起因 前阵子公司想搞个内部 AI 工具，活儿落我头上。说实话我当时对大模型的认知停留在"网页上跟它聊天"，代码怎么调、钱怎么算、Key 从哪来，一概不知。折腾了一晚上跑通第一次调用之后我发现，这件事本

先看一个翻车现场 上一篇末尾我埋了个伏笔，现在揭晓。连续问它两个问题： 上一句刚说完，它翻脸不认人。 我第一次碰到这个的时候，第一反应是"这模型有 bug 吧"。后来想明白了：没有 bug，这就是 A

161 个科研技能如何基于开放 Agent Skills 标准，让 Claude Code等任意 AI Agent完成可复现的科研工作流，含架构、安装、安全边界全解析。

LangChain 现在是一个覆盖了模型接入、流程编排、多智能体协作的完整 LLM 应用开发生态。本文介绍了 LangChain 生态中从链到代理，开发者需要掌握的三大核心。

「百年一遇」的台风，为什么我这辈子就遇了好几回？概率论把这笔账算给你看。我用西北太平洋 76 年（1949–2024）的真实台风数据来验，试着把"百年一遇"里藏着的概率、不等式和贝叶斯一并讲清楚。

很多刚上手 Python 的同学，访问元组、列表里的数据时，第一反应就是疯狂写下标[0]、[1]、[i‑1]。下标写多了，代码里到处都是数字魔法值，可读性直线下降，改代码的时候还很容易把[0]写成[1

很多人想做漫画，第一步却是打开文档，开始写世界观。 城市叫什么，能力体系分几级，主角小时候经历过什么，反派为什么黑化……资料越写越多，真正的第一格却一直没有出现。 如果你今天只想简单地创建一部漫画，可

刷短视频越刷越窄？SVD 奇异值分解，把 10 万条电影评分拆成你的品味特征。推荐系统到底凭什么猜中你想看什么？那个被大家反复讨论的「信息茧房」，又是怎么来的？本文一块说清楚

如果你的 AI 系统必须回答“为什么做出这个决定”，你会选择轻量的向量检索与日志，还是接受图、本体、规则和来源层的复杂度来换取可查询证据链？

先 fork，填自己的档案，再让 Claude 评估岗位、改简历、写求职信、准备面试。它要当的不是又一个简历生成器，而是一份可 fork、可替换门户的本机求职操作系统。

AI 工作流最危险的不是直接报错，而是看起来成功却没有真正完成。本文从结果验证、内容校验、幂等回查、回退边界和人工确认五个方面，整理一套可复用的稳定性实践。

Anthropic SDK 1.0 改用 httpx2 后，旧版 Pydantic AI 可能安装成功、构造 Provider 才失败。本文给出版本、Client、测试与观测迁移门禁。

一个真正能进生产的 AI Agent，远不止调用模型：从多租户、幂等、审批到 Outbox 与故障恢复，带你看懂完整安全执行链路。

AI 出的数学题，你敢直接给孩子做吗？我让 Seed Evolving 出了 4 份试卷，每道题都用代码验证过。一份真实模型测评，也是一次出题工具的完整实战。

前面我们一直在看 Agent 是怎么调用工具、怎么记录执行过程的。 这次换一个场景： 如果大模型遇到了自己无法确定的事情，需要让用户做选择，Harness 应该怎么设计？ 比如用户说： 但没有告诉 A

让 LLM 控制 AutoCAD/ZWCAD：COM 自动化 + MCP 封装 一、三行代码连上，然后第一个坑就来了 环境就一个依赖： 连 CAD 是真的三行： Dispatch("AutoCAD.A

图片生成任务为什么会重复执行、永久卡在运行中，或者显示成功却拿不到结果？本文从一次异步任务系统改造出发，分析状态机、原子领取、幂等键、重试持久化、轮询退避和 Worker 心跳等关键问题。

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