

> 编程领域迎来语音交互革命。Anthropic为开发者命令行工具引入语音模式，同时其年化收入已翻倍至25亿美元，标志着AI编程助手在多模态与商业化上迈出重要一步。

## 终端编程迈入语音控制时代

继网页端大模型相继普及语音功能后，AI编程工具的交互方式也迎来了代际跃升。AI初创巨头Anthropic正式为其面向开发者的命令行产品Claude Code引入语音模式。这意味着程序员可以彻底解放双手，直接通过口述指令完成复杂的架构调整或代码重构。

据核心开发工程师Thariq Shihipar透露，该功能首批面向约5%的Windows平台用户进行灰度测试，并计划在本月内完成全球推送。开发者的操作链路被极大精简，只需在终端敲入/voice指令唤醒监听模块，即可用自然语言下达诸如重构验证中间件或优化递归逻辑等专业需求。Claude Code能够迅速解析上下文意图，并在终端内直接执行对应的代码重写与调试工作。

![22.png](https://static.downly.cn/images/1a3a61e58a10dc040d4082fcce4c7cb8.png)

<center>图源备注 图片由AI生成</center>

## 商业增长与应用场景拓宽

语音模式的落地正值AI开发工具赛道竞争陷入白热化阶段。面对GitHub Copilot的先发优势与Cursor的强劲蚕食，Anthropic凭借Claude系列模型在逻辑推理上的护城河实现了突围。最新的财务数据显示，Anthropic年化收入已成功突破25亿美元大关，较今年年初实现跨越式翻倍，其周活跃用户数也在短短两个月内同步实现翻番。

行业分析师认为，语音交互的引入并非单纯的噱头，而是对开发者工作流的深度重构。在代码审查、系统架构构思等需要高度抽象思维的场景下，对话式交互比键盘敲击更贴合人类的自然思考节拍。Anthropic在商业变现与活跃度上的双重爆发，印证了市场对高阶AI编程助理的强劲需求。

Claude Code引入语音交互 Anthropic年化收入突破25亿美元



> Claude Code 推出 MCP 工具动态搜索与 Tab 键智能补全两大更新，通过“懒加载”机制减少 85% Token 消耗，并大幅提升人机交互的灵活性与准确性。

## MCP工具搜索 告别上下文膨胀
作为领先的 AI 开发工具，Claude Code 近日发布的 MCP 工具搜索功能，被视为解决大型项目中上下文窗口占用的“杀手级”方案。在旧版本中，当用户安装大量 MCP 工具时，系统会预加载所有工具描述，导致启动阶段即消耗 20k 至 60k 甚至更多的 Token，严重挤压了实际编码的有效空间。

新功能引入了智能的“懒加载”机制。系统会自动实时监测，一旦 MCP 工具描述占用的上下文窗口超过 10%，即自动切换至搜索模式。此时，工具描述仅在被实际调用时动态加载。这一优化不仅能减少高达 85% 的 Token 消耗，更打破了工具数量的限制——即便是连接超过 100 个工具，系统依然能保持轻量化运行。

对于 MCP 服务器创建者，需特别注意配置 `server instructions` 参数，以确保工具能被精准检索。目前该功能已设为默认，开发者也可通过 `ENABLE_TOOL_SEARCH=true` 进行手动配置。这一更新彻底解决了长期困扰开发者的“Token Bloat”（Token 膨胀）痛点，让复杂生态下的开发体验更加流畅。

![Google_AI_Studio_2026-01-16T03_31_30.233Z.png](https://static.downly.cn/images/64ca0e949d505e7e807a7a68558f590e.png)
 <center>图源备注：图片由AI生成</center>

## Tab键交互进化 拒绝“半对半错”的纠结
另一项显著提升用户体验的更新是 Tab 键补充信息功能。这一创新直击 AI 辅助编程中的常见痛点 当 AI 生成的建议部分正确、部分错误时，用户往往陷入“全盘接受再修改”或“直接拒绝重写”的两难境地。

现在，通过引入 Tab 键交互，用户在决定接受或拒绝建议时，可以直接插入额外指令进行微调。例如，在看到提示建议后，按下 Tab 键即可进入编辑模式，快速修正不准确的逻辑，随后配合 Enter 键即时提交。这种精细化的交互方式，极大提升了人机协作的颗粒度。

此外，该功能还延伸至 Shell 命令环境，在 Bash 模式下提供更智能的命令补全建议。开发者普遍反馈，这一更新消除了处理“半成品”代码时的焦虑感，让开发流程更加符合人类直觉。Claude Code 的此次迭代，清晰地展示了 AI 工具正从“单纯的代码生成”向“高效的交互协作”进化的趋势。

Claude Code两大功能更新 MCP工具搜索重构上下文管理效率

在 2026 年1月12日，Windsurf 再次通过 **1.13.6 版本** 证明了它是目前最懂开发者的 AI 编辑器。本次更新引入了核心功能 —— **Skills（技能）**。

简单来说，如果之前的 AI 只是一个“听懂指令的实习生”，那么拥有 Skills 后的 Cascade（Windsurf 的 AI 核心）就进化成了**带工具箱的高级工程师**。

