作为一个对 LLM 工作原理很感兴趣，但又常常被各种零散教程绕晕的人，我读完 Sebastian Raschka 的《从零构建大模型》之后，其实挺松一口气的。

大模型发展这两年，应用型 AI 的焦点一直在 “提示工程”（prompt engineering），但随着更强大的大语言模型（LLM）走向多轮、长时间的自主行动，一个更关键的概念开始走到台前：上下文工

在使用 AI 编程过程中，想让 AI 帮忙写一个前端页面，他哐哐哐写一大堆，结果一运行不是样式错乱，就是控制台报错。这个时候你把截图发给 AI，它道个歉，然后再给你生成一版错误的代码。 因为 AI它并

你有没有遇到过这种情况？满怀期待地让AI助手写代码，结果它理解错了需求，写了一堆你不想要的功能；或者你想让它改个小地方，结果它把整个文件都改乱了；又或者几轮对话后，AI完全忘了你最初想要什么，代码越改

如今，我们正站在一个历史转折点上——传统编程正在向"提示词编程"快速演进，经过大量实践，我总结了一套行之有效的Claude Code提示词优化方法，能让你的开发效率至少提升3倍。

大家好，我是双越老师。本文翻译一篇国外文章《高效构建 Agent 智能体》，解读智能体常见的几种 workflow 形式。欢迎收藏点赞～

大家好，我是双越老师。本文介绍前端人员开发一个 AI Agent 需要哪些核心技能，包括 LLM 提示词工程 langChain RAG 。对于前端转行 AI 工程师是一个很好的参考。