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本文深入解析 RAG（检索增强生成）的核心原理，直击大模型幻觉与时效性痛点。通过剖析向量数据库、嵌入模型等关键技术，手把手教你用 Python 搭建基于 DeepSeek 的简易知识库问答系统。

你有没有遇到过这种情况：让 Claude 帮你 review 代码，结果对话越来越长，上下文越来越乱，最后还把前面的需求给忘了？尤其是项目越做越大，这种情况就越明显。 其实 Claude Code 里

当你开始使用 Claude Code 之后，肯定会遇到这样的场景： 让 Claude Code 执行一个耗时任务，然后切换到其他窗口工作，等你想起来回去看的时候，才发现它早就完成了。 还有更离谱的是：

近日 Meta 突然开源了它的 ShapeR 项目，ShapeR 可以利用基于对象多模态数据的 Rectified Flow Transformer，将普通图像序列转换为完整的度量场景重建，说人话就是

TRAE 已正式上线Skills（Beta）功能！这是近期TRAE 生态中最令我兴奋的能力升级。 Skills 是基于开放的 Agent Skills 标准构建的能力模块，你可以将指令、脚本和资源打包

近日，Cursor VP Lee Robinson 和 Claude Code 之父 Boris Cherny 都分享了他们的 AI 感悟和经验，特别是 Lee Robinson 的 《AI code

前言 大语言模型（LLM）在早期阶段主要以对话机器人的形式出现，用户通过自然语言向模型提问，模型返回一段看似智能的文本结果。这一阶段，模型能力的发挥高度依赖用户如何提问，同一个问题，用不同的描述方式，

在这个大模型“狂卷”参数和长文本的时代，作为一名重度信息检索用户。我时常陷入一种“信息雾霾”：AI 给出的答案看似完美，但充满了似是而非的幻觉。尤其是当我们需要做复

OpenCode：你的开源 AI 编程助手完全指南 一、OpenCode 是什么？ OpenCode 是一个开源的 AI 编程助手，它可以帮助你在终端、IDE 或桌面应用中编写代码。目前已经在 Git

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Superpowers 是一个为 AI 编程代理（如 Claude Code、Codex、OpenCode）打造的完整软件开发工作流系统。它的核心理念是：通过一套可组合的"技能"（Skills）和初始

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之前我已经给大家分享过很多个人使用 AI 的技巧，今天这篇文章就主要分享大模型 API 的使用教程，我将以国内智谱最新旗舰的 GLM-4.6 模型为例，手把手带你学会 3 大使用 API 的场景。

Hello，兄弟们，我是V哥！ 最近不少粉丝私信问我：“V哥，现在这行情卷得跟麻花似的，35岁危机就在眼前，你说咱们搞IT的，到了2026年还有出路吗？这技术迭代快得像坐火箭，我到底该往哪边押注？”

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