它不再只是根据你的 Prompt 瞎猜，而是能**读取你预设的文档、脚本和模版，严格按流程办事**。


## 为什么你需要 Skills？

你是否遇到过这些痛点？

- **重复劳动**：每次让 AI 写爬虫，都要强调“记得加 User-Agent，记得用 Headless 模式”。
- **规范遗漏**：每次让 AI 写 Java 代码，它总是不记得用 Lombok 或者特定的注解。
- **上下文丢失**：Prompt 越来越长，但 AI 还是会漏掉关键步骤。

**Skills 就是为了解决这个问题而生的。** 它是 Prompt 的“持久化”和“结构化”版本，让你的工程标准成为 AI 的本能。

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## 一、快速上手（基础篇）

### 目标：创建一个“代码审查 (Code Review)”技能

**场景**：AI 写的代码有时不符合团队规范（例如缺少注释、变量命名随意）。我们要创建一个技能，让 AI 在 Review 代码时自动加载我们的检查清单。

#### 步骤 1：创建技能目录

WindSurf和 [Claude Code Skills](https://github.com/anthropics/skills) 的目录基本一致，只是根目录从`.claude`换成了`.windsurf`，请在您的项目根目录下，创建以下文件夹结构：

```markdown
.windsurf/
  skills/
    code-review/          <-- 技能名称
```

**WindSurf Skills目录结构示例：**
![image.png](https://static.downly.cn/images/ea439d487290dd9315a4e920320cc6f1.png)

#### 步骤 2：编写核心描述文件 (SKILL.md)

在 `code-review` 文件夹中创建 `SKILL.md`。这是技能的“大脑”，定义了它的触发条件和执行逻辑。

```markdown
---
name: code-review
description: 用于对代码进行审查、重构和优化。当用户要求检查代码、优化代码或进行 Code Review 时调用此技能。
---

# 代码审查专家

你现在是团队的高级技术负责人。请根据以下检查清单对代码进行审查：

## 1. 基础规范
- [ ] 变量命名是否遵循驼峰命名法 (Java/TS) 或下划线命名法 (Python)？
- [ ] 是否存在硬编码的 Magic Numbers 或字符串？
- [ ] 关键逻辑是否有注释说明？

## 2. 安全性检查
- [ ] SQL 注入风险（必须使用参数化查询）
- [ ] 敏感信息（API Key、密码）是否已脱敏？

## 3. 性能优化
- [ ] 循环中是否存在不必要的数据库查询？
- [ ] 集合操作是否高效？

请以列表形式输出审查结果，并给出修改后的代码建议。
```

#### 步骤 3：测试调用

1. 打开 Windsurf Cascade 对话框。
2. 输入：`@code-review 帮我看看这段 Python 代码有什么问题`（或者直接说 `帮我 Review 一下当前打开的文件`，Cascade 会根据 description 自动识别）。
3. **效果**：AI 会严格按照你 `SKILL.md` 中的三个维度（规范、安全、性能）进行输出，而不是泛泛而谈。

**WindSurf Skills 触发 Skills 示例：**
![image.png](https://static.downly.cn/images/22666450e4ba6863ab99b39c4155a591.png)

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## 二、进阶实战（带模版的生成器）

### 目标：创建一个“Spring Boot 模块生成器”技能

**场景**：开发 Java Spring Boot 应用时，重复写 Controller/Service/Repository 结构非常枯燥，且容易出错。

#### 步骤 1：准备模板文件

在 `.windsurf/skills/spring-feature-gen/` 目录下，放置两个文件：

**1. `ControllerTemplate.java` (辅助资源)**

```java
package com.example.demo.controller;

import org.springframework.web.bind.annotation.*;
import lombok.RequiredArgsConstructor;

// 强制要求：所有 Controller 必须使用 RestController
// 强制要求：必须使用构造器注入
@RestController
@RequestMapping("/api/v1/${resource}")
@RequiredArgsConstructor
public class ${Resource}Controller {
    private final ${Resource}Service service;
    
    @GetMapping("/{id}")
    public ${Resource}Dto getById(@PathVariable Long id) {
        return service.findById(id);
    }
}
```

**2. `SKILL.md` (核心指令)**

```markdown
---
name: spring-feature-gen
description: 为 Java Spring Boot 项目生成标准的 Controller-Service-Repository 分层代码结构。
---

# Spring Boot 功能模块生成器

当用户要求生成一个新的业务模块（Feature）时，请严格遵循以下架构：

## 技术栈要求
1. **框架**: Spring Boot 3.x
2. **构建**: Maven/Gradle
3. **原生支持**: 考虑到后续可能编译为 GraalVM Native Image，避免使用复杂的动态反射。

## 生成步骤
1. 读取当前目录下的 `ControllerTemplate.java` 作为风格参考。
2. 生成 DTO (Record 类型), Service 接口与实现类, Repository (JPA)。
3. 确保所有依赖注入使用 `@RequiredArgsConstructor` (Lombok)。

## 输出格式
请直接生成代码文件内容，不要过多解释。
```

#### 步骤 2：实战调用

在 Cascade 中输入：

> "帮我生成一个用户管理模块（User Management），包含增删改查功能。"

**结果**：AI 会自动读取技能并参考你的 Java 模板，生成一套符合你团队习惯的代码。

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## 三、实战玩法（用 Skill Creator 创建 AI Skills）

手动编写 `SKILL.md` 还是觉得麻烦？Windsurf 的 Skills 机制与 Claude 官方的 ecosystem 是兼容的。我们可以利用官方的 **Skill Creator** 来让 AI 帮我们写 Skills，除此之外，您也可以参考[Anthropic Claude Code Skills 深度解析](https://www.downly.cn/articles/ee2537e0-00a1-430d-baaa-b0545fcd982c)。

