ECC 开源项目深度拆解：19 万星的 Agent 性能调校系统，给 AI 编程装上「变速箱」
如果你用过 Claude Code 或 Codex CLI 写代码，大概率遇到过这种情况：agent 为一个简单功能读了 15 个不相关的文件，调用了 8 个不需要的工具，烧掉了一大堆 token，最后代码还没写好。 ECC 要解决的就是这个问题。 ECC 是什么？ ECC 的全称很长——「The agent harness performance optimization system」（Agent 执行层性能优化系统）。简单说，它像是给 AI 编程 agent 装了一个「变速箱」和「刹车」，告诉 agent：这个场景下你只需要看这些文件、用这些工具、以这种节奏工作。 它的核心模块包括 5 个： Skills。定义 agent 在特定场景下使用的能力清单。比如「debug 模式」下 agent 可以读日志、跑测试、查看 git diff；「refactor 模式」下 agent 可以用 replace_content...
Next AI Draw.io 测评 2026：28k Stars的开源图表革命
2026年图表软件市场规模$6.05亿，CAGR 10%；AI思维导图市场增长更猛，CAGR 20.71%。Next AI Draw.io用自然语言对话+18个AI框架直接生成专业图表——你只需描述，它画出一切。
MCP 不再只是 Claude Desktop 的玩具：2026 年 5 个变化让它成了 AI 基础设施
一年多前，Anthropic 发布 Model Context Protocol（MCP）时，大多数人的反应是「又一个协议」。它解决的问题很具体：让 Claude Desktop 连接外部工具和数据源。 到了2026年5月，这个判断已经……
8.5k Star、699 Fork、Product Hunt #3：OpenHuman 这款 AI Agent 平台为什么突然爆了？
2026年5月第二周，GitHub Trending 榜上换了个新面孔。不是新的编程框架，不是新的 LLM 推理引擎，而是一个叫 OpenHuman 的桌面 AI Agent——17,709 Star，1,547 Fork，60个贡献者，v0.53.43 版本每几天迭代一次。 它在 Product Hunt 上冲到 #3，Dev Community 上多篇文章同时讨论。Tech Times 写了一篇尖锐的分析：《The Agent That Reads You First》。 但这个项目的有趣之处不在于增长数字——而是在于它选择了一条和所有主流 AI Agent 都不同的技术路线。它不是「等你描述任务然后执行」，而是「在你开口之前，它已经通过你的 Gmail、GitHub、Notion、Slack、Calendar 建立了一张上下文地图」。 Key Takeaways– OpenHuman 以「上下文优先」路线切入，区别于 OpenClaw 的广度模式和 Hermes 的观察学习模式– 118+ 第三方 OAuth...
在上班和上进之间，我选择了上香：AI玄学千亿市场深度拆解
全球AI玄学市场突破1800亿美元，18-35岁年轻人68%在算命运势——当AI让算命成本趋近于零，焦虑驱动的千亿赛道正在被技术改写。寺庙经济1000亿、中国AI玄学120亿、复购率38.7%——赛博玄学正在闷声发大财。