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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全开源，自主可控！这款 AI + 无人机一体化平台，多行业刚需场景直接拉满！
项目地址： https://gitee.com/haishi-tech 引言 低空经济产业化加速推进，无人机行业应用却常被设备管控难、作业效率低、数据碎片化三大痛点卡脖子。专为专业场景打造的亥时无人机系统，以 “智能管理 + AI 监测 + 精准控制” 全流程闭环解决方案，打破行业应用壁垒，成为电力、安防、测绘等专业用户的共同选择！ 核心优势：全面开源，成熟可控 系统简介 1. 一体化架构，告别零散适配烦恼亥时无人机系统深度集成设备管理、飞行控制、AI 监测与巡检业务四大核心模块，构建 “端 - 边 - 云” 全链路技术支撑。无需额外开发适配，从设备接入、飞行操控到数据分析、报告生成实现无缝衔接，彻底解决传统方案多系统割裂、数据不通的痛点，让作业流程更顺畅。 1. 2. AI 监测中台，让智能贯穿全流程
手把手教你用安信可星闪模组做智能家居中控：AT指令控制RGB灯+多设备透传联动
手把手教你用安信可星闪模组做智能家居中控：AT指令控制RGB灯+多设备透传联动 最近在折腾智能家居项目，发现一个挺有意思的现象：很多开发者一提到无线通信，脑子里蹦出来的还是Wi-Fi和蓝牙。不是说它们不好，但在一些对实时性要求高的场景，比如灯光随音乐律动、多个传感器数据同步上报，传统方案的延迟和稳定性就成了瓶颈。直到我上手试了安信可的星闪模组，尤其是用ComboAT指令集玩转点对点透传后，才感觉找到了一个更优解。这东西的强抗干扰和超低延迟特性，拿来做个高性能的智能家居中控，简直是降维打击。 这篇文章，我就从一个实际开发者的角度，带你一步步用安信可的星闪模组（以Ai-BS21-32S为例），搭建一个既能精细控制RGB灯带，又能同时管理多个传感器数据透传的智能中控系统。我们会从最基础的AT指令讲起，一直深入到如何利用单一模组实现主机/从机模式的灵活切换与多路数据管理。你会发现，用好这些指令，远不止是让灯亮起来那么简单。 1. 项目核心：为什么选择星闪与ComboAT？ 在做智能家居中控时，我们通常面临几个核心痛点：设备联动延迟高、多设备同时连接稳定性差、复杂环境下通信易受干扰。传
波士顿动力机器人技术全解析从四足Spot到人形Atlas的机器人革命
波士顿动力公司(Boston Dynamics)作为全球移动机器人领域的领导者,其产品以卓越的运动能力和动态平衡技术闻名于世。本文系统介绍了波士顿动力的三大核心产品:四足机器狗Spot、物流机器人Stretch和人形机器人Atlas。2026年1月,波士顿动力在CES展会上首次公开演示了全新电动版Atlas产品版本,标志着人形机器人正式进入商业化阶段。Atlas配备56个自由度,可举重110磅(50公斤),能够在低至-20°C到高至40°C的环境中工作,并具备自主更换电池的能力。公司已与现代汽车和Google DeepMind建立战略合作,计划于2028年在现代乔治亚州工厂部署Atlas进行汽车装配。本文深入分析了波士顿动力30余年的技术积累、核心机器人产品特性、AI驱动的控制系统,以及其在工业自动化领域的革命性影响。 1. 公司背景与发展历程 1.1 创立与早期研究 波士顿动力公司由Marc Raibert于1992年从麻省理工学院(MIT)独立出来成立,最初源于Raibert在MIT和卡内基梅隆大学的腿部实验室(Leg Laboratory)。该实验室为建立动态移动机器人的
GTC2026前瞻（二）Agentic AI 与开源模型篇+（三）Physical AI 与机器人篇
（二）Agentic AI 与开源模型篇 Agentic AI与开源模型：英伟达想定义的，不只是“更聪明的模型”，而是“能持续工作的数字劳动力” 如果说过去两年的大模型竞赛，核心问题还是“谁能生成更像人的答案”，那么到了 GTC 2026，问题已经明显变了。英伟达把 Agentic AI 直接列为大会四大核心主题之一，官方对这一主题的定义也很明确：重点不再是单轮问答，而是让 AI agent 能够推理、规划、检索并执行动作，最终把企业数据转化为可投入生产的“数字劳动力”。这说明，Agentic AI 在英伟达的语境里，已经不是一个前沿概念，而是下一阶段 AI 商业化的主战场。(NVIDIA) 一、GTC 2026真正的变化，是 AI 开始从“会回答”走向“会做事”