从《learn-claude-code》受到启发，于是参考源代码写了这篇文章：如何实现从0开始构建Agent？

第 4 章：工具调用基础——让 LLM 走出“缸中之脑” 4.1 核心痛点：全知全能的"局限性" 哲学上有一个思想实验叫缸中之脑：一个大脑即使能思考整个宇宙，如果无法感知当下的温度，也无法改变任何现实

2025年，技术圈回归集体克制。作为40岁音视频老兵，我利用ChatGPT、Gemini 3和Claude三者交叉验证，将SDK Demo重构为可交付的工程样板。

本报告将深度解构分析TRL、OpenRLHF、verl、LLaMA Factory四大主流开源LLM-RL训练框架，及 DeepSpeed等重要生态组件，围绕架构设计、关键特性、分布式计算策略及适用场

在了解了 n8n 操作界面后，动手做一个小小的工作流练练手。 本文演示一个非常简单的例子，发起一个网络请求，获取互联网上的数据，然后重组数据格式（进阶一点的话可以

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，

坦白说，在很长一段时间里，AI生成3D模型给我的感觉就像是在“开盲盒”。你输入一张图，AI扔给你一个模型，至于背面是不是乱作一团，或者纹理是不是把光影画死在贴图上，全看运气。对于想拿来做游戏资产

第 2 章：ReAct 循环 —— Agent 的心脏 如果说 LLM（大语言模型）是 Agent 的大脑，那么 ReAct (Reasoning + Acting) 就是它的心跳。

AI 看似犯低级错误，很多时候是命名不一致让关键能力在它眼里“隐身”。本文以具体案例聊聊为什么命名一致性是 AI 时代的工程基础设施。

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

Claude Code 全流程配置与提示词优化，新手教程详细指南。手把手教你配置 Router 与高效内置提示词

Doubao-Seed-Code编程能力确实没有达到全球顶尖水平。 但它是国内首个支持视觉理解的编程模型，也是国内目前支持上下文长度最长（256K）的编程模型。 弥补了，其他国产编程模型的短板。

作为程序员，你竟然还在手撸代码 ？？？ 如果没有公司给你提供账号，你真能玩转AI ？？？ 除了平时搜搜查查，AI 对你还有其他用处 ？？？ AI 只会服务使用 AI 的程序员～

大家好，我是平时爱折腾模型的某某。 翻译模型这个赛道，这几年其实挺卷的。但大多数时候，我们的认知还停留在“大力出奇迹”的阶段——想要在WMT24++基准测试中，TranslateGemma 12B的翻

看到一张“母慈子孝”的聊天记录，我突发奇想：能不能让 AI 把它画出来？折腾一下午，我真的造出了一个“漫画工作室”！它有负责写脚本的“AI 编剧”，有老实干活的“AI 画师”，还有负责发文的“宣发”。

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MCP 与 Skill 深度对比：AI Agent 的两种扩展哲学 用 AI Agent 工具（Claude Code、Cursor、Windsurf 等）的时候，经常会遇到两个概念： MCP（Mod

大家好，我是小肥肠！今天带来 n8n + Coze 硬核实战：彻底告别生图“抽卡”，全自动生成固定 IP 角色+老纪风格！

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