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A collection of 536 posts

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50个智能体，你仍然是瓶颈

AI软件工厂是真实的。没有人放在幻灯片上的税也是真实的。给构建智能化SDLC的工程师和领导者的实地指南。

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智能体的真正分歧，是上下文

AI智能体已经跨越了一条奇怪的界线。

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为AI智能体引入评分系统

任务复杂性就是成本。在智能体开始消耗它之前，先衡量它。我建立了一个评分过程，在智能体写一行代码之前告诉它一个任务有多大的风险。我称之为必需推理指数（RRI）。

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HTML 是智能体最好的工作界面

双向接口是使HTML成为游戏规则改变者的唯一特性，而不仅仅是静态输出。

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无人数据分析管道的崛起

AI智能体已经变得足够可靠，可以拥有分析工作流的中间层——位于原始数据和人类判断之间的转换、路由和丰富工作——而人类保留对两端的拥有权：定义什么问题是重要的，以及解释答案的含义。

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循环工程？大多数开发者不需要！

这些模式在 2024 年就已被记录。以下是它对谁有利，以及决定这一点的四个条件。

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循环工程 (Loop Engineering)

从提示智能体到设计提示它们的系统。

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软件工程的终结 (论文)

本文认为，AI Agent 的出现并不是一次渐进式改良，而是对软件范式的根本重构。

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让 AI 智能体”理解“你的微服务

一份面向初学者的 AI Agent 知识库指南，以及三种方法的对决测试：纯 Markdown、Graph-RAG 和基于 MCP 工具的图知识库。

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智能体泡沫：88%死于投产前

88%的AI智能体在上线前失败。95% 从未实现规模化。以下是没人敢放进融资演示文稿的复合失败公式。

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构建数据库驱动的 LLM Wiki

本挑战是构建你自己的数据库驱动的 LLM Wiki。

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Anthropic：从RAG到智能体搜索

42 项实验揭示了搜索策略、模型能力以及在 Apple Silicon 上真正有效的方法。

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AI智能体需要架构师

我不再是在操作。不再是在管理。也不再在传统意义上指挥。我在设计结构，决定什么承载负载，塑造最终体验。我是一个架构师。

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OpenAI Codex 完整指南

OpenAI Codex编程代理的内部工作原理、在现代软件工程中的定位、成本、局限性以及企业如何大规模部署

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用 myKG 构建 LLM Wiki

如何将一个混合格式文档文件夹转化为一个有类型的、互联的知识图谱，让你的智能体可以实际阅读——使用myKG和Obsidian。

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大型代码库Claude Code设置指南

面向使用大型复杂企业代码库的团队的实用指南。

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Claude动态工作流：真实体验

大多数AI智能体系统只给你结果。Claude的新动态工作流给你结果以及产生结果的过程。

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AI智能体的五大设计模式

现代AI智能体背后的核心架构：反思、工具、规划、多智能体系统和人机协同

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面向上下文工程的智能搜索

上下文工程大约80%是智能搜索。

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Claude Code 动态工作流

Claude Code现在可以即时编写和编排自己的多代理框架（harness）。以下是动态工作流的工作原理以及最大化利用它们的模式。

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超越RAG：直接语料库交互

本文改编自 Ben Dickson 在 AlphaSignal 周日深度访谈中关于直接语料库交互（Direct Corpus Interaction）和 GrepSeek 的内容。

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15种最经典的AI智能体设计模式

给那些想要正确的模式、而不是最炫酷模式的工程师的实战指南。

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Grok Build CLI 上手体验

目前我正在同时使用 Claude Code CLI 和 Grok Build CLI，以便对两者之间的实际体验有一个直观的感受……

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AI Agent 的三次进化

我们构建 AI 的方式在三年内改变了三次。大多数人还在追赶第二次转变。第三次转变已经到来了。

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上下文优先：AI原生搜索实战指南

深入AI智能体的记忆——让聊天机器人真正记住你的五阶段流水线，三个压力测试你自己AI设置的提示词，以及深入研究所需的工具和研究。