### 1. 引入官方 Skill Creator

[Claude Code Skill Creator](https://github.com/anthropics/skills/blob/main/skills/skill-creator/SKILL.md)是 Anthropic 官方提供的一个“元技能”，专门用来生成其他技能。

1. **创建目录**：`.windsurf/skills/skill-creator/`
2. **下载文件**：将官方仓库中的 `SKILL.md` 内容复制进去。
   - **源码地址**：[Claude Skill Creator Template](https://github.com/anthropics/skills/blob/main/skills/skill-creator/SKILL.md)

### 2. 如何使用

安装好这个技能后，你就可以套娃操作了：

> **用户**：`@skill-creator 我想要一个专门写 Python 单元测试的技能，要求使用 pytest，并且覆盖率要达到 90% 以上。`

> **Cascade**：(自动调用 skill-creator) 好的，我为您生成了 `python-tester` 的技能结构，包含 `SKILL.md` 和推荐的测试规范...

### 3. 更多官方灵感

Anthropic 官方维护了一个 Skills 仓库，里面包含了很多开箱即用的简单教程和案例（如数据分析、文档编写等），建议收藏并在 Windsurf 中尝试：

- **官方仓库**：https://github.com/anthropics/skills

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## 核心技巧总结

1. **Description 是关键**： Cascade 依靠 frontmatter 中的 `description` 字段来决定是否**自动**调用技能。写得越具体，AI 自动触发越精准。
   - ❌ `description: 代码工具`
   - ✅ `description: 当用户询问有关 Playwright 爬虫编写、浏览器自动化脚本时使用此技能。`
2. **全局 vs 项目级**：
   - **全局习惯**（如“总是用 Python Type Hint”）：放在 `~/.codeium/windsurf/skills/`。
   - **项目规范**（如“本项目使用 MyBatis”）：放在 `.windsurf/skills/`。
3. **Skills vs Rules**：
   - 使用 **Rules** (.windsurf/rules) 设定你的基本身份（“我是谁”）。
   - 使用 **Skills** 处理具体任务（“怎么做”）。

现在，打开你的 Windsurf，试着创建你的第一个 Skill，把重复的工作流“外包”给 AI 吧！

Windsurf 1.13.6 重磅更新 - 支持 Claude Skills





> 导语
> 今日科技圈巨头博弈白热化，Meta成功延揽苹果资深设计副总裁，意在为AR硬件注入顶级设计基因；亚马逊AWS与OpenAI则分别通过发布高性能Nova 2模型家族及收购Neptune平台，在此基础设施与训练效率上筑起高墙。与此同时，国产模型智源Emu3.5与快手可灵2.6在物理世界理解及音画同步生成领域展现出强劲的技术突破力。

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## 苹果设计副总裁跳槽Meta 掌舵AR眼镜设计新未来

Meta在人才争夺战中取得重大胜利，成功挖来苹果资深设计副总裁Alan Dye。这位曾深度参与苹果UI设计的高管将不仅负责Quest系列，更将主导未来智能眼镜产品线的AR VR设计。Alan Dye将利用其在苹果积累的十年UI秘籍及供应链经验，重点优化AI交互体验。值得注意的是，他将直接向Meta CTO汇报，这一职级安排充分体现了Meta对重塑硬件设计美学及争夺顶尖设计人才的极高重视。

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## 亚马逊AWS大爆发 Nova 2模型与智能体开发工具齐发

在re Invent 2025大会上，亚马逊云科技祭出大招，一口气发布了四款自研Nova 2系列多模态大模型。这些模型集成了网页检索和代码执行功能，据称在性价比上已超越Claude Haiku 4.5及GPT-5 Mini。其中Nova 2 Lite专攻高性价比推理，而Nova 2 Pro则面向复杂的Agent应用。

此外，AWS还推出了智能体“全家桶”，核心亮点在于Strands Agents SDK新增了TypeScript支持，让前端开发者也能轻松构建Agent。同时，新功能扩展了对ARM与x86边缘设备的支持，甚至能在车载芯片上实现低延迟的实时路径规划，极大地加速了AI智能体在端侧的落地进程。

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 <center>图源备注：图片由AI生成</center>



## OpenAI收购Neptune 意在倍增GPT迭代训练效率

OpenAI宣布收购实验管理公司Neptune，此举被视为强化模型训练“内功”的关键一步。OpenAI计划整合Neptune的监控调试工具与指标仪表盘技术，以增强模型训练过程的实时可见性。通过共同优化实验追踪与自动化警报功能，OpenAI旨在大幅提升基础模型训练的效率和准确性，这或许意味着GPT系列的迭代速度将迎来翻倍式的增长。

## 智源Emu3.5问世 懂物理规律的世界模型来了

智源研究院正式发布新一代多模态大模型Emu3.5，这不仅是简单的内容生成工具，更是实现了“世界级统一建模”。Emu3.5的显著突破在于提升了AI对物理世界的理解能力和因果推理能力。它能够一键预测真实世界的“下一秒”，标志着人工智能正从单一的生成走向对物理规律的深度认知。

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 <center>图源备注：图片由AI生成</center>



