航司政策解析自动化率跌至6%，根因是静态Prompt硬编码知识。本文复盘四大架构缺陷，论证向RAG知识库驱动转型。

Claude 当前运行在 Anthropic 运营的网页或移动聊天界面中，即 claude.ai 或 Claude App。这些是 Anthropic 面向消费者的主要交互界面，用户可以通过它们交流。

SmartBench 曾同时存在多个完整实验链路。本文复盘如何用共享 AnalysisSession 统一仓库快照与事实边界，以及这次合流解决了什么、仍未解决什么。

AI agent 在长会话里会"漂移"。你说过的规则它忘了，约定的检查它跳过，输出的文件它说写了其实没有。这不是某一个模型的问题。

「得物推荐 AI Harness 工程化实践系列」的末篇内容，本系列共三篇连载。本篇（末篇）详解得物推荐评测平台的完整技术体系：从主观体验量化到大模型自动化评测流水线，涵盖多维度指标设计、人机协作提示

决定 RAG 效果的关键不在大模型，而是文本切块、查询改写、多路召回与精排。合理切块存好知识库内容，向量匹配抓语义、BM25 匹配关键词互补。先优化用户提问，快速召回一批相关文档，再用精排模型精细筛选

给个人配AI能加速3到10倍,但组织整体的产出周期几乎不变——问题不在"人"这个节点上,在"人和人之间的协作依赖"这条边上。这篇文章用三条分布式系统的老定律讲清楚原因,再给一套不管你是leader还是

做这款开源项目的主要目的，是想帮助大家，用大白话就能生成可交互的 Three.js 商业级 3D 模型，同时能支持多模型供应商、在线 API Key、模型导入、贴图上传与实时属性编辑等能力。

连不上、连上就断、断了不知道、并发状态串了、报错信息被吃了。从 stdio 换到 SSE，以为只是改个 transport，结果五个坑等着。

很多人在本地跑 `llama.cpp` 时，不是卡在编译，而是卡在“版本选错、DLL 缺失、参数不清、模型来源混乱”。这篇只聚焦 **GitHub Releases 免编译路径**，并补齐 **模型检

MCP 让 Agent 接工具变得很快，但生产风险也随之集中到权限边界上。本文用五层模型拆解入口身份、资源授权、工具白名单、执行沙箱与审计回放，并给出 TypeScript policy engine、scope、manifest 与上线检查清单，帮助团队避免让 Agent 拿到整台机器。

很多人给 AI Agent 加规则、加记忆、加 hook，想着靠 Harness 迭代让模型越来越强。但用久了发现不对劲——规则越堆越多，模型反而开始无视约束，管线越来越臃肿。

最近科技圈最躁动的名字，非 OpenClaw 莫属。 一方面，它在GitHub上狂揽19万星标，被无数极客奉为“自ChatGPT以来最让人兴奋的项目”，仿佛预示着AI权力的下放。另一方面，它接连遭到M

本文是得物技术专家在 AICon 上海演讲整理的技术实录。 「得物推荐 AI Harness 工程化实践系列」的中篇内容，本系列共三篇连载。本篇（中篇）进一步详解得物推荐复杂业务场景下，AI代码从生成

Agent 到底是什么，它和普通大模型对话有何不同？ 很多人第一次接触大模型时，得到的体验是「聊天」：你问一句，模型答一句。这种形态下，大模型（LLM）本质上只是一个会思考、会生成文本的「大脑」

用真实人物（Torvalds、Carmack、Norman）的文档化原则替代泛用 prompt 审 AI 输出，建路由表自动调度 33 人专家池，用 Python 脚本机械执法规则。

本文是得物技术专家在 AICon 上海演讲整理的技术实录。 「得物推荐 AI Harness 工程化实践系列」的开篇内容，本系列共三篇连载。将系统拆解得物推荐复杂业务场景下，AI代码从生成、防护校验到

1. LM Head（$W_{\text{out}}$）：隐藏状态到词表空间的投影 1.1 四要素概括 要素 内容 为什么 $L$ 层 Transformer 输出的隐藏向量 $(n, d)$ 是模型

先拷问，再开工：grill-me + Trellis 重塑我的 Claude Code 工作流 一、问题：AI 总是带着错误假设狂奔 用过 Claude Code 的同学大概都经历过这样的场景