ai

【Claude Code】1、ClaudeCode安装（Winddows系统）因为Win 系统的 Powershell、CMD 是没法直接安装 Claude Code 的，官网给的教程是用WSL的方式，但用Gitbash的方法更简单些，推荐使用 Git Bash 安装官方Claude Code！ claudecode 需要依赖 node.js 如果没有安装node.js的先去下面的网址安装下载安装；如果安装了确认下版本是不是大于等于V18 如果低于V18也要安装下新版本的!

AI知识库，是捷径吗？烂笔头不如大脑里有。在互联网的周期里，许多场景都经历过：多次推倒之后的重建，生活和工作的形式，现在和十年前相比：

从对话到协作，Skills 如何改变我们与 AI 共事的方式2025年10月，Anthropic发布了Claude Skills。两个月后，Agent Skills作为开放标准推出。这个看似简单的技术革新，正在悄然改变我们与AI协作的方式。Skills让这些知识和经验可以被封装、被复用、被传承。

带刺的坐椅

MCP 进化：让静态 Tool 进化为具备“上下文感知”的远程 Skills在 AI Agent 的工程实践中，Model Context Protocol (MCP) 已成为连接大模型与外部世界的标准桥梁。然而，随着应用场景从“个人助手”向“企业级复杂业务”迈进，传统的 MCP 交互模式开始显露其 “静态化” 的瓶颈。

Elastic 中国社区官方博客

Elasticsearch：上下文工程 vs. 提示词工程作者：来自 Elastic Tomás Murúa了解上下文工程和提示词工程的区别，以及为什么同时掌握两者对于构建生产级 AI agents 和 RAG 系统至关重要。

ValidationExpression

学习：词嵌入（Word Embedding / Text Embedding）技术通过词语进行拆分，并进行向量化由于一个词语，多次出现所代表的含义可能就不同，所含的信息量也不同，所以出现，【词频】：

星瞳科技OpenMV

星瞳OpenMV官方机械臂教程|从零开始:Robot Arm机械臂快速上手欢迎观看OpenMV官方机械臂的第一期教程！本期将带你快速了解机械臂并掌握基础操作。看完后，你就能开始创建自己的专属项目啦！

程序员泠零澪回家种桔子

MCP架构核心组件MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）的架构以“客户端-服务器”为核心设计，支持主机应用同时连接多个服务端资源，整体由5个核心组件构成，各组件分工明确、协同运作，确保大模型与外部资源的标准化交互。以下从核心架构设计、五大核心组件、组件交互流程、架构核心优势四个维度展开详细总结：

ChatGPT和Gemini做表格在日常开发、数据整理、方案设计以及内容生产过程中，“表格”几乎是绕不开的基础形态。从需求梳理、功能对照，到数据分析、产品选型，AI 能否高效生成、理解和修改表格，已经成为衡量其实用性的关键指标之一。

零帧起步，手搓一个AI面试agent还在苦苦寻找面试题不知道去哪找吗，还在为面试准备发愁吗？确实本人经常也会有这样的烦恼，但是想着近两年的AI大模型这么火爆，为什么不干脆自己手搓一个AI面试机器人呢，一边能从大模型上面出题，还能基于这个自己也回答，完事了给自己评价一下岂不是美哉，顺便还能纠正和发现自己的不足之处，针对性的补充自己的短板，快速提升面试技巧，看看自己和机器人到底谁厉害。

2026年国自然申请书“瘦身提质”！2026年国自然申请书“瘦身提质”的消息一出来，科研圈瞬间炸开了锅。取消固定提纲、精简为“立项依据、研究内容、研究基础”三大核心部分、篇幅限制30页内……一系列调整打破了沿用多年的写作习惯，更让不少人焦虑的是：距离申报截止只剩3个月，第一年改写成这样，到底该从何下手？

面向人机协同的AI Agent设计范式：理论框架与架构实践本文针对当前AI Agent系统设计中存在的意图理解模糊性、人机职责边界不清、系统可靠性不足等核心工程挑战，提出一套完整的基于人机协同理念的设计范式。该范式以不确定性分层理论为基础，通过明确AI与人类在处理不同类型不确定性任务中的本质分工，构建了包含三大设计原则与四层架构模型的系统性解决方案。本文旨在为构建下一代兼具智能性与可控性的AI Agent系统提供理论指导与工程实践框架。

deepseek公式复制方法在数据分析、科研建模或文档处理过程中，我们经常会遇到公式、表格或者复杂计算逻辑需要在不同文档或系统间迁移的情况。传统的复制粘贴方法不仅容易出错，而且在处理大量公式时效率低下。本文将从技术角度解析 DeepSeek（以下简称 DS）中公式复制的方法，帮助用户更高效地实现公式迁移和复用。

Javaluator 与 Spring AI 深度集成：构建智能表达式计算工具点击链接即可快速访问在 AI 驱动的应用中，大语言模型（LLM）经常需要处理数学计算、公式评估等精确数值任务。然而，LLM 本身在数学计算方面存在局限性——它们擅长理解和生成文本，但在精确计算方面可能出错。Javaluator 作为强大的 Java 表达式计算器，正好可以弥补这一短板。

AI使用技巧四二、生成分镜头画面一次性给出所有镜头的提示词即可哪个图不满意，可以自己微调提示词。运镜提示词，可以用豆包生成，也可以自己简单写一下。

AI NAS：当存储遇上智能，开启数据管理新纪元在数据爆炸的时代，AI NAS（网络附加存储）已成为个人和企业存储海量数据的利器。然而，面对日益庞大的数据量，传统的NAS系统在文件管理和搜索效率上逐渐力不从心。AI NAS应运而生，它将NAS与人工智能（AI）能力深度融合，为数据管理带来革命性的变化。

海绵宝宝de派小星

手写实现一个简单神经网络在前面的文章中，我们学习了神经网络的基本原理、激活函数、损失函数、优化器，以及前向传播和反向传播的数学推导。现在，让我们把所有这些知识整合起来，从零开始手写实现一个完整的神经网络，并把它应用到一个实际的分类任务中。

semantist@语校

第六十篇｜语言学校 Prompt 工程化实践：从字段解释到判断边界的结构设计（以日生日本语学园为例）系列延续：日本语言学校结构数据工程（500+ 样本）关键词：语言学校 Prompt、判断边界、教育数据工程、结构化字段、traps 设计、语校网

正在努力Coding

SpringAI - 工具调用在开发大模型应用时，我们经常面临两个痛点：数据时效性问题：模型是基于过去的数据训练的，它不知道“现在几点了”，也不知道“今天北京的天气如何”。

小学生波波

HarmonyOS6 - 鸿蒙AI人脸比对实战案例开发环境为：开发工具：DevEco Studio 6.0.1 Release API版本是：API21