一、为什么“改上下文”成了新训练 当我们谈论“大模型微调”时，很多人想到的是更新参数、重新训练。但在今天，大多数模型其实是 靠改上下文（prompt / system / memory）来适配任务。

本文深度解析了传统代码审核面临的四大痛点：人力成本高昂、质量波动、速度缓慢、覆盖面有限。作者团队基于 Claude CLI 构建了企业级代码审核系统，通过服务化架构、智能仓库管理、安全Git环境等技术

一、MCP Sampling：让大模型学会“精准提问” 1.1 采样原理拆解 核心作用：解决传统情感分析中“上下文缺失”和“动态场景适应”难题 关键优势： 人工审核机制：拦截敏感内容（如政治言论） 动

Spec-Kit 使用指南：让AI开发更规范、更高效 一、AI开发的痛点 在使用AI进行开发时，你是否遇到过以下问题？ 结果不稳定：每次生成的代码结果不一致，难以保证质量 流程不规范：每次都要重复输入

PromptPilot 正式发布！它支持 Prompt 生成与优化、变量构造、自动评测和 Badcase 闭环优化，帮助开发者快速落地大模型应用。现在还有限时「首月零元购」。

前言 最近使用豆包桌面端比较多，发现一些不错的功能，可以在一定程度上帮助我们提效。 对豆包AI感兴趣的小伙伴也可以看往期内容：豆包解锁AI编程新玩法 快速打开 使用快捷键【Option+空格】打开豆包

本文将深入探讨两个强大的工具——Anthropic 的大型语言模型 Claude 和自动化平台 n8n，通过巧妙协作，构建高效、智能的 AI 自动化解决方案。

不知道你有没有这样的痛点，每次刷推特总是浪费很多时间在上面，但是如果不刷呢又感觉错过了很多重要的信息。以前欧阳坐班的时候是利用通勤路上刷推特，现在远程办公了，每次打开推特经常1-2个小时就过去了

为什么你的Claude总答非所问？你缺了一个关键配置文件。花5分钟设置，让它变成真正懂你的编程伙伴。