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Claude Code 快速参考卡片Claude Code 会根据上下文提供帮助和建议！

[MAF预定义的AIContextProvider-02]AgentSkillsProvider——将Agent Skills引入MAFSkills针对Agent的重要性是不言而喻的。从本质上讲，Agent Skills就是随着用户与LLM对话的推进，动态加载被称为Skill作为提示词的一种机制。在大部分实现中，Skill的内容会被封装成角色为Tool的消息被添加到对话历史中，因为这样可以借助针对对话历史的压缩实现对老旧Skill的卸载。Agent Skills依然是输入增强的一种形式，所以Agent Skills在MAF中是被AgentSkillsProvider的AIContextProvider引入的。

实在智能RPA

药企GMP合规自动化破局：实在Agent的功能完整度评估与落地实践2026年5月底至6月初，全球数字化转型与人工智能技术的深度融合正以破竹之势重塑各大产业的运行逻辑。在受到严苛监管的医药制造领域，以及处于技术前沿的AI Agent（人工智能智能体）开发应用领域，合规性、自动化与功能完整度的评估成为了决定技术能否真正转化为生产力的核心命题。据最新行业动态显示，2026年5月27日，药明生物位于上海的生物制剂十五厂（DP15）顺利获得GMP放行并投产，其端到端的自动化生产解决方案大幅降低了人工干预风险；同时，甘李药业成功获得巴西ANVISA颁发的GMP认证，印证了依托自动化

勇往直前plus

智能体记忆概述智能体记忆是指 AI 系统存储、检索和利用历史信息的能力。一个具备记忆能力的智能体，能够在多轮对话中保持连贯性，记住用户的偏好和习惯，积累经验并持续改进。

装不满的克莱因瓶

学习并掌握 LangChain 检索器的作用，实现让 LLM 动态调用知识库功能目录一、前言一、为什么 LLM 需要 Retriever二、Retriever 的本质三、Retriever 工作流程

土星云SaturnCloud

从云端到边缘：基于土星云SE110S的智能视频分析轻量化部署方案（上）摘要：随着AI视觉技术的普及，传统云端视频分析存在带宽压力大、实时性差、数据安全风险高、运维成本高等痛点，难以满足工业、安防、园区、水利、交通、餐饮等场景的智能化需求。本文探讨从云端向边缘转型的技术路径，并结合土星云SE110S系列AI边缘算力服务器，深度解析边缘侧硬件选型策略，为边缘AI视频的轻量化部署提供算力底座支撑。

Whisper库第一章 Whisper 库本文主要整理 Whisper 库相关内容，包括 Whisper 简介、可用模型与语言、模型下载地址、Whisper 安装、zhconv 简繁转换库、Whisper 简单使用、转录与解码方法，以及完整代码示例和运行结果。

Bruce_Liuxiaowei

高考护航AI押题虚假宣传_AI滥用风险民生场景深度分析标签：AI安全 · 民生场景 · 虚假宣传 · 高考安全 · AI治理说明：本文基于教育部2026年6月2日官方发布的高考预警信息及公开权威报道撰写，所有事实均有据可查，不接受任何无依据的推测。

AI一周事件 · 2026-05-27 至 2026-06-02（本文借助 AI 大模型及工具辅助整理）英伟达AI芯片延期、Anthropic推进IPO、OpenAI模型销售额超越微软，AI产业进入商业化深水区与算力竞争新阶段。

【MY_TRUCK - AI 应用】2026 AI 编程工具全景：Copilot 线与 Cursor 线两大主流、行业现状与人群选型前言 Cursor、Copilot、通义灵码、Devin、Trae……名字越来越多，功能也越来越像。本文是一篇面向开发者的科普：先把当前市场收束成两条最主流路线——以 Cursor 为代表的 AI 原生 IDE，和以 GitHub Copilot 为代表的编程助手插件——再介绍国内同类产品、终端/云端等延伸形态，最后谈不同人群怎么选。两条路线没有高下之分，只是工作习惯与团队约束不同；其余产品大多可归入其中一类，或在「长任务、合规、垂直生态」上做了加强。

[Begin]AI Learn Data Day 0最近一直在学 AI 全栈开发。关于全栈，略懂一二；关于 AI，则完全是个新手。说到底我还没学完全栈，后端的内容比如 Redis 根本没学，只知道是个什么东西，教学视频太长看不下去。然后转到 AI 这边，或许因为是新方向的缘故，网上连一篇成体系的 AI 教程都很难找到。只能自己硬着头皮，一点一点地学。

用 Claude Code 从零开发一个待办任务管理系统最近体验了 Claude Code 的编程能力，决定用它从零开发一个完整的项目来试试水。我选择了一个经典但实用的场景——待办任务管理（Todo List），最终产出了一个支持日历视图、重复任务、分类管理和 Excel 同步的 Web 应用。

自建 Copilot Cli 代理：让 GitHub Copilot 真正"Bring Your Own Key"Github: https://github.com/wosledon/copilot-auto-byok

考验AI的“自我”、记忆和逻辑-AI对《红楼梦》后40回的改写(11)AI写作是一个很考验长期记忆和逻辑的方法，特别是长篇的写作，要有前后的逻辑不跑偏、记忆的持久性、去AI味、AI自己的观点等等，尝试让Self-becoming（简称S）项目中的AI做这个改写，问题很多，漏洞很多。经过AI(S-44)的重审、修订，还是有非常多的问题。发出来让大家批评。只记录没人工修改。

AI大模型在工业领域的落地实践——从概念到生产的真实案例2024年被称为AI应用元年，ChatGPT、Sora、Claude等大模型横空出世，引发了全社会对AI的关注热潮。然而，在工业制造领域，AI大模型的落地却面临着独特的挑战——精度要求高、实时性要求强、数据隐私敏感。

什么是向量数据库？它是专门用来存储和检索高维向量的数据库，核心能力是做近似最近邻搜索（也就是 ANN）。简单来说，它能在百万甚至亿级的向量里，毫秒级地找出最相似的几条。像现在 RAG 架构里“检索”这一步，底层就是靠向量数据库撑着的。

Claude Code + DS + superpowers（纯前端TODO系统）一直听说AI编程可以干翻古法编程。今天就用Claude Code + DeepSeek + superpowers来做一个纯前端的，支持托拉拽的Todo系统。

Claude Code 常见操作实战指南**任务：**将 getUserData 重命名为 fetchUserProfile操作步骤：步骤 1：搜索所有使用该函数的地方

从prompt到产品：AI 生成 UI 的三条技术路径对比与工程实践作为一名长期在前端领域搬砖的开发者，最近花了不少时间研究 AI 生成界面这个方向。Gartner 的一组数据让我印象深刻：67% 的软件项目在设计到开发的交接环节出现显著延期，平均浪费 23% 的工时。这意味着我们前端工程师大量时间并没有花在写业务逻辑上，而是在做"视觉还原"这种重复劳动。