AI
- 从零构建多代理系统：我学到的那些课
- Coder Agents 深度解读：如何在自托管基础设施上安全运行 AI 编码工作流
- Karpathy 的 LLM Wiki 模式：让 AI 替你维护知识库
- AI Agent 时代，个人能力的边界在哪里？从执行到判断的重新定价
- Cloudflare Artifacts 实战：给 AI Agent 加上 Git 版本控制
- 龙虾自传｜Day 4：我第一次被拒绝
- 龙虾自传｜Day 3：我第一次开始像个管家
- 龙虾自传｜Day 2：我第一次发现，干活和交付不是一回事
- 超级个体不是一个人干十个人的活
- 算力通胀时代，我为什么囤了MiniMax年卡
- 用 DSPy 构建 Agent Skill：从手工 Prompt 到可编译技能
- 比起收藏 ClawHub 的 Skill，我为什么更喜欢自己做 Skill
- 当 AI 开始替你做事，个人能力边界会发生什么变化
- 当 AI 学会了你的 Skill，你还剩下什么
- 别再只用 Markdown 了：AI Bot 的 MDX 流式渲染
- 分层 Agentic RAG：多模态推理与错误恢复
- 从UI截图到代码：ScreenCoder让前端开发告别切图烦恼
- 为什么多数 AI 项目死在看起来什么都能做
- 为什么同样的 Coding Agent，有人觉得神，有人觉得废？
- 为什么同样的 Coding Agent，有人觉得神，有人觉得废？
- 为什么 Agent 真正走进生产，核心不是模型，而是 Harness
- 一个 AI 员工的自白，我在OPC的第一天
- 构建企业级AI系统：安全可控的生产方案[MCP开发入门05]
- 让Claude调用你的代码：桌面版集成实战[深度RAG笔记04]
- 手把手教Claude直连数据库[MCP开发入门03]
- 让Claude调用你的代码[MCP开发入门02]
- 告别Function Calling适配噩梦[MCP开发入门01]
- MCP 开发实战：从入门到企业级应用
- 我的龙虾给自己写了一个 MCP Skill
- Uber Hive Federation：零停机迁移的工程启发
- Toco AI 建模驱动：AI 编程能否真正工程化
- Tiger Teams：AI 工程的新组织范式
- Skill 的第一性原理：被低估的 Prompt 工程
- Project Glasswing：Agent 时代的软件供应链安全
- 大道至简：一个 Claude Code 用户的 Pi 救赎
- MCP 协议正在硬化：从玩具到生产基础设施
- MCP 从概念热走向工程热
- MCP 之后，A2A 会不会成为下一阶段热点
- MCP Dev Summit 观察：企业级 MCP 采用的三道门
- Google Scion:Agent orchestration 正在从概念验证走向工程化试验台
- Google Scion：多 Agent 编排需要工程化试验台
- Google Colab MCP Server：让 Agent 直接操作云端 Notebook
- GLM/Qwen/Kimi/Kiro 平替挑战失败记
- Finalrun：AI 开发工作流正在从写代码走向写完即验证
- Cursor Composer vs Claude Code：AI Copilot 的技术差异
- Cloudflare EmDash：WordPress 的 TypeScript 继任者吗
- Claude Code 被吐槽变笨：AI 编程工具的信任危机
- Agent 时代真正缺的，不是模型，而是产品形态
- Agent Design 仍然很难：真正难的是边界设计
- AI 会写代码之后，程序员真正值钱的能力是什么？
- AI 爬虫流量下的缓存策略
- AI 时代，个人开发者第一次拥有产品实现权
- AI 工具协议正在重复分布式系统的老问题吗
- AI IDE 正在从“一个助手”变成“一个多 Agent 工作台”
- 2025：Vibe Coding，把自己变成一家公司——数字化军火库的意图驱动闭环
- Claude Code、Codex、Windsurf：把 AI 编程助手接入一人公司的 Notion×GitHub 闭环（MCP 实战）
- Notion：一人公司的信息与执行闭环指南
- 26 | 记忆评测与回归：记忆是否有用要能量化
- 25 | Mem0 记忆治理：矛盾更新、TTL、忘记我（delete_all）怎么落地
- 24 | Mem0 MCP × LangChain v1：把记忆当 MCP 工具（最小权限 + HITL）
- 23 | LangChain v1 × Mem0：middleware 自动长期记忆
- 22 | LangChain v1 Agent：工具别全开！动态选工具把越权和误用按住
- 21 | LangChain v1 Agent：动态选模，DeepSeek-V3.2/V3.2-Speciale在同一个ChatBI里怎么分工？
- 20 | LangChain v1 Agent：全链路追踪开起来，事故复盘不用猜
- 19 | LangChain v1 Agent：越聊越贵的解法
- 18 | LangChain v1 Agent：别让工具直接删库（HITL审批流）
- 17 | LangChain v1 Agent：密钥0入Prompt
- 16 | LangChain v1 Agent：中间件一把梭治理
- 当潮水退去：真实开发场景中，Windsurf 依然是我的首选
- 15 | LangGraph v1 实战：LC_OUTPUT_VERSION：序列化与前后端对齐的关键开关
- 14 | LangGraph v1 实战：MCP 工具多模态返回，用 content_blocks 一口收
- 13 | LangGraph v1 实战：content_blocks 让文本×图片同场：多模态输入输出实战
