奇舞精选

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

「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，

前端的车轮滚滚向前，轮子造的越来越圆，速度造的越来越快，每个人都在适应这个轮子的节奏，稍微不注意就会被甩出车轮之外。狼狈不堪之外还会发自心底的大喊一声：别卷了！！

本文数据来源：3703份有效填写的调查问卷，125个国家的数据, 19位前端领域的专家......向所有3703名填写该调查的前端人员表示衷心的感谢——没有你，就没有报告！

在 AI 编程领域，不管是IDE编辑器还是IDE插件，出了很多的产品，比如全球爆火的 Cursor，微软的 Copilot，还有国产的 豆包MarsCode 等等，效果都很不错

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

前言 Claude Code 推出后，MCP（Model Context Protocol）的配置成为了许多开发者关注的焦点。虽然官方提供了基础教程，但在实际配置 Figma MCP 时

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’