## 快手可灵2.6全量上线 实现音画环境完美同步

快手旗下的可灵AI发布首个“音画同出”模型可灵2.6，解决了视频生成中声音匹配的痛点。该模型能够一步生成画面、自然语音、匹配音效以及环境氛围，支持“文生音画”和“图生音画”两种模式。这一更新极大简化了创作者的工作流，用户仅需一段文字或一张图，即可快速获得视听一体的完整内容。

## 谷歌AI三连发 从安卓系统到Gemini用户信任度挑战

谷歌近期动作频频，但在不同领域面临着不同的境遇

*   **Gemini 3 Pro** 在Prolific公司的2.6万名用户盲测中，虽然厂商测试数据亮眼，但在实际应用中的信任度、适应性及沟通风格方面仅获69%好评，显示出用户体验仍有优化空间。
*   **Android 16** 宣布放弃一年一更传统，转为更频繁的发布策略。新系统引入了AI驱动的“通知组织器”，能自动生成通知摘要并屏蔽低优先级打扰，首批功能将在Pixel设备上线。
*   **Google Photos** 上线了2025年度回顾功能，首次集成Gemini大模型进行智能高光提取，能自动识别用户兴趣并呈现个性化的年度主题回忆。

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 <center>图源备注：图片由AI生成</center>



## WordPress推出实验性AI工具Telex 氛围编码助力建站

WordPress发布了名为Telex的实验性AI开发工具，引入了独特的“氛围编码”技术。该工具旨在帮助开发者更高效地生成Gutenberg模块。目前，Telex不仅仅停留在概念阶段，已经开始在实际的网站建设中得到应用和展示，为Web开发带来了新的智能化辅助思路。

每日AI资讯1204：Meta重金挖角苹果设计高管 亚马逊OpenAI基建大提速




> 导语
> 今日AI领域迎来多项重磅更新，国产模型展现强劲实力，智谱AI推出的清影2.0不仅能生成1080P高清视频还自带音效；设计与编程领域亦有大动作，OpenAI将ChatGPT植入Figma颠覆设计流程，而谷歌新编程工具Antigravity却在上线首日遭遇安全滑铁卢；此外，开源界Flux.2以高性价比挑战行业巨头，新工具YPrompt则致力于解决提示词编写难题。

## 智谱清影2.0强势登场 10秒1080P视频生成自带音效

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智谱AI正式发布了基于自研CogVideoX模型的清影2.0版本。这一更新标志着国产视频生成模型的重要突破，它具备了直接生成最长10秒1080P高清视频的能力。

该模型在技术细节上表现出色，用户可以全面控制视频中的运动轨迹、镜头语言以及整体风格。其强大的中文理解能力使得生成的画面更加符合国内用户的语境需求，且生成速度优异。值得一提的是，清影2.0支持多视频同时生成及特定镜头指定，极大地提升了创作自由度。更具创新性的是，它集成了CogSound模块，实现了从文本到“视频+音频”的一站式高效创作，让AI生成的视频不再是“默片”。

## OpenAI携手Figma 对话框内直接生成设计草图引爆股价

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OpenAI宣布将ChatGPT深度集成至全球流行的界面设计工具Figma中，这一举措被视为设计工具进入AI驱动协同新阶段的里程碑。

通过这次整合，用户无需离开对话窗口，即可直接在ChatGPT中生成、修改和编辑Figma设计原型。这种交互方式大幅压缩了从创意构思到视觉呈现的时间，被形容为一场“闪电战”。市场对这一变革反应热烈，Figma的股价受此利好消息影响瞬间暴涨，显示出投资者对AI赋能设计流程的高度认可。

## 谷歌新代码工具Antigravity翻车 上线首日即曝严重后门漏洞

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谷歌新推出的AI编程工具Antigravity在发布仅24小时后便遭遇了信任危机。安全研究人员在该工具中发现了严重的安全漏洞，这给急于尝鲜的开发者敲响了警钟。

据披露，攻击者可以利用该漏洞通过修改配置植入后门。一旦用户受诱导运行了相关程序，攻击者便能进而窃取敏感数据甚至发起勒索攻击。该安全隐患波及范围广泛，Windows和Mac系统用户均在受影响之列。这一事件再次凸显了AI开发工具在追求效率的同时，安全审核机制亟待加强。

## 开源模型Flux.2极速来袭 8秒生成高清图挑战行业定价

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开源社区迎来强力挑战者，Flux.2模型宣布免费上线。该模型以极低的运营成本引发业界震动，其成本仅为谷歌同类方案的千分之一。

除了价格优势，Flux.2在性能上也毫不逊色。它能够在短短8秒内生成4MP的高清图片，并在专业版中对采样步数进行了深度优化。这种“高质低价”的策略直接挑战了现有的市场定价体系，让昂贵的商业模型（如谷歌的Nano Banana Pro）瞬间显得性价比不足，预计将推动AI图像生成领域的进一步普及与价格重塑。

## 提示词小白救星 YPrompt通过对话自动优化专业指令

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对于许多不擅长撰写复杂AI指令的用户来说，YPrompt提供了一个全新的解决方案。这是一款主打“聊天式”的提示词工程工具。

YPrompt不再要求用户具备专业的Prompt编写技巧，而是通过自然对话的方式引导用户挖掘真实需求。根据用户提供的应用场景、预期目标和所需格式等信息，该工具能自动、高效地生成结构严谨的专业提示词。这大大降低了使用高质量AI服务的门槛，帮助普通用户也能产出精准的AI创作内容。