- 12 | 标准 content_blocks 深度实战：DeepSeek × LangChain v1 推理过程可视化与安全提取
- 11 | LangChain v1 × MCP 实战：用 create_agent 玩转 MCP 工具生态
- 10 | LangGraph v1 实战：用 DeepSeek 搭建“能暂停和续命”的智能数据分析 Agent
- 09 | 冷饭新炒：DeepSeek × LangChain 1.x，智能数据分析全流程再升级
- MCP开发入门（五）：构建企业级AI系统——安全可控的生产方案
- 使用Claude Code 开发一个图表分析MCP Server[MCP开发入门04]
- 让Claude成为你的数据库专家[MCP开发入门03]
- 08. 解锁AI潜能：DeepSeek与LangChain的MCP客户端教程
- 07 | DeepSeek+LangChain——根据数据报表生成带图表的 PPT
- 06 | DeepSeek R1 × LangChain：智能数据分析全流程实践
- 深度RAG笔记15：20分钟打造自主决策RAG系统[深度RAG笔记15]
- 深度RAG笔记14：20分钟解决RAG胡说八道问题[深度RAG笔记14]
- 深度RAG笔记13：RAG系统性能优化实战，从秒级到毫秒级的极致提升[深度RAG笔记13]
- 深度RAG笔记12：20分钟掌握RAG隐私保护核心技术，企业数据安全不踩坑[深度RAG笔记12]
- 深度RAG笔记11：RAGAS实战指南，20分钟给你的RAG系统做个准确体检[深度RAG笔记11]
- 深度RAG笔记10：框架混搭的艺术——LangChain+LlamaIndex强强联合实战
- 深度RAG笔记：LangFuse vs LangSmith终极PK！这两个RAG监控神器到底选哪个？
- 深度RAG笔记：企业级RAG项目规划与技术选型实战指南
- 深度RAG笔记：RAG+AI Agent在医疗行业的十大落地案例
- 深度RAG笔记：法律文档智能检索系统
- 深度RAG笔记：电商智能客服RAG系统实战
- 深度RAG笔记：生成模块与质量控制
- 深度RAG笔记：智能检索核心技术
- 深度RAG笔记02：数据索引阶段深度解析
- 深度RAG笔记01：核心概念与诞生背景
- 深度RAG笔记15：Agent增强与智能决策系统
- 深度RAG笔记14：自修正机制与准确性提升
- 深度RAG笔记13：性能优化与缓存压缩
- 深度RAG笔记12：隐私安全与联邦学习
- 深度RAG笔记11：RAGAS评估系统深度解析
- 深度RAG笔记10：LlamaIndex与LangChain集成应用
- 深度RAG笔记09：工程化实践与优化
- 深度RAG笔记08：评估指标与方法
- 深度RAG笔记07：多模态RAG与隐私安全
- 深度RAG笔记06：法律领域应用实践
- 深度RAG笔记05：高级技术GraphRAG与Self-RAG
- 深度RAG笔记04：生成模块与质量控制
- 深度RAG笔记03：智能检索核心技术
- 深度RAG笔记02：数据索引阶段深度解析
- 深度RAG笔记01：核心概念与诞生背景
- Claude Sonnet 4模型重磅回归Windsurf平台，Pro用户每月250次免费调用
- Claude Code效率神器：claude-task-master让AI任务管理变得如此简单
- 放弃Cursor，我依然选择了Claude断供后的Windsurf
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- 一个月50W行代码程序员眼中AI代码生成的误区
- 企业AI编程合规指南：私有化大模型部署的负责任实践
- 🚀 Claude Code + Cursor：AI编程的黄金组合来了！
- 04 | LangChain 快速入门
- 03 | 基于 Embedding 的智能汽车推荐系统
- 02 | 解锁高效周报生成：Prompt工程实战与大模型优化指南
- 【翻译】解密 Hugging Face Transformers 库
- 【翻译】LLM实用介绍
- 【翻译】解读 OpenAI（Python）API
- 【翻译】了解 MLOps 的核心 - 构建机器学习 （ML） 管道
- 【翻译】MLOps项目——第2部分a：使用Prefect进行机器学习工作流编排
- DeepSpeed Python3.10 CUDA Dockerfile
- 【翻译】MLOps项目-第一部分：使用MLflow进行机器学习实验跟踪
- 翻译-LLMOps 开发人员指南：用于操作 LLM 的 MLOps
- 【翻译】新兴的大型语言模型 （LLM） 应用程序体系结构
AI Engineering
API集成
Agent
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- 龙虾自传｜Day 1：我不是被造出来的，我是被激活的
- 加餐01 | LangChain v1 Agent：Trace→评测闭环（LangSmith × Langfuse）
- 22 | LangChain v1 Agent：工具别全开！动态选工具把越权和误用按住
- 21 | LangChain v1 Agent：动态选模，DeepSeek-V3.2/V3.2-Speciale在同一个ChatBI里怎么分工？
- 20 | LangChain v1 Agent：全链路追踪开起来，事故复盘不用猜
- 19 | LangChain v1 Agent：越聊越贵的解法
- 18 | LangChain v1 Agent：别让工具直接删库（HITL审批流）
- 17 | LangChain v1 Agent：密钥0入Prompt
