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Cursor老是“瞎”折腾？用这4款工具给它装上“眼睛”

之前和大家分享过怎么用Cursor+Stagewise插件实现网页上的“指哪打哪”。 . 后面收到不少评论问这个和BrowserTools MCP有什么区别，还有反馈说“看来大家现在用AI编程后是一点都不想自己动手弄代码。” . 对于第一个问题，如果从目标实现上看，两者可能差别不大，Stagewise更多是把以前的元素选择器转成了更可视化的选择器。 . 对于第二个问题，新的编程形态，一般会诞生更适合这种形态的新工具。有编程基础的人可能会看不上Stagewise这种看起来很傻的插件，但对于一开始就是接触AI编程的人来说，这种越傻瓜的插件其实越实用，因为后者就是为了为了AI编程而诞生的。 . 实际上，和Stagewise插件能力类似的工具还不少，我之前在知识星球都分享过，这里一并分享给大家，包括： - Playwright MCP - BrowserTools MCP - Browser MCP 它们同样可以给Cursor开发网页装上“眼睛“，防止Cursor“瞎折腾”。 . 欢迎加入我的知识星球，分享AI编程、AI Agent和AI提效相关实践、思考、优质信息源，有问必答：https://t.zsxq.com/fD4Fb

二本视传混子实习7K双休？毕业AI自救实录

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机器人学打羽毛球 | Science Robotics

在动态环境中，协调运动与感知一直是机器人学的重大难题。为此，我们提出了一种让腿式移动操作机器人打羽毛球的方法——这一任务要求在感知、步法和挥臂之间实现精确配合。我们设计了一套统一的强化学习控制策略，覆盖全身全部自由度，实现对羽毛球的精准追踪与击打。该策略融合真实相机数据训练出的感知噪声模型，使仿真与实机在感知误差上保持一致，并促使策略学会主动感知行为。我们的系统还包含羽毛球轨迹预测模型、带约束的强化学习来确保运动鲁棒，以及系统辨识技术以提升实机部署效果。大量实验表明，机器人能够准确预测羽毛球轨迹、高效覆盖发球区，并完成对人类选手的回球，验证了腿式移动操作机器人在复杂动态体育场景中的可行性。

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外刊英音朗读 | 说脏话竟有益健康 |【维尔汀】

Fab又陷AI争议？上传4万个AI模型刷爆Fab

最近啊，Epic的Fab平台又出事了，有用户发现，在Fab平台上竟然有个不知名用户上传了三万五千个AI生成的3D模型，甚至到UP写这篇稿子的时候，已经上传到4.1万个3D模型了，这是什么概念，冷知识FAB全站的建筑模型一共只有3.5万个，这哥们一个人就传了4.1万个，要知道市面上所有游戏公司的资产库也没这么多模型可供使用啊；

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