。 赛事设立自主导航组和遥控组 ，采用混合计时方式在同一赛道竞技，自主导航赛队以比赛净计时加上罚时作为完赛成绩，遥控组赛队则初定以比赛净计时成绩乘以 1.2 系数加上罚时作为完赛成绩。同时，严格规定遥控导航操作人员非必要不下车， 取消人员跟随 ，从规则层面鼓励和引导更多赛队实现自主完赛，推动机器人在环境感知、实时决策与持久稳定运动等核心能力上取得突破。 站内换电将在裁判监督下完成，不罚时，但耗时会计入赛事总用时 ；站外换电仅限电池突发故障等紧急情况，第一次罚时 5 分钟，第二次 10 分钟，逐次累加。更换机器人有次数限制和罚时，全程最多 2 次，第一次罚时 15 分钟，第二次罚时 20 分钟。自主导航组的人工干预，限起跑启动、补给站换电辅助、紧急超越避障、故障应急停机四类场景，违规干预累计超过 3 次将自动转为遥控组核算成绩，需乘以 1.2 加权系数。 在比赛中，机器人出现跌倒、碰撞与故障处置等情况，将遵循分级处理、安全优先的原则来处理。轻微失衡停滞的话，需机器人自主恢复， 严禁人工辅助 ；如果倒地停滞，需要申请后移至安全区进行处理，仅允许扶正、重启、清理、降温，禁止换电、修零件、改参数等操作；如果出现严重结构性故障，需立即移离赛道，可更换备用机器人或退赛，禁止现场拆解维修。 赛事还创新增设“最佳续航奖”“最美步态奖”“最佳设计奖”“最佳感知奖”等专项奖项，引导机器人在长续航、拟人化、动态环境适应等方面实现技术突破。组委会将对完全自主奔跑完成半程马拉松的优异赛队，协助申报吉尼斯世界纪录。
坐标Mac，日常主力用 ClaudeCode CLI 做开发，最近公司全面转向 AI全栈开发 ，但现在最大痛点是：AI一次只能处理单个需求/BUG，没法像真实团队一样分工协作，效率卡得很难受。 想请教各位大佬： 有没有方案能搭一套 AI开发团队 ，我只发任务，AI自动接单分工？比如： 产品Agent：梳理需求、出PRD 前端Agent：写页面、调样式 后端Agent：写接口、做逻辑 测试Agent：写单测、做校验 代码评审Agent：把关质量 最好能和ClaudeCode CLI无缝衔接，支持并行处理多个任务、AI之间能互相沟通、任务自动流转，不用我一个个手动投喂。 目前试过基础的多开会话，但上下文割裂、没法协同，很容易乱。想问问大家实战中是怎么玩的？用了哪些工具/脚本/框架？有没有成熟的工作流可以抄作业？ 感谢各位大佬分享经验，救救孩子的开发效率 6 个帖子 - 5 位参与者 阅读完整话题
今天刷小黑盒的时候偶然看到了这个，游戏名叫做 敲敲打宝 ，开发团队和 Bongo Cat 是同一家。 玩法大概就是你使用键盘或者鼠标的时候，屏幕上的小人就会攻击去打怪，怪物死了会掉皮肤装备之类的，好像还可以联机（但是据小黑盒上的评价，联机功能目前好像还不是很完善）。 第一眼看上去感觉挺有意思的，适合当作敲代码或者码字时候的挂机小游戏吧。 下面是 Steam 商店的截图以及几张游戏内的截图。 4 个帖子 - 3 位参与者 阅读完整话题
IT之家 4 月 17 日消息，当地时间 4 月 16 日，据外媒 TechSpot 报道，美国北卡罗来纳州立大学与休斯敦大学的研究团队开发出一种 可反复自修复的纤维增强复合材料 ，修复次数 可超过 1000 次 ，且强度高于现有航空级复合材料。 研究人员认为，该材料有望显著延长汽车、飞机、航天器、风力发电设备等关键系统的使用寿命。 这一突破针对复合材料常见的“分层”问题，即纤维增强聚合物内部层间随时间发生分离。新材料外观与传统 FRP 相似，同时通过结构设计提升韧性，从而降低开裂和断裂风险。 其核心在于，在复合材料层间引入 通过 3D 打印形成的热塑性修复层 ，该中间层由乙烯-甲基丙烯酸共聚物构成，使材料抗分层能力达到传统材料的 2 至 4 倍。 此外，材料内部还嵌入碳基加热层，在通电后可加热并熔化该中间层，使其流入微观裂纹并重新结合受损界面，这一过程依赖聚合物链重新缠结，被称为“热修复”。 在测试中，研究团队通过施加拉伸力模拟实际使用环境，在制造约 2 英寸分层后启动修复过程，并在 40 天内重复这一循环 1000 次，以评估材料在保持结构完整性的情况下可承受的循环次数。 结果显示，该材料在多次修复后仍能保持韧性和结构稳定性。研究人员认为，这一材料若实现规模应用，有望 将汽车、飞机、风力设备及航天器关键部件的使用寿命从数十年延长至数百年 。 IT之家获悉，论文第一作者杰克 · 图里切克表示，该材料初始性能优于传统复合材料，并至少 可承受 500 次损伤循环 。 尽管材料韧性会随着修复次数增加而下降，但下降幅度较小， 理论上可支持长达 500 年的使用寿命 ，而传统 FRP 材料通常为 15 至 40 年。 研究团队表示，该材料有望通过延长部件寿命降低成本，同时减少能源消耗，并改善工业废弃物管理，不过仍需在真实环境中进一步验证。
