AI编程诀窍008：先花15分钟写规格，省下几小时改代码
一句话总结：让 AI 先帮你把需求吃透、写成规格，再动手写代码。常见错误上来就丢给 AI 一句「给我用 React 和 Node 搭个任务管理应用」，满心指望它把所有细节都补齐。AI 看似心领神会，其实只能靠猜：业务规则、权限边界、数据结构，它一样都不清楚。
从 6G 到 24G，五档显存怎么选本地模型
现在在本地跑模型的人，显卡从 6G 到 24G 都有：老机器是 6G 上下，主力机 16G，也有人上到 24G。真正让人纠结的是中间那几档——装得下和装不下，往往就差一两 GB。跑AI模型按显存分档。
Logseq 越用越卡？Tine 用同一套 Markdown 图谱，给你一个更快的选择
Tine 直接读写现有 Logseq 图谱，不需要导入、导出或迁移数据，并用 Tauri、Rust 和 SolidJS 重新实现桌面端。它适合图谱已经很大、在意本地 Markdown 所有权，又想改善速度、标签页和分屏体验的 Logseq 老用户。
小显存生产环境使用劝退：Qwen3.6-27B MTP
llama.cpp 在B9180版本中，正式合并了分支#22673 ，正式“原生”支持MTP，对模型进行加速了。这意味着我们不用再手动合并分支编译了。由于看到别人鼓吹的效果，我很兴奋，因此在我将近10天前发布的文章Qwen3.6-27B MTP版提速诱惑太大！
不只DeepSeek，阶跃等开源JetSpec：大模型解码提速近10倍
DSpark 作者栏中看到了梁文锋的名字，而在 JetSpec 作者栏中则看到了阶跃两位大佬:CEO 及创始人姜大昕、CTO 及联合创始人朱亦博。
谷歌Chrome深夜爆更，Agent不用「装」人了，前端最后防线崩了？
今天，谷歌Chrome团队投下了一枚深水炸弹:WebMCP正式登场。这相当于给Agent加上了「超能力」，从此不用再「装得像个人一样」，去看网页、找按钮，或是点链接。
24G显存跑出旗舰级代码能力：一个27B小模型的五步上手全流程
上周三晚上十一点，我关掉编辑器，顺手点开云端的用量页。数字跳出来的那一刻，我把椅子往后推了半米。一个月的接口费用，够买半张显卡。而桌上那张24G的卡，从装进机箱到现在，除了跑过两次小模型，一直在吃灰。于是我干了件很土的事：把发布说明里那条命令抄下来，一个字没改，敲进终端。