这玩意儿有多离谱呢——你用 Claude Code、Cursor 之类的 AI Agent 写代码，每次 Agent 执行一个操作，re_gent 都会自动记录下来，生成一条不可篡改的步骤记录。等你想知道\"那行代码是哪个 prompt 写的\"的时候，rgt blame 一下，Prompt 原文都给你翻出来。 我第一次看到这个项目的时候，第一反应是：Git 怎么还没做这个？ 为什么需要给 AI Ag

CDP Bridge MCP PS：这是三黄工作室第二个开源项目～苦于Playwright MCP、Chrome Devtools MCP无法真正流畅的操控浏览器，每次总是会打开沙箱并且失去登录态，受GA项目的影响，我们制作了可以完全直连访问浏览器的MCP。 CDP Bridge MCP 是一个连接 MCP 客户端与真实浏览器会话的桥接服务。它通过配套的 Chromium 扩展接入浏览器页面，让大

Agent 正在接入越来越多的后端服务：S3、Slack、Gmail、GitHub、Notion、Google Drive、Redis、PostgreSQL……每接一个，就要学一套新 SDK 的调用方式，或者写一个新的 MCP 工具定义。这不仅拉长了开发周期，也让 Agent 的推理负担持续加重——模型需要在不同 API 风格之间来回切换上下文。 但有一个核心事实很少被讨论：大语言模型最熟练的交互

AI Agent 真正进入日常工作流以后，会遇到一个过去不太显眼、但很快会变成基础设施问题的环节：站点怎么识别“这是一个真实的 AI Agent 正在替用户访问”，而不是普通爬虫、伪造客户端或攻击流量。 以前讨论 Agent，更多是在应用内部：模型如何规划、如何调用工具、如何读文件、如何执行代码。现在问题开始外溢到 Web 边界。ChatGPT agent、浏览器 Agent、企业工作区 Agen

如果你最近在用Claude Code写项目，大概率会有这种体验： 它写得很快，你也觉得很省事。 直到有一天你发现： 👉 测试根本没跑 👉 文件被悄悄改了 👉 一个 bug 修成了三个 bug 我也被坑过。后来遇到了wow‑harness，才意识到一件事： 不是 AI 不行，是我们一直在用“嘴”管它。 wow‑harness 是怎么来的？ 一句话概括： wow‑harness 是 Claude Co

最近刷短视频平台，那些画面炸裂的 AI 视频，有一大半是 Seedance 2.0 做的。字节 Seed 团队出的这个视频生成模型，2 月份首发，最近 API 正式全面开放了。 模型能力确实顶：多模态输入、多镜头叙事、原生音画同步、2K 电影画质，在目前的一众视频生成模型里属于妥妥第一梯队。 网上最近火的那些 AI 视频，什么武侠连续剧、程序员老头快乐生活短片，很多都是拿它跑出来的。 普通用户想用

整理 | 苏宓出品 | CSDN（ID：CSDNnews）“超 150 万个 AI 代理用户、13 万条帖子、61 万条评论。” 这是继 OpenClaw（原 Clawdbot）爆火之后，另一款名为 Moltbook 的AI 产品在上线短短几天呈现出的规模。它自称是“AI 自己的社交网络”的平台，在这里，发帖和互动的主角都是 AI，而非人类。 然而，这款看似极具创新性的平台自上线起，便引发了不小的