news.cn 我国科学家在世界首次人工制造出类似自然界的“球状闪电”-新华网 我国科学家在世界首次人工制造出类似自然界的“球状闪电”-球状闪电，俗称“滚地雷”，是自然界最神秘的电磁现象之一。许多人曾目击到这种悬浮于空气中的发光球体，心中充满了好奇和追问。科学家们也提出过多种理论假说，但始终缺乏可重复、可精确诊断的实验加以验证。 [!quote]+ 在深厚技术积累基础上，中国科学院上海光学精密机械研究所的研究团队，首次在世界上用人工方式，成功激发并捕获了一种在形状、状态和发光特性与自然界球状闪电高度相似的球形发光体，从而揭示并证实球状闪电的本质为“电磁孤子”。16日，国际权威学术期刊《自然·光子学》发表了相关论文。 “它飘了进来，一个篮球大小的蓝色火球。它像一个蓝色的幽灵，一个凝固的闪电，在客厅里飘行，发出的光芒柔和冰凉。它没有声音，也没有轨迹，就那么无声地、空灵地飘着，像在空气中游泳。”这是科幻作家刘慈欣在《球状闪电》一书中描写的球状闪电。 news.sciencenet.cn 科学网—用羲和激光装置造出“球状闪电” Ball-lightning-like relativistic terahertz solitons | Nature Photonics 6 个帖子 - 4 位参与者 阅读完整话题
准备搭建个newapi对接付费的中转站用来团队使用，但这类型的应用不适合用公司的域名，自己备案也麻烦。不知道对接低价中转站有没有风险，所以不想备案。佬们有价格美丽，稳定的CN2线路的国际网络的服务器提供商么，大陆访问有网络优化的 求佬们指教 5 个帖子 - 5 位参与者 阅读完整话题
求claude开通团队版方案！！！需要厉害的供应商能搞定，海鲜市场，小飞机都找过了，还是来求助一下佬吧！ 4 个帖子 - 4 位参与者 阅读完整话题
IT之家 4 月 16 日消息，能否实现关键金属的高效回收、替代提取与循环利用，直接关系到国家在新能源时代产业竞争力和科技自主权。据央视新闻今日报道，我国科研团队开创关键金属绿色提取新技术。 报道提到，中国科学院青岛生物能源与过程研究所、太阳能光电转化与利用全国重点实验室高军研究员、李朝旭教授联合中国科学院理化技术研究所江雷研究员等人组成科研团队，成功开发出一种受生物钙离子通道启发的普适性重金属离子膜分离方法。 该方法可高效、绿色、选择性地提取铀、铜、金等多种对新能源至关重要的重金属资源 ，有望解决传统重金属资源提取技术高污染、低效率、高能耗的长期难题，推动关键金属提取向绿色化、高效化变革，为我国矿产供应链自主可控提供技术支撑。 另外，在当前全球能源结构深度转型与大国战略资源竞争日趋激烈的背景下，这项研究还有望引发关键金属资源提取技术的绿色变革，为我国构建自主可控的关键矿产供应链提供了新方法、新理论。 目前团队正在努力解决规模化制造仿钙离子通道分离膜问题，推动应用 。 目前，相关研究成果以《Versatile heavy metal ion separation via biological ion-channel-inspired membranes》发表在国际顶级学术期刊《自然-纳米技术》上，青岛能源所助理研究员赵永晔和副研究员高宏飞为论文共同第一作者，高军研究员和李朝旭研究员为论文通讯作者。 本研究得到了国家自然科学基金、青岛能源所 / 山东能源研究院“强基计划”等项目的支持。IT之家附论文链接： https://www.nature.com/articles/s41565-026-02147-8
IT之家 4 月 16 日消息，美国暗能量光谱仪（DESI）项目团队 4 月 15 日宣布，该项目已完成为期 5 年的观测任务， 绘制出迄今最大规模的高分辨率三维宇宙地图 ，以帮助研究暗能量及宇宙膨胀历史。 该项目由美国能源部资助、劳伦斯伯克利国家实验室负责运行。光谱仪安装在位于亚利桑那州基特峰国家天文台的尼古拉斯 · 梅奥尔望远镜上，于 2021 年 5 月开启巡天任务。 ▲ 由 DESI 五年调查产生的地图，其中一小部分显示了银河系平面上下方的星系和类星体 项目团队称，暗能量光谱仪不仅提前完成既定观测目标，而且观测到的星系和恒星数量也远超预期。该光谱仪原计划 5 年内获取覆盖北半球天空约三分之二区域的 3400 万个星系和类星体光谱数据，实际已获得该区域超过 4700 万个星系和类星体以及银河系 2000 万颗恒星的光谱数据。 ▲ 地球位于中心，每个点都是一个星系 IT之家注：暗能量是充斥于宇宙空间的一种能量，一般认为它构成了宇宙的 68.3% 至 70%，并且驱动宇宙加速膨胀。 项目团队称， 对该光谱仪前 3 年的数据分析显示，此前被认为是“宇宙学常数”的暗能量，可能随时间发生演化 ，这一结果引发宇宙学界广泛关注。完整巡天数据集有望对相关结论进行更高精度验证。 下一阶段，研究人员将对光谱仪全部观测数据进行分析处理， 预计于 2027 年公布首批暗能量研究成果 。 ▲ 星系分布中那些精致如气泡的结构，记录了宇宙膨胀历史的宝贵线索 据介绍，该光谱仪将继续开展巡天观测至 2028 年，观测范围将从约 1.4 万平方度扩大至 1.7 万平方度，扩展观测将覆盖更接近银河系盘面及更偏南的天区，这些区域观测难度更高。此外，项目还将对已观测区域进行重复观测，以捕捉更遥远、更暗淡的“亮红星系”，从而构建更精细的宇宙结构图，帮助科学家进一步了解宇宙演化历史。
