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Raft（前身 Slock）的官方博客讲了很多理念，却没讲做法。我拆开 raft-computer v1.0.15，发现多 agent 群聊不混乱靠的是认领、发送前版本检查、无正文提醒、安全注入和提示词规章；继续往下，daemon 还用投递证明、故障熔断、凭证代理、可恢复迁移和 trace 遥测照顾一个长期运行的 agent。配十一段动画，讲清博客里没说的工程细节。

从技术架构到范式革命：为什么一个 Coding Agent 能成为 Agent 基础设施。基于疯狂星期六分享会的深度解构。

Google Bard在公测中表现出一定的写作和扩充能力，但在逻辑推理、情感理解和事实准确性方面存在不足。尽管与百度的文心一言相比，Bard达到了“能用”的水平，但作为一家在AI领域深耕多年的公司，Google的这一产品显得不够成熟，尤其是在与微软的竞争中处于劣势。总体来看，Bard仍具备一定的创新和实验价值，值得关注其未来发展。

本文从非技术性角度介绍了AI绘画工具Midjourney（MJ）和Stable Diffusion（SD）的使用经验。MJ因其高效和无需部署的特点适合初学者，而SD则提供本地和云GPU两种运行方案。文章详细讨论了MJ的订阅费用、使用方式以及SD的本地部署和云GPU租用，强调了提示词学习的重要性，并提供了相关资源链接。最后，作者指出由于时间和技术限制，文中未能提供完整教程，但旨在为新手提供参考。

本文介绍了如何使用Python脚本调用OpenAI的ChatGPT API，包括获取API密钥、安装所需库、编写代码、设置参数以及可能的应用场景。通过示例代码，用户可以了解如何与ChatGPT进行交互，并探索其在客户服务、营销、教育、健康护理和娱乐等领域的潜在应用。

本文探讨了AI时代的工具和技术，强调AI技术的突破将简化人机交互，降低使用门槛。讨论了AI的潜在副作用，如专有化、数据控制和隐私侵犯等问题。作者认为，掌握AI工具是适应时代变革的关键，并推荐了一些实用的AI工具，包括ChatGPT、Notion AI、New Bing和Phind等，旨在帮助读者提高学习和工作效率。