<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>技术文章 on Text Matrix</title><link>https://txtmix.com/categories/%E6%8A%80%E6%9C%AF%E6%96%87%E7%AB%A0/</link><description>Recent content in 技术文章 on Text Matrix</description><generator>Hugo</generator><language>zh-cn</language><lastBuildDate>Thu, 23 Jul 2026 03:05:08 +0800</lastBuildDate><atom:link href="https://txtmix.com/categories/%E6%8A%80%E6%9C%AF%E6%96%87%E7%AB%A0/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>Anthropic 在想什么：Building the future of agentic infrastructure 的 9 段关键信号</title><link>https://txtmix.com/posts/tech/building-the-future-of-agentic-infrastructure/</link><pubDate>Mon, 13 Jul 2026 21:55:00 +0800</pubDate><guid>https://txtmix.com/posts/tech/building-the-future-of-agentic-infrastructure/</guid><description>&lt;h2 id="一句话判断">一句话判断&lt;/h2>
&lt;p>&lt;strong>Anthropic 正在把 agent 当作新型操作系统来设计。&lt;/strong> 7-11 上线的 30 分钟 keynote &amp;ldquo;Building the future of agentic infrastructure&amp;rdquo; 不只是产品宣传，它配套发了 &lt;a href="https://www.anthropic.com/engineering/managed-agents" target="_blank" rel="noopener noreffer ">Scaling Managed Agents&lt;/a>（2026-04-08）这篇工程博客，里面把 session / harness / sandbox 拆成了三个独立可替换的抽象层——这套路和 60 年前操作系统用 &lt;code>process&lt;/code> / &lt;code>file&lt;/code> 抽象来虚拟化硬件是一样的。&lt;/p></description></item><item><title>colibrì 引擎拆解：在 25GB RAM 上跑 744B MoE 模型，纯 C 实现，比 vLLM-Moet 快 2.5 倍</title><link>https://txtmix.com/posts/tech/colibri-744b-moe-on-25gb-ram-pure-c-engine/</link><pubDate>Mon, 13 Jul 2026 21:55:00 +0800</pubDate><guid>https://txtmix.com/posts/tech/colibri-744b-moe-on-25gb-ram-pure-c-engine/</guid><description>&lt;h2 id="一句话判断">一句话判断&lt;/h2>
&lt;p>&lt;strong>colibrì（&lt;a href="https://github.com/JustVugg/colibri" target="_blank" rel="noopener noreffer ">JustVugg/colibri&lt;/a>）是当下把&amp;quot;小内存跑大模型&amp;quot;这件事做到工程极限的开源项目&lt;/strong>：单文件 &lt;code>c/glm.c&lt;/code> 3775 行 + 一组 ~30KB 的 headers，纯 C + OpenMP + AVX2/NEON，零 Python 运行时依赖，在 12 核 + 25GB RAM 的笔记本上把 744B 参数的 GLM-5.2（每 token 激活 ~40B）跑起来——而且在 6× RTX 5090 满配机器上，它达到 &lt;strong>6.28-6.84 tok/s 单请求解码&lt;/strong>，比同期 vLLM-Moet TP4 的 2.5-2.7 tok/s 快 &lt;strong>2.5 倍&lt;/strong>（&lt;a href="https://github.com/JustVugg/colibri/blob/main/docs/experiments/glm52-6x5090-2026-07-12.md" target="_blank" rel="noopener noreffer ">仓库 docs/experiments/glm52-6x5090-2026-07-12.md&lt;/a> 实测）。&lt;/p></description></item><item><title>MotionSites 评测：89 个 prompt 的 AI 网站设计库，是真省时间还是智商税</title><link>https://txtmix.com/posts/tech/motionsites-ai-prompt-library-for-ai-website-builders/</link><pubDate>Mon, 13 Jul 2026 17:45:00 +0800</pubDate><guid>https://txtmix.com/posts/tech/motionsites-ai-prompt-library-for-ai-website-builders/</guid><description>&lt;h1 id="motionsites-评测89-个-prompt-的-ai-网站设计库是真省时间还是智商税">MotionSites 评测：89 个 prompt 的 AI 网站设计库，是真省时间还是智商税&lt;/h1>
&lt;blockquote>
&lt;p>&lt;strong>写在前面&lt;/strong>：MotionSites 不是开源项目，也不是另一个 AI 网站生成器。它是一套&lt;strong>预制 prompt + 设计片段&lt;/strong>的订阅库，喂给 Lovable、Bolt、Cursor、Claude 这些 AI 网站生成器使用。本文要回答的核心问题是：&lt;strong>这套东西解决了 AI 网站生成的哪个真实痛点，$349 终身制值不值，哪些用户该买，哪些应该跳过。&lt;/strong>&lt;/p></description></item><item><title>Claude Code 模型与努力度选择：什么情况下调哪个旋钮</title><link>https://txtmix.com/posts/tech/claude-model-and-effort-level-in-claude-code/</link><pubDate>Mon, 13 Jul 2026 15:24:40 +0800</pubDate><guid>https://txtmix.com/posts/tech/claude-model-and-effort-level-in-claude-code/</guid><description>&lt;h1 id="claude-code-模型与努力度选择什么情况下调哪个旋钮">Claude Code 模型与努力度选择：什么情况下调哪个旋钮&lt;/h1>
&lt;blockquote>
&lt;p>&lt;strong>译者按&lt;/strong>：原文发表于 2026 年 7 月 7 日，由 Claude Code 团队技术员工 Lydia Hallie 撰写。本文是 Anthropic 官方对「模型 + 努力度」这对最容易被混淆的设置的一次系统性澄清——前者决定&lt;strong>用哪一组权重&lt;/strong>，后者决定&lt;strong>在这次请求上花多少工作&lt;/strong>。两个旋钮都在影响「回答好不好」，但作用层面完全不同。全文翻译基础上补入译者注（带 ⚑ 标记），保留原文未公开代号。&lt;/p></description></item></channel></rss>