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GPT 5.2 Thinking 太猛了！ 给它一篇论文PDF，32分钟后直接输出完整解读PPT。 最离谱的是：它用Python自动裁剪论文里的图片和图表，精准放进幻灯片。 这不是PPT辅助工具，这是AI把整个流程接管了。
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TinyShip https://t.co/o0BI6W8DRb 更新了 1.1.0 版本，这次更新主要是升级先有的 Nuxt 版本到最新版 4.2.2，原来的版本还是 Nuxt3 现在双框架的版本都到了最新，Next 是 16.0.7 Nuxt 是 4.2.2 在升级过程中还遇到一个 oxc-parser 的问题，如果有朋友使用 Nuxt4 请注意一下，https://t.co/Oi2QeNjneC 我的解决方案是将 Node 版本升级到 22.20 以上就好了。 目前到 2025 年底主要是先搜集反馈修复 bug，将整个流程非常稳定的跑通，2026 年再开始继续开发新功能。
独立开发者 自由职业 作品 - 简单简历 https://t.co/xMu5JFIGnr 五分钟打造程序员的金牌简历 课程 - 慕课网精英讲师 https://t.co/NTyFFrvHwL 经历 - 不上班的1000天 https://t.co/bonuLQCCsY 视频 - https://t.co/aQYLgujIyC
![[开源推荐] DeepCode: HKUDS 开源的多智能体编程框架
DeepCode 不只是一个简单的“代码补全工具”，而是一个能够自主像工程师团队一样工作的系统。它能将复杂输入（如一篇几十页的学术论文、一段模糊的需求描述、甚至是一个网页链接）直接转化为可运行的、生产级的代码仓库。
核心定位：从“助手”进化为“工程师”
· 传统的 AI 编程工具通常是“人写一部分，AI 补全一部分”。而 DeepCode 的定位是 Agentic Coding。
· 它模拟了一个完整的软件开发团队。当你给出一个任务时，它内部会有不同的 AI 角色分别负责“读文档”、“设计架构”、“写代码”、“查 Bug”和“写测试”，最终交付给你一个完整的项目，而不仅仅是几个代码片段。
三大核心能力
📄 Paper2Code（论文转代码 - 最具突破性）
这是该项目最大的亮点。它能读取复杂的 PDF 学术论文，提取其中的算法逻辑、数学公式和模型架构，并自动将其复现为可执行的代码。
· 意义：极大降低了科研人员复现论文的门槛，解决了学术界长期存在的“代码复现难”问题。
· 表现：在 PaperBench 基准测试中，其复现成功率（75.9%）号称超过了来自顶尖机构的计算机博士生（72.4%）。
🌐 Text2Web（文本转前端）
根据自然语言描述，自动生成结构完整、界面优化的前端 Web 应用代码。
⚙️ Text2Backend（文本转后端）
根据需求生成高效的后端服务代码，包括 API 接口设计、数据库结构等。
技术架构：多智能体协作
DeepCode 之所以能处理复杂任务，是因为它不是靠一个大模型“硬刚”，而是采用了分工协作的架构：
· 指挥官（Orchestrating Agent）：相当于项目经理，负责拆解任务、分派工作、监控进度。
· 分析师（Intent Understanding Agent）：负责把模糊的用户需求转化为精确的技术文档。
· 架构师 & 程序员（Coding Agents）：负责具体的代码编写和架构设计。
· 测试员 & 维护者：负责代码的运行测试、Debug 和文档生成。
为什么它很重要？
· 开源与本地化：它是完全开源的（MIT 协议），并且支持通过 Ollama 等工具接入本地大模型。这意味着企业或个人可以在保护隐私的前提下，搭建自己的“AI 软件开发部”。
· 解决“长上下文”遗忘问题：通过多智能体的分步执行，它避免了让一个模型一次性处理过量信息导致的“幻觉”或遗忘，提高了生成代码的准确性和可用性。
· 科研效率工具：对于研究人员来说，它是一个强大的生产力倍增器，能快速验证新的算法思想。
开源地址](/_next/image?url=https%3A%2F%2Fpbs.twimg.com%2Fmedia%2FG8InAQ5bUAAputZ.jpg&w=3840&q=75 "[开源推荐] DeepCode: HKUDS 开源的多智能体编程框架
DeepCode 不只是一个简单的“代码补全工具”，而是一个能够自主像工程师团队一样工作的系统。它能将复杂输入（如一篇几十页的学术论文、一段模糊的需求描述、甚至是一个网页链接）直接转化为可运行的、生产级的代码仓库。
核心定位：从“助手”进化为“工程师”
· 传统的 AI 编程工具通常是“人写一部分，AI 补全一部分”。而 DeepCode 的定位是 Agentic Coding。
