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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……