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【AI应用】从 Prompt 到 Skill：AI 到底“会什么”？随着大语言模型的发展，我们接触到越来越多的 AI 应用概念：Prompt、Skill、Tool、Workflow、Agent……

Function Calling 讲解大模型本质上是一个“文字接龙”引擎。它知道很多，但有三个致命缺陷：知识有截止日期：不知道今天天气、最新股价、你的数据库里有什么。

TensorRT 与 ONNX Runtime 推理全解析大模型从训练好的权重变成能对外提供服务的产品，中间必须经过"推理引擎"这一关。TensorRT（及其大模型分支 TensorRT-LLM）和 ONNX Runtime（及其生成式扩展 ONNX Runtime GenAI）是目前工程落地中最常被提到的两套推理方案，一个主打 NVIDIA GPU 上的极致性能，一个主打跨硬件、跨平台的通用部署。理解这两者的定位差异和使用方法，是做大模型推理绕不开的基础知识。

AI Agent 相关介绍Agent是以大语言模型为核心计算引擎，能够自主理解、规划决策、执行负责任务的智能体。Agent 的四大核心能力：目标驱动（Planning）、工具使用（Tools)、记忆保持(Memory）、自主决策（Action）。

每日 AI 研究简报 · 2026-09-14（本文借助 AI 大模型及工具辅助整理）一句话总结：2026 年 9 月 14 日，AI 行业呈现"能力狂奔"与"安全踩刹"并存的罕见分裂——OpenAI GPT-6 Astra、DeepSeek V4.1 Flash、阿里 Qwen3.8 等重量级模型密集发布，英伟达传拟 129 亿美元收购 Hugging Face 整合开源基础设施；与此同时 OpenAI 与 Anthropic 掌门人罕见同声呼吁为前沿 AI"调速"，OpenAI 以万级 Agent 攻克千禧数学难题更引发 25 位菲尔兹奖得主联名

严同学正在努力

认识 SQL Server 的 T-SQL 语法T-SQL（Transact-SQL）是微软在标准 SQL 之上扩展的"SQL Server 母语"——它既继承了 SQL 声明式的查询能力，又加入了过程式编程的变量、流程控制、错误处理，让 DBA 和开发能在一个语言里完成"查数据 + 写逻辑 + 控事务"。很多人写了多年 T-SQL 却没系统梳理过它的语法全貌。本文用一篇讲透 T-SQL 的分类、过程式扩展、批次机制与高频语法点。

AI 不只回答问题：用 Hermes Agent 把微信指令接到 Windows 电脑上我一直觉得，聊天式 AI 和真正能“替你做点事”的 Agent，中间隔着一道很明显的坎。前者可以告诉你该怎么整理文件、怎么运行脚本、怎么检查项目，但最后还是得自己切窗口、找路径、执行命令；后者则要真正接上本地终端、工具和消息入口，让一句自然语言指令能够走到电脑这一侧。这也是我折腾 Hermes Agent 的原因：不是为了再多一个聊天机器人，而是想看看它能不能把“微信里说一句话”和“Windows 上实际执行任务”接起来。

宁渡AI大模型

河南宁渡科技有限公司｜宁渡课堂 AI 全栈面试分享，大模型 API 开发与流式输出面试题摘要：AI 全栈开发岗位，大量业务基于大模型 API 开发应用。河南宁渡科技有限公司宁渡课堂整理大模型接口开发、SSE 流式输出、接口异常处理面试核心知识点。

System Prompt（系统提示词）的用法在每次调用时传入系统提示词：特点：每次调用都要写一遍，适合不同请求用不同角色的场景。可以和 .user()、.tools() 自由组合。

AI直播技术杂谈

多路数字人直播的算力调度方案对比：单卡、多卡与分布式做数字人直播的技术团队，常被老板追问："能不能支持 5 路同时播？"或"再加一路要加多少钱？"这两个问题背后其实是同一件事——多路数字人直播的算力架构怎么选。根据实际项目经验，多路数字人直播的算力架构有三种主流方案，各有适用场景。

