如果你计划自托管自己的 AI 助手，我希望这能节省你的时间。

能够留下的工具并不是最令人印象深刻的工具。它们是那些解决了我已经回避了几个月的特定摩擦点的工具。

在这篇文章中，我探讨了护栏实际上应该做什么——以及不同的框架如何处理这个问题。

人们普遍认为，如果 AI 模型使用足够多的有效数据进行训练，系统中任何"有毒"信息都会被稀释到无害的程度。

在构建企业数据平台和智能体 AI 系统 12 年多之后，我得出一个结论：每个分析系统和每个 AI 系统，都在解决完全相同的底层问题：如何在正确的时间、以正确的格式、将正确的信息传递给正确的消费者？

AI是最新的一波浪潮，即将获益的工程师，是那些学会协调思考而非仅仅编写代码的人；那些为自主智能体设计信任边界而非手工调试循环的人。

任何人都可以让 LLM 回答问题。但让它每次都能正确回答，这就是工程。这些 LLM 最佳实践将帮助你把模型转变为可靠的 AI 系统。

AI能否调试复杂的React/Next.js问题？我在三个真实bug上进行了测试，亲手调查了根本原因，并记录了结果。

这个项目始于我无法释怀的一个问题：如果网站不提供 API，我仍然可以将它们视为 API 吗……而无需构建一个在有人移动按钮时就会崩溃的脆弱爬虫？

从神经网络到实际项目，最重要的10个Youtube频道。