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第四期热点征文-大模型技术
ModelEngine思想落地指南：用“智能体 + 插件”构建可复用AI应用.76
在AI应用开发过程中，我们常面临“重复造轮子”、“流程碎片化”、“技术门槛高”三大绊脚难题，不同场景需重新编写数据处理、工具调用逻辑，非专业人员难以参与，复杂流程维护成本高。而基于ModelEngine 的核心思想，正是通过角色化智能体分工、插件化工具集成、双模式开发适配，打通 AI 应用从设计到落地的全链路，让开发效率倍增。
未闻花名
2026-04-14
1833
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case
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从Test Case到Test Agent的进化
在软件测试领域,我们都见证过这样的场景:测试团队埋头编写上千条用例,覆盖率报告光鲜亮丽,但线上问题依然层出不穷。测试人员疲于奔命地执行脚本,却始终在被动响应需求变化。这种困境的根源,往往不在于测试技术本身,而在于我们对测试工作的根本认知。
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2026-04-14
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拒绝无效内卷！用QClaw打造打工人专属"情绪-生存-睡眠"Agent
去年年末，当我第N次在深夜改需求文档时，突然意识到一个问题：现有的AI助手都太"乖"了。它们总是彬彬有礼地告诉你"我理解您的 frustration"，但打工人真正需要的，可能是一个能陪你一起骂甲方、然后顺便把吐槽内容改写成哲学论文的赛博知己。
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2026-04-15
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QClaw
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玩转OpenClaw云端创意实践
【ClawVision · 守护眼】：基于 OpenClaw 的 可扩展AI视觉监控助手 —— 老人摔倒预警系统的设计与实践
首先感谢腾讯云开发者社区给予这次分享机会。本项目采用 边缘计算（OpenMV） + OpenClaw 智能体 协同架构。在前端设备完成初步筛选，在后端大脑（龙虾）完成复杂决策，大幅提升系统效率与可扩展性，同时也大幅减少OpenClaw对tokens的开销。
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2026-04-15
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当 openClaw 遇上 EdgeOne Pages：不只智能问数，更能直接获取BI 数据大屏（附工程落地实战）
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fanstuck
2026-04-15
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从 0 到 1：我如何用 WorkBuddy 打造"全网情绪雷达"，为我的MoodWave App喂数据
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放弃“速成全栈”吧，没有这根扎透底层的竖线，你只是一块浮木
真正的全栈工程师，必然是“T型人才”。在横向扩展（全栈）之前，必须先有一根深扎地底的竖线（精通某一栈）。 全栈不是什么都会一点儿，而是以一门绝技为圆心，向外辐射出足够广的半径。”在技术圈，我们见过太多陷入“全栈陷阱”的开发者：前端会写 Vue/React，后端能写 Spring Boot/Node.js，数据库懂点 MySQL，偶尔还写写 Docker 部署。但当系统遇到深层性能瓶颈（如 OOM、高并发死锁、渲染卡顿）时，却束手无策。
木易士心
2026-04-15
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卓越架构师最佳实践征文#场景解决方案
立正请站好：一个组件复用 Skill 的工程化实践｜得物技术
做这个 Skill 的初衷很直接，也很现实：功能开发时容易"顺手新建一个"，而不是先复用已有组件，造成组件库越来越臃肿。这件事对团队的伤害其实是复利型的：
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从零开始理解 LLM 中的 KV Cache
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阿特拉斯
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QClaw脑洞名场面
QClaw实现多模态信息抽取，从事故报告到供应链事件因果图谱的自动化构建
当一次跨省运输事故发生时，业务人员需要从成堆的PDF报告、散落在数十封邮件里的沟通片段、以及IM群里碎片化的讨论中，手动拼凑事件的全貌——哪批货受损？影响哪些订单？根本原因是车辆故障还是天气？应对措施是什么？这个过程通常需要数小时甚至数天，决策严重滞后。
叶一一
2026-04-15
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叶一一
2026-04-15

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