OpenAI 最近提供了一个创建模型响应的接口。提供文本或图像输入以生成文本或图像输出。让模型调用您自己的自定义代码或使用内置工具，如 web 搜索或文件搜索，以使用您自己的数据作为模型响应的输入。

本文已经全面介绍了大模型技能的五个维度。从产业变革到完整技能栈，再到局限性与发展方向，我们共同完成了一次深度探索。理解是行动的前提，而行动是价值的起点。以下是为不同角色量身定制的行动指南，希望能帮助你

在电商行业中，随着竞争的加剧，新媒体图文创作已成为吸引消费者、提升品牌曝光的重要手段。电商新媒体图文创作者需要在短时间内完成大量的高质量内容创作，然而，内容创作过程中常常面临效率低下、创意瓶颈、内容优

workspace: 协议不是版本控制工具，而是依赖来源控制工具。 它的作用是明确告诉 pnpm：“这个依赖只能来自当前 workspace，而不是外部仓库。”

前四章构建了从基础到应用、再对边界认知的完整框架。本章将基于当前技术脉络，预测大模型技能栈的未来演变，指出值得关注的技术方向与潜在颠覆点，旨在引导读者建立动态、前瞻性的技术视野。 5.1 技能内化：从

在前三章，我们探讨了大模型令人惊叹的基础能力、进阶技术及其广泛的应用场景。然而，任何强大的技术都有其边界。本章将客观剖析大模型当前的核心缺陷与潜在风险。理解这些边界，远比盲目相信其能力更为重要，这是进

前两章我们系统掌握了大模型的基础与进阶技能，如同学会了木工的各种工具（基础能力）和复杂家具的设计图纸（进阶技术）。本章我们将走进“施工现场”，将这些技能映射到具体的行业场景中，构建一幅清晰的“技能-场

在掌握了模型的基础能力后，我们便站在了“使用模型”的门槛上。但要解决现实世界中更复杂、更专业的问题，我们需要学会“塑造模型”。 本章将介绍三种核心的进阶路径：提示工程、模型微调和智能体构建。它们如同为

在构建任何宏伟建筑之前，都必须先打好坚实的地基。大语言模型（Large Language Model, LLM）的能力体系亦是如此。本章将系统梳理以 GPT-4、Claude 为代表的现代大模型最通用

xAI Grok 是一款非常强大的 AI 对话系统，只要输入提示词，就能在短短几秒内生成流畅自然的回复。Grok 以其独特的幽默风格和实时网络信息获取能力在业界独树一帜，如今，Grok 已在多个创新领

一、Flutter 架构原理 1. Flutter 的整体架构是怎样的？ Flutter 采用分层架构设计，从上到下分为三层： Framework 层（Dart） Material/Cupertino

websocket心跳机制 心跳机制是指通过客户端向服务器（或者服务器向客户端）发送周期性的小消息来检测连接状态、防止连接因超时被关闭，以及维持连接活跃。 SSE Server-Sent Events

你希望在原有 SSE 打字机效果的基础上，引入 AbortController 来更优雅地控制 SSE 连接的生命周期，这是一个非常好的优化思路，AbortController 可以让我们主动、精准地

KVC / KVO 与 ivar / property 的底层关系 一、为什么 KVC / KVO 一定要和 ivar / property 一起理解 在 Objective-C 中： ivar 是数

你想要实现的是通过 SSE（Server-Sent Events）接收后端返回的 AI 数据，并在前端以打字机的逐字输出效果展示出来，这个需求在 AI 对话、实时文本生成场景中非常常见。 实现思路 建

SSE（Server-Sent Events，服务器推送事件）是一种特定的流式协议实现，而 “普通的流式协议请求” 是更宽泛的概念（涵盖 HTTP 分块传输、WebSocket 流式、gRPC 流式等

你想弄清楚 Fetch 流式的核心定义、工作原理和实际价值，简单来说，Fetch 流式是 Fetch API 提供的「边接收、边处理」数据的能力，它让前端不再需要等待服务端返回完整的响应数据，而是能逐

你想系统了解前端流式开发所依赖的核心技术体系，包括浏览器原生基础 API、底层网络协议、常用工具 / 框架等，我会按「基础核心→底层支撑→实用工具」的逻辑梳理，所有技术点都结合实际场景说明，方便你快速

技能系统允许用户通过创建、管理和共享技能来扩展Claude的功能。技能以SKILL.md文件为核心，包含YAML配置和Markdown指令，可通过/skill-name直接调用或由Claude自动触发

“小表驱动大表”是指在 MySQL 做 JOIN 时，让记录数少的表先参与循环，用它的每一行去匹配大表中有索引的字段，从而减少扫描次数、提升性能。