小小呱呱蛙

使用 hooks 机制读取 skills 配置注入到 user query 里，提升Claude Code Skills 匹配率

之前分析过 2 个工具的技术细节 spec-kit 到底干了啥 OpenSpec 到底干了啥 为了方便对比，梳理了下差异点和适合的场景

之前调研过 spec-kit, 社区有另外一个 Spec-Driven Development OpenSpec 也有不错的规模，这里也做一个分析做个横向对比

最近有一些计划使用 spec 模式来澄清需求内容，进一步提升下游 AI Coding 任务的准确率，通过在执行中的日志记录观察整个过程的工作流

让我们从底层 Prompt 来分析下 Claude Code 的 Slash、Agents、Skiils、MCP 是如何工作的

如何在 vscode 里指定 conda 环境调试 comfyUI，注意 pythonPath 这个值需要指定为 conda 中 python 地址，查找方式执行 conda env list

前两篇文章，已经自上而下的去理解如何使用神经网络，以及他的一些核心的结构和算法。本篇文章，主要围绕在如何去实现一个低配版的神经网络，并且从0到1的实现核心的算法，例如神经网络训练初始化、梯度下降算法、

上一篇文章中已经展示了最终的效果，这篇文章将讲解如何基于线性回归以及神经网络进行整体的框架设计，在此之前需要对机器学习常见的一些概念做一些说明。 前置说明 我们知道机器学习的本质是数学，机器学习的推理

上一章文章关于机器学习的基础概念搞清楚了，最快的学习方式就是实践，所以这里用原生 JS 不使用任何 XNN 的库完成了一个简易版的深度学习库，完成 Chrome Dino 游戏的通关。 直接上 Dem