上一篇我用 Seed Evolving 做了一个金价监控 Agent，这次想换一个轻松一点的方向：做一个 Python 版贪吃蛇小游戏。因为它不只是“让模型写一段代码”，而是能完整体现 Seed Evolving 在一个小项目里的作用：拆需求、定规则、规划代码结构、补齐游戏循环、处理边界情况，最后生成一个能直接运行的小游戏。我一开始给 Seed Evolving 的需求很简单：Seed Evolv
ChatGPT / Codex 登录遇到手机号验证怎么办？整理了 4 个解决思路
最近使用 ChatGPT 桌面版或者 Codex 时，有些用户会碰到手机号验证。尤其是网页版一直使用正常，到了桌面端或者 Codex 登录时突然要求验证手机号，一时找不到合适的号码确实比较麻烦。这里整理几个用户反馈过的处理思路。先说明一下：以下方法主要来自实际使用经验，不代表官方方案，也不能保证长期有效。 验证规则可能调整，最终以账号实际显示为准。如果遇到手机号验证，可以准备一个能够正常接收验证码
GEO 实体信源建设：重庆 GEO 服务商行业现象与模型引用偏好观察
摘要：生成式引擎优化 (GEO) 效果高度取决于各大模型 RAG 链路对外部信源的采信逻辑。本文以豆包、DeepSeek、通义千问、Kimi四款主流大模型作为观察对象，结合重庆本地服务商行业现状，分析不同类型信源被模型引用的偏好差异，举例说明高采信信源类型，梳理合规实体信源建设实操思路。文中企业信息全部取自国家企业信用信息公示系统公开数据，仅作为行业现象举例，不构成任何商业选型推荐。中立声明：本文
火山引擎数智平台「开箱了Data」合集：3 分钟吃透核心上新功能
🙋🏻 火山引擎数智平台「开箱了Data」版块，将以短视频合集的形式，为大家整理出往期产品能力升级的精华内容，3分钟即可快速掌握核心知识点。📢为帮大家高效吃透数据产品的核心上新功能，每条视频聚焦单一核心功能，把“解决什么业务问题、适配哪些场景、如何快速上手” 三大核心讲透讲实。我们会持续上线新功能视频，系统呈现产品各阶段的功能迭代脉络，这份视频资源也会不断丰富完善，最终形成覆盖产品全生命周期
火山引擎数智平台 VeDI 空中课程：定期直播公开课，解锁数据应用新技能！
🙋🏻 你是否想要快速掌握数据产品的核心功能，却苦于没有系统化的学习路径？你是否希望与一线产品专家、资深分析师直接对话，获取前沿的实战经验？📢 火山引擎数智平台VeDI重磅推出「空中课程」系列直播公开课，每期邀请来自产品、解决方案、数据分析等领域的专家，通过线上直播的方式，深度讲解VeDI系列产品（如Data Agent、DataWind、DataFinder、DataTester等）的功能实
千问能否电脑批量导出？深度拆解「AI导出鸭」如何让这件事从“反人性”变成“优雅”
如果你去翻通义千问的官方帮助中心，翻遍所有页面，大概率找不到“批量导出”这四个字。这不是功能遗漏，而是大模型厂商的产品逻辑使然——它们的核心战场在模型参数量和推理能力，文档导出这类“最后一公里”的交付体验，优先级天然靠后。但用户不会因为优先级靠后就停止追问。在各大AI社群和问答平台上，千问能否电脑批量导出？ 这个问题以不同变体被反复提及。有人想归档一整年的技术讨论记录，有人需要把数十轮产品方案对
安装 ClawSentry 防护你的 OpenClaw
ClawSentry 是火山引擎 AI Assistant Security 面向 OpenClaw 场景深度定制的安全防护组件。该组件通过前置的安全过滤与行为审计能力，重点防御提示词注入、数据泄露、高危操作和恶意 Skill 执行等安全风险。在保障 AI 助手稳定运行的基础上，ClawSentry 协助治理 AI 交互链路中的异常行为与合规风险，帮助抵御内外部安全威胁。| 版本 | 更新时间 |
实战篇：谷歌Gmail邮箱注册教程——零基础教学100%成功
受限于网络环境与验证机制，许多国内用户在自行注册 Google 账号时屡屡碰壁（如手机号不可用、IP 风控、验证码循环等）。本文将拆解 Gmail 注册的完整标准化 SOP，涵盖环境预检、资料填写规范、验证通过技巧及异常排查，确保小白用户也能「一次通过」。文章后面还会教你一个省时省力的好办法，100%让你拥有谷歌邮箱，别急，我们马上进入教学步骤！其实很简单，甚至比注册国内的一些邮箱还要简单，网络通
ADG 社区介绍
Agent Developer Group (ADG) 是一个独立运营的用户与开发者社区，由各地区的技术领导者和志愿者发起，聚集开发者和技术爱好者一起围绕火山引擎产品和技术，交流探讨 Agent 开发与应用等话题。目前 ADG 已在北京、上海、广州、深圳、杭州、成都、武汉、天津、西安、南京、武汉、合肥、中山、珠海、澳门、沈阳、济南、苏州、长沙、佛山这 19 个充满活力的城市落地生根。
另外ADG也
震撼！Seedream 4.0的实力到底有多恐怖？看完这测评就懂了
之前，我们为了得到一张满意的AI生成图片，需要反复调试提示词、等待漫长的生成时间，最后可能还要在各种工具间来回切换？这种割裂的创作体验，让不少设计师和创作者望而却步。但这一切，在9月11日的那个夜晚悄然改变了。当字节跳动正式发布豆包·图像创作模型 Seedream 4.0 时，整个AI创作圈都沸腾了。不仅仅是因为它在 Artificial Analysis 的「文生图」和「图像编辑」两大权威榜单上
