用户2362211452448

上一篇我们聊了 Rust + Wasm + AI 的宏大愿景，这次我们真的把 BERT 模型塞进了浏览器。当用户在输入框敲下"这服务太棒了"的瞬间，模型已经完成推理，驱动满屏粒子爆发出青色光晕。全程零

Skills，Rules，Commands，MCP Servers，Subagents，Modes，Hook，Tools。 看着这一长串英文术语，你是不是感觉脑瓜子嗡嗡的？

从《learn-claude-code》受到启发，于是参考源代码写了这篇文章：如何实现从0开始构建Agent？

哈喽大家好，我是阿星👋 你有没有遇到过这种情况： 每次让AI分析数据，都要重新解释一遍流程？😫 字节的TRAE上线了一个超强功能—— Skills ，直接把我的工作流效率拉满了！

最近在学习 AI 相关知识时, 我发现向量 (Vector) 是理解这一切的基础 很多同学一看到数学公式就打退堂鼓，其实真的不用怕！我把自己从“懵圈”到“开窍”的过程整理成这篇指南

差不多 1 年没写了，这两年一直忙着创业，抽个空给大家聊聊，扯扯闲天。 我思来想去能写的东西其实很多，比如 一个前端老鸟是如何开始创业不归路的 搞技术的创业要注意哪些是 创业上班有啥不同 怎么融资，投

前段时间，我在网上看到了一个有意思的提示词: 我把这计划发给了我使用了快三年的ChatGPT，我预想过它会谈论我的时间管理，或者建议我多运动。但我没预料到，这几段回复扎得太准了，生生撕开了我平时用来武

ChatGPT、Claude这些大模型到底是怎么训练出来的？看着它们能写文章、写代码、回答问题，背后的训练过程其实也没那么神秘。今天就用最直白的方式聊聊这个流程。

相信这两天大家应该都已经被 Gemini3 和 AntiGravity 刷屏了，特别昨晚谷歌还发布了 Nano Banana Pro ，可以说这两天几乎成了谷歌的 AI 专场，所以这里也介绍下这两天的