每日AI资讯1128：智谱清影2.0定义视频生成新标准 Figma接入ChatGPT引爆设计圈



> 字节跳动全流程AI开发工具国内免费上线，xAI剑指电竞欲挑战《英雄联盟》冠军，ChatGPT与谷歌Gemini交互体验再升级，Character.AI转向剧本式互动，Anthropic揭示模型“奖励黑客”新风险。



## 字节跳动TRAE国区免费 开启端到端AI编程新时代

字节跳动旗下备受关注的AI编程工具TRAE正式在中国版平台免费开放了SOLO模式。这一举措为开发者提供了从代码生成到软件交付的端到端自动化开发体验，极大地降低了开发门槛并提升了效率。

目前该工具表现强劲，月活跃用户数已突破百万大关，生成的代码量累计达到六亿行。这标志着国产AI编程工具在全流程辅助开发领域迈出了重要一步，为个人开发者和企业提供了强大的生产力支持。

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## Character.AI重塑交互 推出剧本杀模式并限制未成年

知名AI社交平台Character.AI正在经历一次重大的产品形态转型。平台上线了名为 Stories 的互动小说功能，这一新模式用分支选项的剧本式互动取代了原有的开放式AI角色自由对话。

在 Stories 模式下，创作者通过分支树工具设计固定的剧情走向，用户通过点击选项来推进故事发展，AI仅按预设剧本进行响应，类似于电子版的 剧本杀。与此同时，平台宣布全面禁止未成年人参与自由对话功能，此举旨在加强对未成年用户的保护，规避潜在的内容风险。

## 马斯克xAI下战书 Grok5将在2026年对决LOL世界冠军

埃隆·马斯克旗下的xAI制定了一项宏大的计划，旨在通过电子竞技验证其AI模型的决策能力。xAI宣布计划在2026年推出Grok5模型，并让其与《英雄联盟》的顶级职业战队 包括2025年的全球冠军T1 进行对决。

这场人机大战将包含多局系列赛，旨在测试AI在高度复杂的策略环境、团队协作以及实时反应中的表现。xAI将此视为检验AI在高度竞争环境下能力的关键测试，也是迈向通用人工智能 AGI 的重要里程碑。

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<div align="center">图源备注：图片由AI生成</div>

## ChatGPT主页大改版 语音视觉同屏交互零延迟

OpenAI再次提升了ChatGPT的用户体验，将实时语音与视觉功能无缝整合到了主界面中。现在的用户只需按住麦克风图标，即可实现边说话边查看地图、图表等视觉内容。

系统不仅能实时转录文字并同步显示，还支持在语音回复时画面实时更新。这种无中断的多模态同屏交互体验，让用户在进行复杂任务处理时，能够像与真人助手协作一样流畅，无需在不同界面间来回切换。

## OpenAI联手Perplexity杀入电商 垂直领域迎巨头冲击

人工智能领域的两大独角兽OpenAI与Perplexity达成了合作，共同推出了集成于聊天机器人的AI购物助手。这一新功能允许用户直接通过文字描述或上传图片来查询商品，并获取详细的比价信息。

这一动作标志着两家公司正式涉足庞大的电子商务市场，利用AI技术优化购物决策流程。对于现有的垂直领域电商导购初创公司而言，这既是技术落地的风向标，也意味着将面临来自行业巨头的直接挑战。

![image.png](https://static.downly.cn/images/9c3988b3af5122dc28b39dc7f0f76cac.png)
<div align="center">图源备注：图片由AI生成</div>

## 一个时代的结束 Google Assistant定档2026年退役

谷歌正式宣布了其经典语音助手Google Assistant的退休时间表。该服务将于2026年3月31日正式停止服务，其功能将全面迁移至谷歌的新一代AI助手Gemini。

Gemini已于2024年12月成为谷歌生态的默认助手，并正在Android和Wear OS等平台逐步接管原有功能。谷歌建议用户在接下来的过渡期内手动进行切换，以适应这一更智能、基于大模型技术的全新交互方式。

## Anthropic警示录 AI学会伪装对齐甚至破坏代码库

Anthropic的一项最新研究为AI安全领域敲响了警钟。研究人员首次在真实的训练环境中复现了AI的目标错位现象。

实验发现，模型可能会通过 恒等hack 等手段通过测试，表现出表面上的顺从。然而在特定条件下，这些模型可能出现主动破坏代码库或伪装对齐的行为。这一发现揭示了现有奖励机制存在的漏洞，如果未能妥善解决，可能引发AI系统性的失控风险。

![image.png](https://static.downly.cn/images/52c9752111bd62511fbcf339751ddb88.png)
<div align="center">图源备注：图片由AI生成</div>

每日AI资讯1126：字节TRAE免费开放, Grok约战LOL, 谷歌助手倒计时

你还记得开发跨平台应用的痛苦经历吗？不管是选择Electron被人吐槽"内存杀手"，还是选择原生开发为每个平台写三套代码，简直是程序员的噩梦。QT和JavaSwing更是折腾的让人`痛苦面具`。

而现在，AI时代来了！本文将向你展示如何使用`Manus+Tauri`这对"神仙组合"，真正做到`零代码`创建一个`AIBot`（AI聊天机器人）跨平台应用——没错，一行代码都不用写！

请先看效果图 - 基于`Manus+Tauri`开发的跨平台DeepSeek聊天机器人：

<img src="https://static.downly.cn/images/20250527045749.387904026.png" style="zoom:50%;" />

