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哈喽，掘金的同学们大家好！👋 我是你们的 AI 领路人。 今天我们要搞点好玩的！咱们不聊枯燥的理论，直接以此生最爱的武侠小说 《天龙八部》 为例，带大家从零开始，手搓一个 RAG（Retrieval-

👋 Vibe Coding 与 OPC 时代 兄弟们，时代变了！ 以前我们谈论开发，满嘴都是 "高并发"、"微服务"、"底层源码"。但在 AI 席卷而来的今天，代码不再是唯一的壁垒，创意和执行力才是。

👋 前言：给 React 开发者的“降维打击” 嗨，前端的小伙伴们！作为 React 开发者，你一定对 State、Props、Component 如数家珍。但在这个 AI 席卷一切的时代，你是否想过

👋 哈喽，掘金的家人们（JYM）！ 还记得上一集我们讲的 RAG（检索增强生成）吗？我们用“光光和东东”的故事，成功治好了大模型的“胡说八道症”。 但是！（敲黑板）细心的同学可能发现了，上次的数据是我

👋 哈喽，掘金的家人们（JYM）！ 大家在玩 ChatGPT 或者各种国产大模型的时候，有没有遇到过这样一个场景：你问它一个非常具体或者只有你自己知道的事情（比如“我昨天中午吃了什么？”或者“公司内部

大家好！我是你们的 AI 炼丹师。👋 在前几期的文章里，我们聊了 MCP（Model Context Protocol）的概念，甚至还手搓了一个简单的本地 MCP Server。很多同学在后台私信：“

各位 AI 探索者们，大家好！👋 在上一篇文章中，我们拒绝了“手搓”工具的原始方式，成功编写了一个符合 MCP (Model Context Protocol) 标准的 Server，并在其中模拟了一

大家好！我是你们的 AI 领路人。👋 最近 AI 圈子里什么最火？除了各种新出的 LLM 模型，那绝对就是 Agent（智能体） 了。我们都知道一个公式： 当大模型学会了使用工具（Tools），它就从

各位掘金的同学们，大家好！👋 我是你们的 AI 领路人。 在上一篇文章中，我们揭开了 Agent 的神秘面纱，得出一个核心公式：Agent = LLM + Memory + Tools。如果说 LLM

大家好，我是你们的 AI 练习生！👋 最近 AI 圈子简直是“神仙打架”啊！🔥 🌟 一、 Agent 时代的寒武纪大爆发 咱们先来聊聊最近的行情。如果你还停留在“让 ChatGPT 帮我写个冒泡排序”

🧐 为什么要死磕 Commit 规范？ 在开始写代码之前，我们先来聊聊“为什么”。 很多新手（甚至老手）觉得 Commit Message 只要自己看得懂就行。错！大错特错！❌ 想象一下，三个月后线上

🧐 什么是 RAG？（给 AI 开卷考试） 在开始敲代码之前，我们先来聊聊什么是 RAG。 全称是 Retrieval Augmented Generation，翻译过来就是 检索增强生成。 听起来很

前言 嗨，各位全栈练习生们！👋 欢迎回到我们的 AI 全栈项目！ 在上一篇文章中，我们实现了一个基于关键词匹配的搜索功能。虽然它能用，但在 AI 时代，这种“老古董”搜索方式显然不够看。 举个栗子：用

哈喽，掘金的各位全栈练习生们！👋 欢迎回到 AI 全栈项目实战的第十二天！ 昨天的文章里，我们像个“手工艺人”一样，用 Node.js 原生代码手搓了一个流式响应的 Mock 接口。虽然那是理解原理的

🐖你平时写 commit message 是不是经常这样： update fix bug 改了点东西临时提交一下 当你只在自己的小项目里玩，这样也不是不行；但一旦进入团队协作，commit mess

前言：Vibe Coding 是偷懒吗？不，它是生产力的降维打击！ 最近，“Vibe Coding”（氛围编程）这个词在开发者圈子里火得一塌糊涂。很多人初听觉得这不过是“Prompt 抽卡”的另一种好

一、 为什么我们需要 Tool？ 在深入代码之前，我们先思考一个问题：为什么 ChatGPT 有时候做不好简单的加减法？为什么它不知道今天北京的天气？ 因为大模型的本质是概率预测，它是基于训练数据生成

大家好，我是你们的 AI 开发探路者！ 不知道大家在刚接触大模型 API 开发时，有没有遇到过这种“渣男/渣女”行为：你刚深情款款地自我介绍：“你好，我叫陈汉升，我最喜欢喝茅台。” AI 回复得挺客气

各位掘友，大家好！我是你们的 AI 效率教练。 在使用 DeepSeek 或者 GPT 开发应用时，你是否遇到过这样的尴尬： 那个“好的，没问题”和 Markdown 的反引号直接让 JSON.

前言：AI 编程的下半场——IDE 与 CLI 的双剑合璧 在过去的一年里，Cursor 和 Trae 的兴起让开发者尝到了 AI 原生 IDE 的甜头。但你是否遇到过这些痛点： 黑盒操作：IDE 的