AI｜揭秘阿里视觉计算团队：用机器替代人眼看透照片视频的秘密--技术头条 -- 微博大V帮你宣传技术博文开发者头条码农头条

fe www.felix021.com / 2026-05-23 20:34

让 AI 把我的 PHP 博客重写成 Go

作者尝试将一个运行近20年的古老PHP博客系统重构为Go语言。项目启用了Claude Code的Superpowers插件，通过结构化问答明确了技术选型：采用Go的Gin框架、GORM作为ORM，并构建Vue 3 SPA前端，保持与原MySQL数据库100%兼容。AI助手在确认需求后，自动生成了包含项目结构、API设计等详细规划文档，并利用子代理驱动开发模式执行了约22个开发任务，最终生成一个约35MB的单文件可执行程序，集成了前端SPA。

实现过程并非一帆风顺，主要挑战在于处理历史遗留数据。最复杂的是对UBB标记语法的解析与渲染，因内容已含HTML实体转义且标签存在嵌套，作者编写了34个测试用例才覆盖所有边界情况。此外，需为三代不同的旧URL格式实现301重定向以保持外链有效，并调整了附件链接的解析逻辑以适配反向代理路径。数据库中的标签词频统计也因数据陈旧而改为通过关联查询实时计算。

最终项目产出包括约2800行Go后端代码和2000行Vue前端代码，实现了完整的REST API、JWT认证、防盗链等40余个端点。作者评价整个过程耗时约两三小时，主要负责需求反馈与测试，AI则负责编码、构建与部署，认为这种人机协作模式展现了AI在复杂工程任务中的实用潜力。

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fr frytea.com / 2025-01-06 23:43

AI Prompt 整理

prompt 原则：
1、写出清晰而具体的指示，清晰不是指短，而是尽量详细，可采用分隔符避免自己的要求和内容的混淆，分隔符形式不限：“””, < >, {}
2、给模型思考的时间。如果答案不对，可以尝试不断变化提问方式，直到得出想要结果。可以采用简化或分解问题的方式。

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pa paper.seebug.org / 2025-01-03 00:14

AI 作为新型黑客：开发进攻性安全代理

这篇文章深入解析了浏览器沙盒逃逸的技术原理，详细讲述了攻击者如何利用漏洞突破沙盒限制，实现对系统的进一步控制。通过真实案例和技术细节的剖析，展示了沙盒逃逸的核心思路和防御对策。内容适合网络安全研究人员、漏洞挖掘工程师，以及对浏览器安全机制感兴趣的技术从业者，提供了宝贵的学习资料和实践指导。

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pa paper.seebug.org / 2025-01-03 00:07

探索 AI 驱动的网络安全框架：深度学习技术、GPU 支持和未来增强

这篇文章详细分析了现代网络攻击中的 DGA（域名生成算法）技术，涵盖了其工作原理、分类及在恶意软件中的应用实例。通过技术解析和实际案例，展示了如何检测和防御 DGA 带来的安全威胁。内容适合网络安全研究人员、安全工程师以及对恶意软件分析感兴趣的技术爱好者，提供了系统化的学习参考。

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co colobu.com / 2024-08-06 07:52

让AI 实现一个红黑树

文章探讨了使用AI帮助实现红黑树数据结构的过程。作者尝试使用多种AI工具模拟专家（如Rob Pike）实现红黑树，并进行了代码优化、单元测试和Fuzz测试。过程中发现AI生成的代码存在问题，但通过不断调整和AI协作，最终实现了功能完善的红黑树实现。文章强调AI在代码生成、测试和优化方面的潜力与不足。

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ix ixyzero.com / 2024-03-13 13:24

重复视频检测的价值和常见方法

全网范围内的主要精品视频主要来自MCN机构，一些公司为了更快更好地去覆盖全网内容，会选择和内容代理合作，而代理手上会有很多重复版权的内容，导致重复内容出现。另外，搬运视频也会导致重复内容出现，这些重复内容会造成极差的用户体验。

再者，大量内容相似的视频对于短视频平台存储、网络带宽等资源也是一个极大的挑战，为了不必要的资源浪费，对视频内容进行去重是非常有必要的。

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bl blog.yuanpei.me / 2024-03-13 13:12

基于 LLaMA 和 LangChain 实践本地 AI 知识库

通用人工智能，即：AGI（Artificial General Intelligence）的实现，正在以肉眼可见的速度被缩短，以前在科幻电影中看到的种种场景，或许会比我们想象中来得更快一些。不过，等待 AGI 来临前的黑夜注定是漫长而孤寂的。在此期间，我们继续来探索 AI 应用落地的最佳实践，即：在成功部署本地 AI 大模型后，如何通过外挂知识库的方式为其 “注入” 新的知识。

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bl blog.yuanpei.me / 2024-03-12 22:29

使用 llama.cpp 在本地部署 AI 大模型的一次尝试

本文旨在尝试使用 llama.cpp 在本地部署 AI 大模型，随着人工智能的快速发展，我们逐渐认识到私有化部署的重要性和潜力。在此背景下，llama.cpp 作为一个纯 C/C++ 实现的 LLaMA 模型推理工具，提供了在本地环境下高性能的 AI 推理能力。在这篇文章中，我们可以了解到 llama.cpp 具有在 GPU 和 CPU 环境下运行的灵活性，满足私有化部署的需求。文章详细介绍了 llama.cpp 编译和部署的过程，为读者提供了一份在本地部署 AI 大模型的教程。私有化部署的 AI 大模型，相比于 ChatGPT 这类通用大模型，更注重数据隐私和安全性，对云服务的依赖更少，可以做到更好的本地化控制。虽然编译 llama.cpp 有一定的复杂性，AI 大模型的下载、转化、量化需要一定的耐心，可当本地的 AI 应用运行起来的那一刻，博主觉得这一切完全值得。

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zh www.zhangxinxu.com / 2023-11-29 23:40

剪映APP的视频特效如何在Web中JS实现

视频剪辑软件，无论是桌面端还是手机端，都已经被剪映称霸。其中，有个“特效”的标签页，里面有各式各样的效果。

本文会以pixi.js为基础工具，介绍这里面的特效如何在Web网页中实现。

这里面的特效分为了两种：一种是直接改变当前绘制的滤镜，主要是通过解析.frag后缀的文件后渲染实现，例如模糊，扭曲等效果。另外一种是混合滤镜，专门实现一些氛围特效效果，主要是通过解析MP4视频资源（本质是图片序列），然后使用滤色混合模式实现，例如下雨起雾，烟花绽放等效果。

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pa paper.seebug.org / 2023-11-06 22:58

揭秘 VPN 背后的黑灰产组织

网络空间中存在众多的VPN节点，这些VPN节点背后是什么样的组织或个人？他们利用VPN节点做些什么呢？

本文将"行为测绘"和"交叉测绘"理念再次在实践中应用，以SoftEther VPN节点为示例，通过VPN节点所使用SSL证书的颁发者特征，将VPN背后的组织进行分类；并且从数据分析视角对部分组织网络行为进行分析研究。

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