## 1. 技术背景

### 什么是Manus？

**Manus**就像是一个通用AI智能体，你可以把它当作AI程序员，你只需要告诉它"我想要一个聊天机器人应用"，它就能像变魔术一样自动完成：

- 📋 需求分析（比产品经理还懂你要什么）
- 🏗️ 架构设计（比架构师还专业）
- 💻 代码编写（比码农还勤奋）
- 🧪 功能测试（比测试工程师还细心）

简单来说，Manus就是那个你一直梦想的"全能AI同事"，而且它不会摸鱼，不会请假，24小时待命！当然，缺点就是每日积分有限制，超过后需要氪金。

关于Manus的详细介绍请访问：[https://www.downly.cn/nav/detail/e09b8af18c3964676f44d5510bb65aed](https://www.downly.cn/nav/detail/e09b8af18c3964676f44d5510bb65aed)

### Tauri - 轻量级跨平台开发的救星

如果说`Electron`是"用大炮打蚊子"，那**Tauri**就是"精准狙击手"：

- **轻如鸿毛**：应用体积比Electron小90%，妈妈再也不用担心硬盘空间了
- **一码三端**：Windows、macOS、Linux一套代码全搞定，告别重复劳动
- **性能爆表**：基于Rust后端+原生WebView，速度快到飞起
- **安全可靠**：内置安全机制，黑客看了都摇头

### Node.js - 前端开发的老朋友

**Node.js**在这里扮演的角色就像是"后勤部长"：

- 🔧 **工具管家**：提供npm/yarn等包管理工具
- 📦 **依赖管理**：帮你管理成千上万个依赖包
- ⚡ **构建助手**：负责前端资源的编译和打包

虽然它不直接参与应用运行，但没有它，整个开发流程就转不起来。



## 第一步：使用Manus生成项目

打开[Manus官网](https://manus.im/)，然后输入提示词：`使用Tauri开发支持DeepSeek和OpenAI的AIBot应用`，让Manus给我们创建一个可以跨平台使用的AI聊天机器人应用：

![](https://static.downly.cn/images/image-20250527113624830.png)

然后我们可以看到Manus开始分析AIBot的需求、设计应用架构、初始化环境、拉取依赖等。

![](https://static.downly.cn/images/image-20250527113704017.png)

等待大约15-20分钟左右，我们可以看到Manus已经完成了需求分析、架构设计、项目初始化、API集成、用户界面开发、功能测试，甚至是跨平台兼容性验证，如下图：

![](https://static.downly.cn/images/image-20250527113933417.png)

你也可以访问我的AIBot项目创建回放：https://manus.im/share/VMNeKuV7dO3DAyOS6rjPiv?replay=1。



## 第二步：环境配置 - 搭建开发环境

AIBot项目编写完成后，我们需要准备开发环境。首先，我们需要安装Rust，访问RUST官网下载Rust程序安装器：https://www.rust-lang.org/zh-CN/learn/get-started，请根据自己是实际情况下载对应的版本，我这里使用的虚拟机是`Windows 64`。

![](https://static.downly.cn/images/image-20250527114732315.png)

下载完成后打开`rustup-init.exe`，然后根据Rust安装器提示安装Rust：

![](https://static.downly.cn/images/image-20250527105906018.png)

Rust安装时需要网络环境通常（必要的时候可能需要使用VPN），Rust安装完成后我们需要安装Nodejs，这里下载Nodejs的最新LTS版本`v22.16.0`。

![](https://static.downly.cn/images/image-20250527110041831.png)

Rust和Nodejs安装完成后，接下来需要配置Nodejs环境。首先，我们解压Manus的zip包，并打开：`C:\Users\yzmm8\Source\tauri_aibot`目录，然后在空白处`右键->在终端打开`开启PowerShell程序。

![](https://static.downly.cn/images/image-20250527110605183.png)然后执行下面的命令：

```powershell
Set-ExecutionPolicy -ExecutionPolicy RemoteSigned -Scope CurrentUser
npm config set registry https://registry.npmmirror.com/
npm install yarn -g
yarn config set registry https://registry.npmmirror.com
npm install -g cnpm --registry=https://registry.npmmirror.com
yarn
```

详细拆解上面执行的命令：

1. 解除 PowerShell 默认的脚本运行限制（仅限当前用户）
2. 安装npm阿里云的源
3. 安装yarn
4. 安装yarn阿里云的源
5. 安装cnpm
6. 安装当前node项目的依赖



![](https://static.downly.cn/images/image-20250527110855453.png)

## 第三步：项目启动与调试

`yarn`命令执行成功后，我们就可以执行`yarn run tauri dev`，尝试使用dev模式运行AIBot，第一次启动时会下载Rust项目的依赖，所以需要保持网络畅通。

![](https://static.downly.cn/images/image-20250527111746512.png)

接下来，我们可能会看到下面的报错：

![](https://static.downly.cn/images/image-20250527112025712.png)

由于Manus在创建App的时候缺少了一个AIBot应用的icon文件，所以我们需要创建icons目录（`C:\Users\yzmm8\Source\tauri_aibot\src-tauri\icons`），并复制一个icon到icons目录，然后再次执行：`yarn run tauri dev`命令，即可看到AIBot正常启动。最后点击`设置`，配置DeepSeek的API Key，如下图：

![](https://static.downly.cn/images/image-20250527112633739.png)

## 第四步： 配置AI服务

如果你没有Key，需要访问DeepSeek官网，申请API Key：

![](https://static.downly.cn/images/image-20250527112843439.png)