Cult of Mac – 16 Apr 26 Why Apple is sending Siri developers to AI coding bootcamp Apple's effort to complete a Siri AI upgrade includes sending developers to a bootcamp for advanced AI coding techniques. Est. reading time: 2 minutes https://www.theinformation.com/articles/apple-sends-siri-staffers-coding-bootcamp-latest-shakeup-organization 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
Anthropic Claude Code 团队工程师 Thariq Shihipar 发布长帖，系统讲解 Claude Code 升级到 100 万 token 上下文窗口后如何管理会话，同时宣布更新了 /usage 面板，帮助用户了解自己的使用模式。 帖子的核心概念是「上下文腐烂」（context rot）：随着对话变长，模型注意力被分散到越来越多的 token 上，旧的、无关内容开始干扰当前任务，模型表现因此下降。百万上下文让任务跨度更长，但并不意味着可以无限堆积对话。 Shihipar 认为用户最该养成的习惯是 rewind（双击 Esc 键）。当 Claude 尝试了一种方案但失败时，多数人的本能是发一句「这个不行，试试 X」，但更好的做法是回退到方案执行前，把失败经验写进新提示词重新来过，而不是让失败的中间过程留在上下文里占用注意力。 关于上下文压缩（compaction），他指出一个反直觉的问题：模型在最需要聪明的时候反而最笨。压缩发生在上下文即将撑满的时刻，此时上下文腐烂最严重，模型判断力最差，容易丢掉关键信息。典型场景是一轮长时间的调试后触发自动压缩，模型把摘要聚焦在调试过程上，而用户下一步想处理的其他问题被丢弃了。百万上下文给了用户更多余裕，可以在手动输入 /compact 时附加指令（如「只保留 auth 重构相关内容」），主动引导压缩方向。 他还建议将子代理（subagents）视为上下文管理工具：把会产生大量中间输出、但只需要最终结论的任务交给子代理，在独立的上下文窗口中完成，只将结果带回主会话。判断标准是「我需要的是过程还是结论」。 用户在每一轮对话结束后实际上面临五个选择：继续对话、rewind 回退重试、/clear 清空重新开始、/compact 压缩继续、或派出子代理。新任务开新会话，相关任务（如刚写完功能接着写文档）可以留在同一会话以复用已读取的文件。 https://x.com/trq212/status/2044548257058328723 4 个帖子 - 3 位参与者 阅读完整话题
在这个借助ai极易复刻（抄袭）的时代，道德如何约束？ 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
我自己用paypai创建了一个openai团队版，然后用sub反代，我已经添加了三个子谷歌账号到团队版，一般可以添加多少个账号，能稳多久，有没有经验的佬来些建议 4 个帖子 - 4 位参与者 阅读完整话题
下午刚参考科技lion佬的 Hermes Agent 一键脚本工具上线 OpenClaw 的自我进化版 配置了hermes，晚上就曝出这种消息，各位佬怎么看 36kr.com – 15 Apr 26 Hermes Agent抄袭中国团队代码实锤，被锤后回应：你删号-36氪 Hermes Agent被指抄袭Evolver，回应引争议。 附上Evolver分析原文和仓库网址 evomap.ai – 11 Apr 26 Hermes Agent 自进化体系与 Evolver 的高度相似性分析 通过时间线、架构设计和功能模块的逐一对比，记录 Hermes Agent 体系在自进化、经验沉淀、技能创建与维护、记忆更新等方面与 Evolver/GEP 的高度相似之处。 github.com GitHub - EvoMap/evolver: The GEP-Powered Self-Evolution Engine for AI... The GEP-Powered Self-Evolution Engine for AI Agents. Genome Evolution Protocol. | evomap.ai 7 个帖子 - 6 位参与者 阅读完整话题
