奇舞精选

「龙虾潮」 在 26 年 1 月底，OpenClaw （原 Clawbot）突然一夜爆红，让稍显沉寂的 AI 社区再次活跃起来，一波「龙虾潮」席卷而来，截止笔者写这篇文章（26 年 3 月初）在 Gi

2025 年，低代码自动化工具风靡开发者社区，而 GitHub 上最火的开源项目之一 n8n 成为了技术爱好者必学的自动化利器。 本文将手把手教你如何用 n8n 搭建一个 内容自动推送流程，

在智能体系统中，我们通常默认： 只要模型足够强、上下文足够多，推理就可以在系统内部完成。 但在实际工程中，这个假设并不总是成立。 当推理需要依赖尚未被明确表示的信息、需要更精确的结构化输入

深入解析大模型中 Temperature 和 Top P 两个核心参数的工作原理。从 Logits 生成、Softmax 概率转换到加权采样三个步骤，揭示 Temperature 如何通过调节概率分布

分享在真实项目中让AI写出完整、可维护、符合预期的稳定应用的经验，包括提示词结构化、工程化流程、模型选择等核心方法论。

前端的字节数据的处理，是一块经常被忽视、却越来越重要的基础能力。 在传统 Web 开发中，我们更多面对的是字符串、JSON、DOM、组件状态，很少直接触碰“原始数据”。但当业务开始涉及 音视频、文件系

当前的AI智能体就像是一位拥有超强算力却患有‘短期失忆症’的超级员工：虽然它能迅速掌握复杂的单次指令，却无法将过往的交互经验沉淀为长期的工作记忆。每一次对话窗口的开启都等同于‘恢复出厂设置’

一、 为什么需要 Skills 在传统 LLM 使用场景中，我们通常依赖 Prompt 来让模型完成任务，例如： 这种方式存在三个核心问题： 不稳定：模型对同一个 Prompt 的理解可能不同，输出结

在人工智能的演进历程中，我们正经历从“预测型 AI”向 “自主 Agent（Autonomous Agents）” 的历史性跨越。过去的 AI 更像是被动的响应者，局限于回答问题或生成内容