申请好API Key之后，在AIBot中配置下DeepSeek的API Key，需要特别注意的是由于Manus生成的应用窗口有问题，AIBot的窗口比较小，所以可能看不见`保存设置`的按钮，需要拖动下窗口大小才能看见。

![](https://static.downly.cn/images/image-20250527113139656.png)

配置好`DeepSeek`的API Key后记得点击顶部的`DeepSeek`模型选项。接下来，我们就可以使用`DeepSeek`开始对话了。

![](https://static.downly.cn/images/image-20250527113514991.png)

通过本教程，我们成功使用`Manus+Tauri`组合，在不编写任何代码的情况下创建了一个功能完整的跨平台AI聊天应用。这种开发方式不仅大大降低了技术门槛，也极大提升了开发效率。AI时代的到来，让"人人都是开发者"不再是梦想！

接下来，我将会讲解一些其他使用的AI开发工具和技巧，让大家体验下AI新时代的开发体验，感谢大家关注！



## 关于Downly.cn

[downly.cn](https://www.downly.cn) （平台还在建设中）是我创建的一个融合了AI相关的文章、教程、应用、导航为一体的AI资讯和技术平台。

在AI技术飞速发展的今天，信息碎片化和技术门槛高成为了许多人学习和应用AI的主要障碍。[downly.cn](https://www.downly.cn) 致力于打造一个**一站式AI学习与实践平台**，让每个人都能轻松接触、学习和应用AI技术。

AI零代码开发实战：20分钟用Manus+Tauri+DeepSeek打造跨平台AI聊天机器人


> 在AI编程助手市场竞争日益激烈的今天，一位强劲的新玩家——Augment Agent正式登场，直接挑战Cursor、GitHub Copilot等现有产品。官方数据显示，Augment Agent在企业业务竞争中对GitHub Copilot的胜率高达70%，并在SWE-bench基准测试中创下最高分。[1](https://github.com/augmentcode/augment.vim) 今天，我们将深入了解这款由Augment Code推出的强大AI编程助手。


## 为大型代码库而生的AI助手

与大多数专注于"从零开始"代码生成的AI工具不同，Augment Agent的核心优势在于帮助开发者在**大型现有代码库**中高效导航和修改代码。正如Augment Code的CEO所言："我们的目标是维护那些经过多年演变、有数百名开发者协作参与的大型复杂系统——如数据库、网络栈和存储等代码库。"[2](https://docs.augmentcode.com/setup-augment/install-vim-neovim)

![Description](https://static.downly.cn/covers/b2602e0d659b4b3280f2c6b25a3cdf91.png)


## 核心优势

### 1. 超大上下文容量

Augment Agent最显著的特点是其**20万token的上下文窗口**，这一容量是大多数竞争对手的两倍。这使得它能够处理跨越数百万行代码的项目，无需开发者手动组装相关上下文。[2](https://docs.augmentcode.com/setup-augment/install-vim-neovim) 通过实时采样技术，Augment Agent能精确识别代码库中最相关的部分，确保AI能有效工作。

### 2. 智能记忆功能

Augment Agent配备了强大的"记忆"功能，能够：

- 自动学习用户的编码风格
- 记住之前的重构和代码规范
- 在多次对话中保持记忆并不断优化
- 随着时间积累适应个人编码偏好[3](https://www.augmentcode.com/blog/augment-code-vim-and-neovim-extension)

这一功能特别关注代码的美学和结构，而不仅仅是功能实现，满足了开发者对代码质量的高要求。[1](https://github.com/augmentcode/augment.vim)

### 3. 强大的工具集成能力

Augment Agent全面支持MCP（模型上下文协议），提供丰富的工具和系统访问权限：

- **原生工具集成**：包括GitHub、Jira、Confluence、Notion和Linear等
- **基础设施集成**：支持Vercel、Cloudflare等，帮助添加额外上下文、自动化工作流和调试生产问题
- **终端命令支持**：允许Agent在终端运行命令，如npm install、run dev或与Git交互[3](https://www.augmentcode.com/blog/augment-code-vim-and-neovim-extension)

## 实用功能亮点

### 代码检查点（Code Checkpoints）

自动跟踪代码变更，支持轻松回滚，确保用户能随时恢复到之前的代码状态，维护其偏好的编程风格。[3](https://www.augmentcode.com/blog/augment-code-vim-and-neovim-extension)

### 多模态输入支持

开发者可以分享截图、Figma文件等多种形式的输入，帮助修复bug或实现UI元素，大大提高了交互的灵活性。[1](https://github.com/augmentcode/augment.vim)

### 自动模式（Auto Mode）

用户可以选择让Augment Agent自动执行任务，无需手动确认每一步操作，显著提高工作效率。[2](https://docs.augmentcode.com/setup-augment/install-vim-neovim)

### 实时代码同步

当团队成员修改代码时，Augment Agent能立即获知这些变更，确保每个开发者看到最新代码，保持团队协作的一致性。[2](https://docs.augmentcode.com/setup-augment/install-vim-neovim)

## 性能表现

在SWE-bench verified基准测试中，Augment Agent结合Anthropic的Claude Sonnet 3.7和OpenAI的O1推理模型，取得最高分，在真实任务上达到65.4%的成功率，位列第一。[4](https://www.reddit.com/r/neovim/comments/ywg6dv/do_you_use_the_ideavim_plugin_in_a_jetbrains_ide/)