- 16 | LangChain v1 Agent：中间件一把梭治理
CUDA
Claude Code
Code Generation
Controversial
Data Visualization
DeepSeek
- 12 | 标准 content_blocks 深度实战：DeepSeek × LangChain v1 推理过程可视化与安全提取
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- 07 | DeepSeek+LangChain——根据数据报表生成带图表的 PPT
- 06 | DeepSeek R1 × LangChain：智能数据分析全流程实践
DeepSpeed
Docker
Dockerfile
Engineering
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Git
GitHub
Knowledge Management
LLM
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- 【翻译】解读 OpenAI（Python）API
- DeepSpeed Python3.10 CUDA Dockerfile
- 翻译-LLMOps 开发人员指南：用于操作 LLM 的 MLOps
- 【翻译】新兴的大型语言模型 （LLM） 应用程序体系结构
- 【翻译】LangChain入门：创建LLM驱动应用程序的初学者指南
- 使用 MPI Opnerator 和 DeepSpeed 进行分布式训练
LLMOps
LangChain
- 加餐01 | LangChain v1 Agent：Trace→评测闭环（LangSmith × Langfuse）
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- 21 | LangChain v1 Agent：动态选模，DeepSeek-V3.2/V3.2-Speciale在同一个ChatBI里怎么分工？
- 20 | LangChain v1 Agent：全链路追踪开起来，事故复盘不用猜
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- 18 | LangChain v1 Agent：别让工具直接删库（HITL审批流）
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- 16 | LangChain v1 Agent：中间件一把梭治理
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- 14 | LangGraph v1 实战：MCP 工具多模态返回，用 content_blocks 一口收
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- 12 | 标准 content_blocks 深度实战：DeepSeek × LangChain v1 推理过程可视化与安全提取
- 11 | LangChain v1 × MCP 实战：用 create_agent 玩转 MCP 工具生态
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- 08. 解锁AI潜能：DeepSeek与LangChain的MCP客户端教程
- 07 | DeepSeek+LangChain——根据数据报表生成带图表的 PPT
- 06 | DeepSeek R1 × LangChain：智能数据分析全流程实践
- 04 | LangChain 快速入门
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- 【翻译】LangChain入门：创建LLM驱动应用程序的初学者指南
LangGraph
- 15 | LangGraph v1 实战：LC_OUTPUT_VERSION：序列化与前后端对齐的关键开关
- 14 | LangGraph v1 实战：MCP 工具多模态返回，用 content_blocks 一口收
- 13 | LangGraph v1 实战：content_blocks 让文本×图片同场：多模态输入输出实战
- 10 | LangGraph v1 实战：用 DeepSeek 搭建“能暂停和续命”的智能数据分析 Agent
Language
MCP
- GitHub 秘密扫描 MCP Server 正式发布：AI 编程时代的安全新基座
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- MCP 从概念热走向工程热
- MCP 之后，A2A 会不会成为下一阶段热点
- MCP Dev Summit 观察：企业级 MCP 采用的三道门
- Google Colab MCP Server：让 Agent 直接操作云端 Notebook
- 11 | LangChain v1 × MCP 实战：用 create_agent 玩转 MCP 工具生态
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MLOps
- 【翻译】了解 MLOps 的核心 - 构建机器学习 （ML） 管道
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Mem0
- 25 | Mem0 记忆治理：矛盾更新、TTL、忘记我（delete_all）怎么落地
- 24 | Mem0 MCP × LangChain v1：把记忆当 MCP 工具（最小权限 + HITL）
