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AI 面试几乎必问：什么是 Context Window？为什么 128K 不等于 128KB？它到底包含哪些内容？为什么上下文越大反而可能更差？本文用一篇文章讲清 Context Window

本详细阐述：各主流模型厂家对token的计算方案。token的基本定义，token的单位，token的计费，token的计费参考网址，模型上下文（context window）对于token的影响等等

帮助开发者理解AI编程中的核心概念。文章详细解释了人工智能（AI）、大语言模型（LLM）、Token、模型参数、训练与推理、微调、上下文窗口、提示词（Prompt）、MCP、Agent Skills等

最近挖到一个好东西，微软在 GitHub 上开源了一套 AI Agent 零基础课程，叫《AI Agents for Beginners》，目前 Star 已经突破 5 万了。

背景 这期并不是什么高大上的主题，但是对于支付业务却是尤为重要，那就是如何在前端角度防止重复支付，在这边把我的解决方案记录下来，也想剖析一下里面的细节，同时也分享给大家。 解决方案 一、先理清整体逻辑

我近期发现，如果把这套逻辑平移到现在的智能体架构上，用OpenClaw配合Obsidian来做，效果不仅好十倍，而且能真正建立起长期的数据壁垒。 今天这篇文章，直接给你全套开箱即用的实操教程。

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。

最近我身边不少朋友（包括我自己）都在看新的工作机会。我们发现，2025年的前端面试，出现了一个很有意思的新环节，几乎是必问的： 一套AI三连下来，如果你回答得磕磕巴巴，或者直接说“没怎么用过”，面试官

OpenCode是一款完全开源的AI编程助手，已获94.2k Star。支持75+主流AI模型(Claude/GPT/Gemini)，提供CLI、桌面客户端和VSCode插件三种形态。