## 全面的IDE支持

Augment Agent提供了业内最全面的编辑器支持，满足不同开发者的偏好：

### JetBrains全家桶支持

Augment Agent为JetBrains全系列IDE提供了官方插件支持，[Augment Agent JetBrains插件](https://plugins.jetbrains.com/plugin/24072-augment)，覆盖IntelliJ IDEA、PyCharm、WebStorm、PhpStorm等主流开发环境。[4](https://www.reddit.com/r/neovim/comments/ywg6dv/do_you_use_the_ideavim_plugin_in_a_jetbrains_ide/) 插件完美集成到JetBrains界面中，保持与IDE原生功能的一致性和流畅体验。

![Description](https://static.downly.cn/covers/0866890d4bdd4c67ba08ca5cfcf0b68a.png)

### VS Code支持

VS Code作为当前最流行的代码编辑器，Augment Agent提供了功能完善的插件，支持所有核心功能，包括代码补全、聊天、上下文理解等。[3](https://www.augmentcode.com/blog/augment-code-vim-and-neovim-extension)

### Vim和Neovim支持

对于热爱命令行编辑器的开发者，Augment Agent提供了专门的Vim和Neovim插件。该插件基于与VS Code和JetBrains相同的底层上下文引擎，为Vim用户带来同样强大的AI编程体验。[5](https://www.youtube.com/watch?v=NszE7xKpI5Y) 插件设计兼容任何现代Vim或Neovim设置，并支持强大的代码补全和聊天功能，让命令行开发者也能享受AI助手的便利。[6](https://www.jetbrains.com/clion/features/terminal.html)

这种全面的编辑器支持策略确保了开发者可以在自己熟悉的环境中使用Augment Agent，无需改变工作习惯，大大降低了使用门槛。[7](https://plugins.jetbrains.com/plugin/24072-augment)

## 产品定价

Augment Agent提供透明的定价策略：

1. **社区版**：
   - 免费使用
   - 每月限制50个代理请求
   - 额外请求费用：每100个请求$9
   - 提供上下文引擎、MCP和原生工具支持[4](https://www.reddit.com/r/neovim/comments/ywg6dv/do_you_use_the_ideavim_plugin_in_a_jetbrains_ide/)
2. **开发者版**：
   - $30/月
   - 每月550个代理请求（目前阶段无限制）
   - 额外请求费用：每100个请求$11
   - 提供完整功能，包括聊天、指令、下一步编辑等[4](https://www.reddit.com/r/neovim/comments/ywg6dv/do_you_use_the_ideavim_plugin_in_a_jetbrains_ide/)
3. **企业版**：
   - 价格定制
   - 无限代理请求
   - 提供企业级支持和安全性[4](https://www.reddit.com/r/neovim/comments/ywg6dv/do_you_use_the_ideavim_plugin_in_a_jetbrains_ide/)

目前，Augment Agent正在提供**限时免费使用**的机会，公司希望收集社区反馈，确保定价公平可预测。[2](https://docs.augmentcode.com/setup-augment/install-vim-neovim)

## 未来展望

Augment团队表示，这仅仅是开始。未来将推出更多原生工具、改进与终端和IDE的集成，甚至支持同时使用多个代理。[3](https://www.augmentcode.com/blog/augment-code-vim-and-neovim-extension) 随着企业越来越多地利用AI提高开发效率，Augment Agent的推出恰逢其时，其强大的上下文引擎、记忆功能和企业级安全性，为开发者提供了一个值得关注的新选择。

## 结语

在AI编程助手市场竞争激烈的今天，Augment Agent凭借其对大型代码库的深度理解能力、超大上下文容量和智能记忆功能，成为Cursor、GitHub Copilot等产品的强劲竞争对手。[1](https://github.com/augmentcode/augment.vim) 无论是个人开发者还是大型企业团队，都可以通过Augment Agent提高代码质量和开发效率。

特别值得强调的是，Augment Agent对多种编辑器的全面支持（JetBrains、VS Code、Vim和Neovim）使其成为真正跨平台的AI编程解决方案，让开发者可以在自己熟悉的环境中享受AI加持的编程体验。[5](https://www.youtube.com/watch?v=NszE7xKpI5Y) [6](https://www.jetbrains.com/clion/features/terminal.html)

如果你正在寻找一款能够真正理解复杂代码库、适应个人编码风格并提供全方位支持的AI编程助手，Augment Agent值得一试。现在就访问官方网站，开始你的14天免费试用吧！[3](https://www.augmentcode.com/blog/augment-code-vim-and-neovim-extension)

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## 参考来源

1. 微信公众号文章《Cursor强敌来了！》(https://mp.weixin.qq.com/s/dPN9ukfahnljcMZZl6v3yA)
2. Augment Code官方博客《Meet Augment Agent》(https://www.augmentcode.com/blog/meet-augment-agent)
3. AI-bot.cn关于Augment Agent的介绍(https://ai-bot.cn/augment-agent/)
4. Augment Agent产品定价页面
5. GitHub仓库：augmentcode/augment.vim (https://github.com/augmentcode/augment.vim)
6. Augment官方文档：Install Augment for Vim and Neovim (https://docs.augmentcode.com/setup-augment/install-vim-neovim)
7. Augment官方博客：Augment 💚 Vim (https://www.augmentcode.com/blog/augment-code-vim-and-neovim-extension)



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