将 Zed 集成到 Bright Data Web MCP，让 AI 编辑器具备“超能力”
还在苦恼 AI 助手的知识库永远停留在“过去时”吗？无论使用 Claude 还是 GPT，无法访问实时网页始终是开发者查阅最新文档、API 变更时的痛点。
本期视频为你带来硬核实战：将高性能 Rust 编写的 Zed 编辑器与 Bright Data Web MCP 无缝集成，彻底打破 AI 的信息孤岛 。
将 Zed 集成到 Bright Data Web MCP
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把 Whisper、Moonshine、SenseVoice 统统装进手机：sherpa-onnx 离线语音部署框架，GitHub 10.9K Star
导读： 语音 AI 模型更新很快——Whisper、Moonshine、SenseVoice、FireRedASR、Paraformer，几乎每个月都有新模型发布。但对开发者来说，选好模型只是第一步，真正的工程挑战在后面：怎么把它跑在手机上？嵌入式设备上？浏览器里？怎么接入 NPU 加速？怎么在没有网络的环境下运行？ sherpa-onnx 是 next-gen Kaldi 团队开源的语音推理部署框架（GitHub 10.9k stars，Apache 2.0 协议），它的定位很明确：将多种语音模型统一转成 ONNX 格式，部署到各类平台上，支持离线运行。覆盖 12 项语音功能、12 种编程语言、从服务器到嵌入式的多平台支持，最新版 v1.12.29 于
在魔乐社区使用llama-factory微调Qwen3.5-4B模型
微调前期准备 下载qwen3.5-4B模型 # 首先保证已安装git-lfs（https://git-lfs.com）git lfs installgit clone https://modelers.cn/Qwen-AI/Qwen3.5-4B.git 下载Llama-factory git clone --depth1 https://gh.llkk.cc/https://github.com/hiyouga/LlamaFactory.git 微调环境搭建 我们依然是搭建一个miniconda #清除当前shell会话中的PYTHONPATH环境变量unset PYTHONPATH # 安装minicondawget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-aarch64.sh bash Miniconda3-latest-Linux-aarch64.sh conda config --set
llama.cpp docker 镜像pull国内加速地址
目前llama cpp官方提供的llama.cpp提供的docker 镜像下载命令：docker pull ghcr.io/ggml-org/llama.cpp:server-cuda-b6222 服务器下载速度非常的慢。 比较好的方法是把ghcr.io替换为国内镜像源地址ghcr.nju.edu.cn进行下载： // 官方命令： docker pull ghcr.io/ggml-org/llama.cpp:server-cuda //国内源地址命令 docker pull ghcr.nju.edu.cn/ggml-org/llama.cpp:server-cuda 速度快了几十倍，非常节约时间 推荐给大家！
AI 研发提效指南：Copilot与Cursor在敏捷开发中的实战技巧
1. 敏捷开发新搭档：Copilot与Cursor的定位与分工 在敏捷开发的快节奏世界里，每个迭代周期都像是一场与时间的赛跑。需求变更频繁，交付压力巨大，传统的开发工具和流程有时会显得力不从心。我自己在团队里就经历过无数次这样的场景：为了赶一个功能上线，加班加点写代码、做测试，最后发现还是漏掉了一些边界情况。直到我开始系统性地使用 GitHub Copilot 和 Cursor，整个开发体验才发生了质的变化。 简单来说，你可以把 Copilot 看作是你 IDE 里一个经验丰富的“结对编程”伙伴。它深度集成在 Visual Studio Code、IntelliJ IDEA 这些你熟悉的编辑器里，能根据你写的注释或者已有的代码上下文，实时给出下一行甚至下一段代码的建议。我实测下来，在编写一些模板化的代码，比如工具函数、DTO对象、枚举类时，效率提升非常明显，基本上敲完注释，按一下 Tab 键，完整的代码就出来了。它的核心优势在于 “实时、无缝、