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想用 Python 从零搭一套能把网页内容直接喂给 RAG 的爬虫管道吗？这篇保姆级教程教你用 Crawlee 搞定 robots、截图和分块导出。
GitHub分享了他们用Copilot搭建内部数据分析工具Qubot的实战经验，从自然语言到SQL的难点和解决思路都有，适合想搞企业内部查询智能体的团队参考。
AWS博客教你一步步把Adobe Marketing Agent接进Amazon Quick，用MCP协议直接拿受众排名和忠诚度数据，营销人员省事多了。
AWS 教你用 CloudWatch 盯着 SageMaker 上的生成式 AI 推理，有详细指标和仪表盘，调性能抓问题都好使。
NVIDIA 教你用 SkillSpector 做 AI 技能安全扫描，从写语料到出 SARIF 报告，一步一步都有代码，适合想加固 AI 应用的开发者。
手把手教你用xFormers做内存优化，打包序列、GQA、ALiBi、SwiGLU全都有，比标准实现省显存还快。
AWS 出了个新 API，能在智能体对话流程里随时加安全检查，不用提前配规则，挺实用。
有个开发者自己写了一套代码，把M4芯片的AI训练能力全开出来了，不用苹果官方工具，跑到了15.8TFLOPS。想用iPad或Mac训练模型的人可以看看。
AWS 教你用 Deep Agents 和 Bedrock AgentCore 搭研究智能体，还能用 CLI 部署成托管服务，适合搞多步AI流程的开发者。
Loopcraft 揭示了 AI 编程中一个被低估的优化技巧——堆叠循环能显著提升模型推理和代码生成质量，做 AI 应用开发的团队值得深入研究。
对于使用 AgentsView 追踪 AI 编程代理 token 消耗的开发者，这个技巧能让你第一时间为新模型设置自定义价格，避免数据缺失。建议收藏备用。
想学 GPU 编程但被 CUDA C++ 劝退的 Python 开发者，这个教程让你直接在 Colab 里跑分块内核，还能对比 PyTorch 验证结果，值得动手试试。
内容创作者和视频编辑者常纠结内存该买多大，Puget 的实测数据直接给出了答案——16GB 是瓶颈，32GB 够用但不够爽，64GB 才是专业级的甜点。建议正在配新机或升级的创作者点开看看，避免花冤枉钱。
Transformer训练慢是很多开发者的痛点，这篇教程直接给出了用Apex和torch.amp加速的具体步骤和基准测试结果，做NLP或大模型训练的团队可以照着优化自己的代码。
SkillNet 解决了AI技能复用和组合的痛点，做智能体开发的团队可以直接用它来快速集成搜索、图分析等能力，省去重复造轮子的时间。
做智能体微调的团队终于有了大规模、可流式处理的开源轨迹数据，不用再自己爬取或合成。想快速上手构建 ShareGPT 格式 SFT 数据集的开发者，这篇教程可以直接照着跑。
想用 PostgreSQL 做向量搜索的开发者可以直接跟着教程在 Colab 里跑通，省去环境配置的坑，四种搜索模式覆盖了从基础到高级的需求。