《Python 3.* 全栈开发从入门到精通》 的第二作者刘友祝写作的内容，因为他个人原因在本书第二版中不在书中继续使用，只保留两个作者 张云河，王硕，希望读者知晓。 为什么要编写本书？ 本书作者均来自开发和教育第一线，具备丰富的实际研发和培训经验。

氛围编码（Vibe coding）是否会摧毁开源生态系统？近日，多位知名研究人员在一篇预印本论文中指出，从观测到的趋势及部分建模结果来看，情况可能确实如此。他们的警告主要集中在两方面：用户互动逐渐从开源项目中剥离，同时启动一个新开源项目的难度大幅提升 ...

作者｜一涛 编辑｜ 靖宇 过去一年，Vibe Coding 几乎完全改写了编程的方式。 你不再需要一行一行亲自「写」代码了。只要告诉 Cursor、Claude 或 Copilot：我想要一个什么功能，用什么技术栈，最好「感觉像某个产品」，剩下的事情交给 AI 完成就可以。

OpenFGA 核心维护者、Ona（前 Gitpod）软件工程师 Siddhant Khare 最近写了一篇博客吐槽了自己在使用 AI 编程中的“疲惫感”。 他以自身经历指出 AI 带来的职业疲惫真实存在且被行业集体回避：单任务变快≠工作变轻松，反而更累，期间工程师任务量膨胀、频繁切换引发深层耗竭；工作角色从创造者转为高消耗的 AI 产出评审者，加之 AI 输出的不确定性打破了工程师熟悉的确定性逻 ...

但安全机构 CrowdStrike 和 Cisco 的研究人员发现，OpenClaw 的架构简直是「漏成了筛子」。黑客只要给你发一条带有恶意指令的 WhatsApp 消息，你的 AI 助手读取后，就会乖乖执行命令，堪比 Agent ...

点击上方“Deephub Imba”,关注公众号,好文章不错过 !这篇文章从头实现 LLM-JEPA: Large Language Models Meet Joint Embedding Predictive Architectures。需要说明的是，这里写的是一个简洁的最小化训练脚本，目标是了解 JEPA 的本质：对同一文本创建两个视图，预测被遮蔽片段的嵌入，用表示对齐损失来训练。本文的目标是 ...

Anthropic最近做了一项研究，结论很扎心：用AI写代码确实更快，但学到的东西可能少了17%，相当于直接掉了两个字母等级。 这项研究是一个随机对照实验。研究人员找来52名初级软件工程师，让他们学习一个从未接触过的Python库。一组可以用AI辅助，另一组只能手写代码。任务完成后，所有人参加一场测验，考的就是刚才用到的概念。 结果呢？AI组平均快了两分钟，但测验成绩只有50分，手写组拿到了67分 ...