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A collection of 215 posts

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Clawdbot 安装与设置：分步指南

Clawdbot可以将你自己的设备变成一个生活在你最喜欢的应用程序中的个人 AI 助手，本文详细分步介绍安装与配置过程。

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Clawdbot安装：VPS vs.Mac Mini

在本文中，我们将探讨如何在 $5 VPS 上设置 Clawdbot，绕过 Mac Mini 噱头，并建立一个永不睡觉的个人 AI 同事。

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Clawdbot：我的AI助手

我们不仅仅是处于个人助手时代，而是代理团队时代。未来就是现在。

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AI智能体的记忆

对智能体来说，记忆不仅仅是一个存储问题，它是一个用户体验问题。通过模拟人类记忆的方式，使用短期上下文和长期知识，智能体变得更高效、可靠和有吸引力。

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AI代理：技能 vs. 工具

如果你正在构建简单机器人，工具可能足够。但如果你正在构建数字员工，你需要技能。

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Streamlit AGENTS.md

在这篇文章中，我将向你展示如何AGENTS.md 文件在所有部署目标中构建 Streamlit 应用。

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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。