#代码
跨栏目找相关项:同一话题的工具、提示词、论文,可能横跨数天甚至数月才凑齐。
#代码
今日 0 条一手 · 工具·提示词·论文 三栏速览
每栏 6 / 6 · 直达分类页查看全部
提示词
6 条当用户的某个意图（如last_intent）尚未处理完成时，自动提示用户并继续处理该业务。
写作cloud.baidu.com为电商平台机器人客服提供开场白、常见问题回复和结束语的话术模板参考。
写作insight.xiaoduoai.com智能客服机器人与访客互动的对话模板（欢迎新访客、欢迎回头客、显示常见问题等）。
写作zhuanlan.zhihu.com服装加工合同模板，含甲乙双方信息及加工委托条款
写作xiaobaogong.com用于合同审查场景，让大模型扮演特定行业、特定立场的合同审查专家，平衡利益与风险。
研究blog.csdn.net帮助分析患者症状，提供可能的诊断方向和建议，适用于初步诊断筛查。
研究cgwgpts.com
论文
6 条AWS Machine Learning BlogAI 评分4242 如何在 Amazon Bedrock 上使用开源权重模型作为 AI 编程智能体
OpenCode 是一个开源终端原生 AI 编程智能体，可连接 75+ LLM 提供商。与 Amazon Bedrock 上的开源权重模型配对后，可在 AWS 账户内安全运行推理，无需管理基础设施或支付按座订阅费用。
OpenAI NewsAI 评分3737 GPT‑6 Astra 如何帮助 Devin 测试自身工作成果
GPT‑6 Astra 提升了 Devin 测试软件并展示其运行效果的能力，目标在于帮助工程师减少代码审查工作量并加快交付速度。该版本使 Devin 能够更有效地验证自身生成的代码。
OpenAI NewsAI 评分2525 1Password 使用 Codex 提升工程生产力 21%
1Password 工程师使用 Codex 提升工程生产力 21%，实现新功能和内部工具的快速开发，达到生产就绪状态，同时保持严格的安全策略。
Hugging Face Blog精选AI 评分7777 如何使用 GRPO 微调 LFM2.5-350M 提升结构化输出能力
本教程展示如何使用 TRL 库的 GRPO 方法微调 LFM2.5-350M 以提升结构化输出能力。实验使用约 500 个样本训练 100 步，在 IFStruct 基准上的准确率从 22.6% 提升至 29.7%（JSON 格式提升 13.9 个百分点），所需资源仅需免费层 Colab 或 Kaggle GPU。
推荐理由：原文给出了具体的方法论（GRPO + 奖励函数设计）和可量化的性能提升，读者可以据此判断轻量微调是否适合自己的结构化输出场景。
Hugging Face BlogAI 评分5050 Granite 4.2 推理模型如何构建
IBM 发布 Granite 4.2 推理模型系列，包含 3B、8B、30B 三个规模，从 Granite-4.1 基模型后训练而来。Granite-4.1 使用约 15T tokens 预训练，五阶段策略扩展至 512K 上下文。
Hugging Face BlogAI 评分3333 PyTorch Profiling 教程（三）：如何分析注意力机制性能
本教程演示如何使用 PyTorch profiler 分析 Transformer 架构中的注意力机制，展示了 naive attention 的 5 个核心 kernel：matmul、mul（缩放）、masked_fill、softmax 和 matmul。
Mistral AI精选AI 评分6666 Mistral AI 发布 Leanstral：面向 Lean 4 的开源代码智能体
Mistral AI 发布 Leanstral，首个专为 Lean 4 证明助手设计的开源代码智能体，采用 6B 活跃参数的稀疏架构，支持 MCP，可通过 Mistral Vibe 或免费 API 使用，权重采用 Apache 2.0 许可证。
推荐理由：原文给出了能力变化和基准测试对比，读者可以据此判断它如何改变形式化证明的工作流。
Mistral AIAI 评分5454 Mistral 如何用 Vibe 构建 Rails 自动化测试智能体
Mistral 基于其开源编码助手 Vibe 构建了一个自动化 RSpec 测试生成智能体。该智能体通过 AGENTS.md 规划执行步骤、为不同文件类型（models、controllers、serializers 等）设计专门的 SKILLS、自定义 RuboCop 和 SimpleCov 工具进行校验，并在 275 个源文件上测试。
Mistral AI精选AI 评分6868 Mistral 发布 Codestral 25.08 及完整企业编码工具栈
Mistral 发布 Codestral 25.08 代码补全模型，在 SWE-bench Verified 上 Devstral Medium 达 61.6%，Codestral 25.08 相比前代提升 30% 接受率和 10% 代码留存率。
推荐理由：给出了具体性能提升数据（SWE-bench 61.6%、+30% accepted completions）和部署选项，读者可据此评估该版本相比前代及竞品的实际差距。
Mistral AI精选AI 评分7777 Mistral AI 发布 Codestral Embed 首款代码专用嵌入模型
Mistral AI 发布首款代码专用嵌入模型 Codestral Embed，在 SWE-Bench、CodeSearchNet、Text2Code 等基准上显著优于 Voyage Code 3、Cohere Embed v4.0 和 OpenAI 的大 embedding 模型。
推荐理由：原文给出了与竞品的性能对比数据，读者可以据此判断该模型在代码检索场景中的实际适用性。