Pascal Editor 本地部署实战：Bun 启动 WebGPU 3D 编辑器，再解决公网访问报错我对这类 3D 工具一直有个很朴素的要求：如果只是想快速搭一个房间、画几面墙、放门窗，不应该先被一堆专业参数挡在门外。Pascal Editor 吸引我的地方就在这里——它直接跑在浏览器里，用 Scene、Wall、Slab、Door、Window 这些比较直观的工具组织建筑结构，背后再用 React Three Fiber、WebGPU 和 CSG 处理显示与开洞。于是我先在 Windows 上装 Bun，把项目本地跑起来，实际画墙、放门，确认编辑器能用；接着又继续试公网访问。真正的坑也出现在这一步：随

是Guava不是瓜娃

开源 AI Agent 中台 AgentOne(灵一)---私有部署、数据不出域的企业级 AI 助手完全私有部署 · 数据不出域 · 源码自主可控 · 对话可留痕On-premise AI Agent platform for regulated industries — banking, insurance, and state-owned enterprises.

75 条文章索引被一条 add 清成 1 条，退出码还是 0：tri-article 的 index.py 我读了 205 行那天晚上我在给 tri-article 补一篇文章，照例往 articles/index.json 里加一条记录。加完顺手 list 了一眼，返回 1 条。

牛油果子哥q

生产级AI项目上线全流程：Docker容器化、服务编排、监控告警、日志收集、容灾降级、线上运维闭环历经前面几天的全栈深耕，我们已经从零搭建完成一套包含：LLM推理优化、上下文管理、反幻觉、批量吞吐、本地离线部署、GGUF量化、LoRA微调、RAG知识库、Agent智能体的完整AI应用体系。

本地视频预览别只自己看：把Remotion动效项目发给客户远程验收很多人做视频时，真正卡住的不是创意，而是工具。PR里一层层轨道看得人头大，AE里一个文字动效就要反复拉关键帧，改一点位置、节奏和透明度，都可能要来回预览很多次。

Agent checkpoint设计这不是一项新增加的功能，而是在实际运行中遇到的问题。我们在使用codex，Claude code等等Agent时，我们可以清楚的感受到。如果遭遇电脑意外宕机/系统崩溃，那之前跑的任务就“卡死”了，就要重新再执行一遍，这就非常浪费时间，token等。所以，checkpoint断点恢复，就是为了解决这种问题，留存断点信息，再继续执行任务。这是一个Agent能持续进程任务的重要能力，往往很多时候没有最优的设计，都是不断迭代，优化，设计的过程。

【AI】代码实战- 基于时间序列的轴承检测1你手上的数据是DataCastle（DC竞赛）举办的“轴承故障检测训练赛”的官方数据集。 [1] 这个数据集是主办方基于经典轴承数据集（如 CWRU 凯斯西储大学数据集）进行截取和加工后，专门用来做算法竞赛的。该赛题将以下状态交叉组合，形成了 0 到 9 共 10 个分类标签（Label）：

读懂AI-Agent项目Career-ops项目的底层原理本文基于一个github开源项目career-ops，分析了这个开源项目是如何与Antigravity IDE / Agent CLI 进行交互的。

把表变成模型够得着的句柄Hi all 👋 —— 分享一个刚做完的DSH插件：dsh-lh-data。一句话概括：它把「工作区里的 Excel / CSV」和「远程 MySQL / PostgreSQL 的表」导入本地 Turso（libSQL），然后交给模型一组句柄化的 dataset_* 工具做增删改查；人这一侧还有浏览器「设置 → 数据集」的可视化管理页。

长谷深风111

支付审批的智能风险控制设计想象一个很具体的场景：你让 AI Agent 帮你订一张机票。它已经搜索航班、比较价格、填写乘客信息，最后来到“支付 3280 元”这一步。