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A collection of 184 posts

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5 个消除摩擦的AI开发流程

从自动重构到测试生成，这些方法让我一夜之间节省了数小时。

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Agentic AI系统的长期记忆

为什么向量数据库不足以用于Agentic记忆？

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Ralph Loop：修复代理的健忘症

本文解释了 Ralph Loop 及其权衡，这将帮助你构建更有效的 AI 代理

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CRIS：多代理犯罪情报系统

深入探索 CRIS——一个开源平台，协调专门的 AI 代理来发现犯罪数据中的隐藏模式

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Claude Code 的10个实现技巧

本文是考察 Claude Code 引擎盖下如何工作的 15 部分系列的一部分。现在我们提炼关键洞察，并展望构建自己的编码代理。

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视觉驱动的基础设施检测AI代理

如何教人工智能从街景照片中检测和分割公用事业标记，使用结构化 JSON 输出

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Cursor：动态上下文发现

Cursor的动态上下文发现，解决了臃肿的提示、内存占用过高以及实际编码工作流程中的令牌浪费等问题。

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无需微调的自学习AI智能体

使用动态工具和不断演进的系统提示，构建能够随着时间推移而变得更加智能的智能体——无需微调。

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DeepTutor：开源AI学习助手

DeepTutor是一款AI驱动的个性化学习助手，它将文档转化为带有真实代码示例的交互式辅导。

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提示链

提示链改变了方法。不是使用一个巨大的提示，而是创建一个聚焦提示的管道，其中每个步骤专注于单一的任务。

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AI代理竞赛结束了，文件夹胜出

只需一个文件夹，就可以将Elara Vance博士的智慧转化为一项技能。她曾经孤立且难以获取的深厚专业知识，如今在整个组织中成倍增长，使复杂的知识能够立即获取并付诸实践。

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为AI代理构建自适应检索路由

一个实践指南，教你如何将检索变成可学习的决策层——包含代码、架构和生产权衡。

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Context Graph: 捕捉决策轨迹

上下文图 (Context Graph) 并非更智能的数据库，也不是“代理的内存”，更不是简单地将工具与 MCP 连接起来。它是一种用于捕获决策轨迹的基础设施，将观察结果与行动联系起来的推理过程。

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Github Copilot的上下文工程

在本文中，我们将解释Copilot（以及类似的AI代码代理）如何处理大型代码库，并使用Copilot的例子来说明它在实际中的工作方式。

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构建代码库分析AI代理

我决定构建一个能够读取、理解和解释代码库的AI代理。不是简单的ChatGPT包装器，而是一个能够理解代码结构、关系和上下文的系统。

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让 AI 学会略读长文档

想象一下这样的场景：一份内容庞杂、篇幅浩大的报告摆在了你的办公桌上，你需要立即从中提取关键信息……

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AI代理：基于待办清单的任务规划

在本文中，我们将深入探讨智能体如何利用待办事项清单的功能，分析规划过程的底层组成部分，并演示如何使用 LangChain 实现它。

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Claude Code + GLM 4.7 实测

GLM 4.7 的基准测试成绩显著提升，用户界面生成更加简洁，并且新增了一些思考功能，使其在复杂的 Claude Code 会话中更加稳定。但基准测试成绩只是数字而已。让我来演示一下它的功能。

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用Claude Skills 提取文档

本文将通过一个端到端的示例介绍如何使用Claude Skill将多种格式的异构文档集合转换为遵循给定模板和/或示例的结构化报告。

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用 Claude Skills进行技术写作

最近，我发现了使用 Claude Code 的子代理和代理技能进行技术写作的强大方法，这改变了我的工作流程。

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OpenCode 解剖

本文以OpenCode为例，介绍构成一个AI编码代理的主要组件。

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FunctionGemma工作流实战

停止编写正则表达式来解析您的LLM输出。本文介绍如何使用Ollama和FunctionGemma在本地运行确定性、并行工具执行的方法。

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基于A2UI的量化交易仪表盘

谷歌的 A2UI 于几天前发布，将于 2025 年 12 月正式上线，它正在重塑 AI 智能体实时设计和构建用户界面的方式。学习如何使用 A2UI 构建自动生成的交易仪表盘

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Amp：如何构建一个代理

构建一个小型却非常令人印象深刻代理甚至不需要那么多。你可以在不到400行的代码中完成，其中大部分是样板代码。

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代理规范架构：有工具的LLM循环

令人惊讶的是，许多最流行和成功的代理，包括 Claude Code 和 OpenAI Agents SDK 等，共享一个共同而简单的架构：一个 while 循环，进行工具调用。