· 它模拟了一个完整的软件开发团队。当你给出一个任务时，它内部会有不同的 AI 角色分别负责“读文档”、“设计架构”、“写代码”、“查 Bug”和“写测试”，最终交付给你一个完整的项目，而不仅仅是几个代码片段。
三大核心能力
📄 Paper2Code（论文转代码 - 最具突破性）
这是该项目最大的亮点。它能读取复杂的 PDF 学术论文，提取其中的算法逻辑、数学公式和模型架构，并自动将其复现为可执行的代码。
· 意义：极大降低了科研人员复现论文的门槛，解决了学术界长期存在的“代码复现难”问题。
· 表现：在 PaperBench 基准测试中，其复现成功率（75.9%）号称超过了来自顶尖机构的计算机博士生（72.4%）。
🌐 Text2Web（文本转前端）
根据自然语言描述，自动生成结构完整、界面优化的前端 Web 应用代码。
⚙️ Text2Backend（文本转后端）
根据需求生成高效的后端服务代码，包括 API 接口设计、数据库结构等。
技术架构：多智能体协作
DeepCode 之所以能处理复杂任务，是因为它不是靠一个大模型“硬刚”，而是采用了分工协作的架构：
· 指挥官（Orchestrating Agent）：相当于项目经理，负责拆解任务、分派工作、监控进度。
· 分析师（Intent Understanding Agent）：负责把模糊的用户需求转化为精确的技术文档。
· 架构师 & 程序员（Coding Agents）：负责具体的代码编写和架构设计。
· 测试员 & 维护者：负责代码的运行测试、Debug 和文档生成。
为什么它很重要？
· 开源与本地化：它是完全开源的（MIT 协议），并且支持通过 Ollama 等工具接入本地大模型。这意味着企业或个人可以在保护隐私的前提下，搭建自己的“AI 软件开发部”。
· 解决“长上下文”遗忘问题：通过多智能体的分步执行，它避免了让一个模型一次性处理过量信息导致的“幻觉”或遗忘，提高了生成代码的准确性和可用性。
· 科研效率工具：对于研究人员来说，它是一个强大的生产力倍增器，能快速验证新的算法思想。
开源地址")
[开源推荐] DeepCode: HKUDS 开源的多智能体编程框架 DeepCode 不只是一个简单的“代码补全工具”，而是一个能够自主像工程师团队一样工作的系统。它能将复杂输入（如一篇几十页的学术论文、一段模糊的需求描述、甚至是一个网页链接）直接转化为可运行的、生产级的代码仓库。 核心定位：从“助手”进化为“工程师” · 传统的 AI 编程工具通常是“人写一部分，AI 补全一部分”。而 DeepCode 的定位是 Agentic Coding。 · 它模拟了一个完整的软件开发团队。当你给出一个任务时，它内部会有不同的 AI 角色分别负责“读文档”、“设计架构”、“写代码”、“查 Bug”和“写测试”，最终交付给你一个完整的项目，而不仅仅是几个代码片段。 三大核心能力 📄 Paper2Code（论文转代码 - 最具突破性） 这是该项目最大的亮点。它能读取复杂的 PDF 学术论文，提取其中的算法逻辑、数学公式和模型架构，并自动将其复现为可执行的代码。 · 意义：极大降低了科研人员复现论文的门槛，解决了学术界长期存在的“代码复现难”问题。 · 表现：在 PaperBench 基准测试中，其复现成功率（75.9%）号称超过了来自顶尖机构的计算机博士生（72.4%）。 🌐 Text2Web（文本转前端） 根据自然语言描述，自动生成结构完整、界面优化的前端 Web 应用代码。 ⚙️ Text2Backend（文本转后端） 根据需求生成高效的后端服务代码，包括 API 接口设计、数据库结构等。 技术架构：多智能体协作 DeepCode 之所以能处理复杂任务，是因为它不是靠一个大模型“硬刚”，而是采用了分工协作的架构： · 指挥官（Orchestrating Agent）：相当于项目经理，负责拆解任务、分派工作、监控进度。 · 分析师（Intent Understanding Agent）：负责把模糊的用户需求转化为精确的技术文档。 · 架构师 & 程序员（Coding Agents）：负责具体的代码编写和架构设计。 · 测试员 & 维护者：负责代码的运行测试、Debug 和文档生成。 为什么它很重要？ · 开源与本地化：它是完全开源的（MIT 协议），并且支持通过 Ollama 等工具接入本地大模型。这意味着企业或个人可以在保护隐私的前提下，搭建自己的“AI 软件开发部”。 · 解决“长上下文”遗忘问题：通过多智能体的分步执行，它避免了让一个模型一次性处理过量信息导致的“幻觉”或遗忘，提高了生成代码的准确性和可用性。 · 科研效率工具：对于研究人员来说，它是一个强大的生产力倍增器，能快速验证新的算法思想。 开源地址
邵猛，中年失业程序员 😂 专注 - Context Engineering, AI Agents. 分享 - AI papers, apps and OSS. ex Microsoft MVP 合作 - 私信/邮箱：shaomeng@outlook.com 📢 公众号/小红书: AI 启蒙小伙伴