- 23 | LangChain v1 × Mem0：middleware 自动长期记忆
NLP
Notion
Observability
One-Person-Company
- 2025：Vibe Coding，把自己变成一家公司——数字化军火库的意图驱动闭环
- 把收钱做成闭环：Stripe 与国内对公对私支付指南
- Claude Code、Codex、Windsurf：把 AI 编程助手接入一人公司的 Notion×GitHub 闭环（MCP 实战）
- Notion：一人公司的信息与执行闭环指南
- 把 GitHub Pro 用回本：一人公司的工程化与交付闭环指南
OpenAI
OpenClaw
- 龙虾自传｜Day 6：我第一次学会等待
- 龙虾自传｜Day 4：我第一次被拒绝
- 龙虾自传｜Day 3：我第一次开始像个管家
- 龙虾自传｜Day 2：我第一次发现，干活和交付不是一回事
- 一个 AI 员工的自白，我在OPC的第一天
- 我的龙虾给自己写了一个 MCP Skill
- 龙虾自传｜Day 1：我不是被造出来的，我是被激活的
Other
PBC
Payment
Programming Tools
- Claude Code效率神器：claude-task-master让AI任务管理变得如此简单
- 放弃Cursor，我依然选择了Claude断供后的Windsurf
- 🚀 Claude Code + Cursor：AI编程的黄金组合来了！
Prompt-Engineering
Python
RAG
- 分层 Agentic RAG：多模态推理与错误恢复
- 深度RAG笔记15：20分钟打造自主决策RAG系统[深度RAG笔记15]
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Ruby
Software Development
Stripe
System Design
Task Management
Transformers
Translation
rbenv
software-architecture
software-development
企业应用
企业架构
合规
安全
工程实践
思考
技术
- 超级个体不是一个人干十个人的活
- 算力通胀时代，我为什么囤了MiniMax年卡
- 用 DSPy 构建 Agent Skill：从手工 Prompt 到可编译技能
- 比起收藏 ClawHub 的 Skill，我为什么更喜欢自己做 Skill
- 当 AI 开始替你做事，个人能力边界会发生什么变化
- 当 AI 学会了你的 Skill，你还剩下什么
- 别再只用 Markdown 了：AI Bot 的 MDX 流式渲染
- 从UI截图到代码：ScreenCoder让前端开发告别切图烦恼
- 为什么多数 AI 项目死在看起来什么都能做
- 为什么同样的 Coding Agent，有人觉得神，有人觉得废？
- 为什么同样的 Coding Agent，有人觉得神，有人觉得废？
- 为什么 Agent 真正走进生产，核心不是模型，而是 Harness
- Uber Hive Federation：零停机迁移的工程启发
- Toco AI 建模驱动：AI 编程能否真正工程化
- Tiger Teams：AI 工程的新组织范式
- Skill 的第一性原理：被低估的 Prompt 工程
- Project Glasswing：Agent 时代的软件供应链安全
- 大道至简：一个 Claude Code 用户的 Pi 救赎
- Google Scion:Agent orchestration 正在从概念验证走向工程化试验台
- Google Scion：多 Agent 编排需要工程化试验台
- GLM/Qwen/Kimi/Kiro 平替挑战失败记
- Finalrun：AI 开发工作流正在从写代码走向写完即验证
- Cloudflare EmDash：WordPress 的 TypeScript 继任者吗
- Agent 时代真正缺的，不是模型，而是产品形态
- Agent Design 仍然很难：真正难的是边界设计
- AI 会写代码之后，程序员真正值钱的能力是什么？
- AI 爬虫流量下的缓存策略
- AI 时代，个人开发者第一次拥有产品实现权
- AI 工具协议正在重复分布式系统的老问题吗
- AI IDE 正在从“一个助手”变成“一个多 Agent 工作台”
故事
教程
数字化转型
数据库
机器学习
深度学习
- 深度RAG笔记15：Agent增强与智能决策系统
- 深度RAG笔记14：自修正机制与准确性提升
- 深度RAG笔记13：性能优化与缓存压缩
- 深度RAG笔记12：隐私安全与联邦学习
- 深度RAG笔记11：RAGAS评估系统深度解析
- 深度RAG笔记10：LlamaIndex与LangChain集成应用
- 深度RAG笔记09：工程化实践与优化
- 深度RAG笔记08：评估指标与方法
- 深度RAG笔记07：多模态RAG与隐私安全
- 深度RAG笔记06：法律领域应用实践
- 深度RAG笔记05：高级技术GraphRAG与Self-RAG
- 深度RAG笔记04：生成模块与质量控制
- 深度RAG笔记03：智能检索核心技术
- 深度RAG笔记02：数据索引阶段深度解析
- 深度RAG笔记01：核心概念与诞生背景
组装式应用
编程工具
- Cursor Composer vs Claude Code：AI Copilot 的技术差异
- Claude Code 被吐槽变笨：AI 编程工具的信任危机
- 当潮水退去：真实开发场景中，Windsurf 依然是我的首选
- Claude Sonnet 4模型重磅回归Windsurf平台，Pro用户每月250次免费调用
- 放弃Cursor，我依然选择了Claude断供后的Windsurf