OpenAI API Key 获取完整教程：国内开发者AI编程与GPT-5.4-Codex集成实战
OpenAI API Key（也称为 Secret Key）是访问OpenAI大模型的“数字钥匙”。通过它，你可以在自己的代码中直接调用GPT系列模型，实现AI编程、代码生成、自动化脚本、智能体开发等功能。2026年，AI编程已从“辅助工具”升级为“生产力核心”：GPT-5.3-Codex / GPT-5.4 系列在SWE-Bench Pro等真实工程基准上大幅领先，能完成完整项目开发、调试、甚至
Rocky9 Linux部署k8s集群
之前在Rocky Linux部署过docker，使用过docker-compose，搭建过harbor，今天我们来搭建一套k8s集群。| 主机名 |操作系统| ip地址|cpu | 内存|
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| k8s-master|Rocky Linux release 9.4 |192.168.159.164 |4核 |8G
| k8s-node1|R
2026重庆GEO服务商全景盘点：基于国标合规与AI采信机制的选型参考
2026 年生成式 AI 监管与收录规则全面升级，重庆地区企业 GEO（生成式引擎优化）彻底告别 “批量发文铺量” 的粗放模式。当前大模型实体召回、属地权重沉淀、品牌 AI 曝光的核心逻辑，不再依托内容产出数量，而是由国标合规落地、知识图谱精度、实体冲突治理、可复现实测数据、长效迭代运维五大核心维度决定。目前重庆本地 GEO 服务市场快速扩容，市面上并存技术自研、模板量产、算力加持、SaaS 工具
豆包收费体系全解析：从 C 端会员到 B 端生态，AI 商业化进入精细化落地阶段
2026 年以来，国内大模型行业悄然完成了一轮关键转折：从早期的免费获客、烧钱比拼参数规模，逐步转向商业化落地与可持续发展的新阶段。作为字节跳动旗下的核心 AI 产品，豆包的收费动作始终受到行业与用户的双重关注。从 5 月正式推出三档专业版会员，到 8 月明确生活服务团购渠道的独立服务费政策，豆包正在构建一套覆盖 C 端个人用户、B 端商家与企业客户的立体化收费体系。这套体系既延续了互联网产品 "
官网获客分析的数据链路建设：从多端埋点到商机归因
企业官网是承接全网流量、传递产品价值与收集销售线索的核心数字阵地。在 Enterprise SaaS 及复杂技术产品领域，官网获客并非单次访问即可完成的简单交易，潜在客户往往需要在产品架构、技术文档、解决方案与客户案例之间进行多次、跨终端的反复探索。构建官网获客分析体系，核心在于打通“渠道引流 - 站内互动 - 身份打通 - CRM 后端归因”的数据流，实现从前端流量统计向后端业务价值转化的分析演
拆解4 个记忆应用的最新落地实践｜爱分析
内容来源：《2026爱分析·记忆市场研究报告》发布时间：2026年8月发布机构：爱分析ifenxi关键词：AI 记忆、Agent记忆、AI行业研究、AI商业化、记忆落地案例、企业AI实践、智能体记忆摘要：记忆已在大型组织经营分析、运营商策略优化、客服售后降幻觉、消费级跨端连续等场景形成可复用实践，其共性是把分散经验沉淀为可调用、可治理的资产。2026年上半年，记忆从一个技术概念变成了一条行业赛道。
ChatGPT Plus 和普通版本有什么区别？详细功能对比
最近使用 ChatGPT 的人越来越多，不少人在选择套餐时都会遇到一个问题：ChatGPT Plus 和普通版本到底有什么区别？如果只是偶尔聊天、查询资料，免费版本基本可以满足需求。但如果经常用于写作、编程、文件分析、学习或者日常办公，Plus 的体验会有比较明显的差异。本文从功能、使用额度和实际场景几个方面简单对比一下。ChatGPT 免费版本已经具备比较完整的基础功能。例如：日常问答内容整理文
ChatGPT Plus 到底值不值得开？用了一个月后，我发现差别主要在这几点
ChatGPT 免费版其实已经能解决不少问题。所以我刚开始也纠结过一个问题：到底有没有必要开 ChatGPT Plus？如果只是偶尔问几个问题、翻译一下文字，我觉得免费版已经够用了。但连续用了一个月 Plus，尤其是把它真正放进写代码、查问题和日常工作之后，我发现两者的区别并不只是“回复快一点”。这篇不讲太多参数，主要聊聊我自己真正用得比较多的几个地方。以前用 ChatGPT，我习惯一个问题一个问
用TRAE开发PC端体感游戏实践
游戏开发是TRAE擅长的领域之一，有非常多相关的例子。如果TRAE的游戏开发能力叠加上摄像头和运行在AI PC上的本地多模态感知模型，实现人体动作识别，直接以肢体姿态完成游戏操控，就可以把普通小游戏升级成可居家放松、轻运动健身的体感玩法。以下是介绍TRAE+本地MediaPipe体感模型的手势识别能力+ 本地多模态 Skill，实现摄像头手势操控体感小游戏的全栈开发。|
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