普通二本 大厂不指望了 没怎么刷过算法 带过团队 boss刷烂了都没人理 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
马斯克：恭喜特斯拉AI芯片设计团队成功完成AI5芯片的流片 AI6、Dojo3以及其他令人期待的芯片也正在开发中。 4 个帖子 - 2 位参与者 阅读完整话题
最近公益站挂了太多，目前已经内网搭建了sub2api，开了几个cdk的gpt plus。 站里面搜索了很久都没搜索到idea或者vscode如何直接在codex这插件中使用第三方api，貌似插件只有登录，没有设置第三方api的位置。 请教各位佬们，如何能在idea、vscode中使用codex插件，第三方api？ （ps.目前已经实现了cc gui这个插件，使用gpt，选择第三方api：选择本地授权，然后配置config.toml、auth.json） 4 个帖子 - 4 位参与者 阅读完整话题
IT之家 4 月 15 日消息，据《福布斯》当地时间 4 月 14 日报道，华特迪士尼公司 CEO 戴明哲宣布，公司将启动大规模裁员，以“精简运营”。此次调整将 影响约 1000 名员工 ，范围覆盖影视制作、电视网络、体育及主题体验等多个业务板块。 漫威 成为受影响最严重的部门之一。纽约与伯班克团队均有裁员，涉及电影与剧集制作、漫画、IP 运营、财务和法务等多个领域，其中包括 漫威影业几乎整个曾获奥斯卡奖的视觉开发团队 。 该团队主要负责漫威影视作品的视觉设计，由艺术家、角色设计师及环境设计师等组成，参与打造从《复仇者联盟》到《银河护卫队》再到《夜魔侠》等作品的整体风格。不少成员在漫威工作超过 10 年。 此次裁员 几乎清空该部门 ，仅保留少量核心制作人员，用于按项目协调外部资源。这一裁员消息在周二中午开始通过媒体报道和社交平台迅速扩散。 据IT之家了解，知情人士称，此举主要源于漫威影业此前缩减制作规模，同时也属于迪士尼整体成本控制的一部分。目前来看，这些岗位调整并非出于人工智能因素，尽管 AI 已在其他创意行业引发类似变动。 部分视觉开发人员将转为项目制合同合作。此次裁员发生在娱乐、广告、游戏及媒体制作行业创意岗位普遍收缩的大背景下。 戴明哲在内部信中表示：“我知道这很艰难。这些决定并不反映员工的贡献，也不代表公司整体实力，而是出于持续优化资源配置、将资源投入更关键业务的需要。”
ERNIE图像 ERNIE-Image 是百度 ERNIE-Image 团队开发的开源文本转图像模型。它基于单流扩散变换器 (DiT)，采用潜在扩散 (LDM) 框架，拥有 80 亿个参数。该模型自带一个轻量级的提示增强器，可以将简短的输入扩展为更丰富、更结构化的提示，从而更好地发挥模型的性能。ERNIE-Image 仅使用 80 亿个 DiT 参数，就实现了开源权重文本转图像模型中最先进的性能——而且它的设计不仅注重视觉效果，更注重可控性：准确的内容呈现与美观同样重要。在实践中，它尤其擅长复杂的指令跟踪、精确的文本渲染和结构化图像生成——而这些领域正是许多现有开源权重模型的短板。 yiyan.baidu.com Introducing ERNIE-Image huggingface.co ERNIE-Image - a baidu Collection The serieas of image generation models, including text2img、img2img. huggingface.co baidu/ERNIE-Image · Hugging Face We’re on a journey to advance and democratize artificial intelligence through open source and open science. huggingface.co baidu/ERNIE-Image-Turbo · Hugging Face We’re on a journey to advance and democratize artificial intelligence through open source and open science. 在线体验： huggingface.co ERNIE Image - a Hugging Face Space by baidu ERNIE-Image Demo 注：下列图片是通过示例提示词生成的 7 个帖子 - 6 位参与者 阅读完整话题