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Claude Code 如何配置本地Ollama模型或别的模型（Deepseek等）个人使用场景 claude 模型实在是太贵了，想使用 Claude Code 默认只支持 Anthropic 的接口格式，所以本文记录了如何把本地模型或者其他模型（Deepseek等）接入 Claude Code 使用的方法。

Darling噜啦啦

LLM 数据工程实战：从数据集划分到交叉验证——大模型智能的根基本文深入解析 LLM 智能的三大来源（数据、算力、算法），系统讲解数据集划分（训练集/验证集/测试集）、交叉验证（k折交叉验证）的核心原理，并基于 ModelScope 平台实战演示数据加载与划分——带你理解"在模型之上，是数据的艺术；在模型之下，是数据的地基"。

工具调用：当LLM学会使用"武器"，AI Agent的底层逻辑拆解一个只能预测下一个词的模型，是怎么突破物理限制，去调用API、操作电脑的？你有没有想过一个问题：大模型本质上是个"词语接龙"游戏。

Few-shot、Chain-of-Thought、ReAct模式是什么在讲解具体方法前，先明确两个基础认知，理解这三类技术的诞生逻辑：Few-shot（少样本学习）是指在提示词中提供少量「输入 - 输出」的完整示例，让模型从范例中自主学习任务规则、输出格式与边界标准，再执行真实任务的提示方法。提供 1 个示例称为 1-shot，3 个称为 3-shot，以此类推；与之相对、不提供任何示例的方式称为 Zero-shot（零样本）。

Darling噜啦啦

Tool Use 底层原理：当"缸中大脑"遇上物理世界——LLM 工具调用的认知哲学与技术实现LLM 本质上只是被困在服务器里的"词语接龙机器"，看不见屏幕、摸不到键盘。那么，它是如何突破物理限制，去调用 API、读取数据库、操作物理世界的工具的？本文从技术哲学的视角，深入解析 Tool Use 的三大核心机制。

拆解 LLM Tool Use 的完整机制：从缸中大脑到 Agent 觉醒你用过 ChatGPT 的联网搜索，用过 Claude 分析 Excel 表格，用过豆包查询实时天气。你可能会觉得：这些 AI 真厉害，什么都会。

我用 30 行代码，搞懂了大模型是怎么"读"中文的💡 你知道吗？你发给 ChatGPT 的每一句话，它其实根本看不懂。它看到的是一串数字，而你看到的文字，在它眼里只是"Token"。

什么是结构化 Prompt 设计在讲解具体角色前，先明确两个核心认知，这是理解结构化 Prompt 设计的基础：结构化 Prompt 设计是一种将提示词按功能职责进行分层组织的工程化方法。它借鉴对话系统的参与者职责划分，把原本混杂在一起的身份规则、任务需求、输出范例，拆解为三个独立的角色层级，让模型精准识别不同信息的作用，大幅提升输出的稳定性、可控性与可维护性。

Skill 系列（04）：Skill 指标体系——L1/L2/L3 三层监控，让质量下降有据可查Skill 变差了，你怎么知道？有了指标，质量下降可以在用户感知之前被发现。三层依赖关系：L3 是基础，L2 是中间层，L1 是最终目标。报警时从 L3 往上排查，比从 L1 往下倒推快得多。

A2A协议深度解析｜Agent2Agent通信标准，智能体互联网的"HTTP"当你的 LangGraph Agent 要和另一个 CrewAI Agent 协作，当你的客服 Agent 需要把计费问题交给第三方财务 Agent—— 谁来定义它们之间怎么对话、怎么分发任务、怎么实时同步进度？Google 联合 50+ 厂商在 2025 年 4 月给出的标准化答案：A2A（Agent2Agent）协议。发布仅两个月，该协议便完整捐赠至 Linux 基金会；到 2026 年 4 月发布满一周年时，项目收获 22000+ GitHub Stars，落地覆盖 150 + 企业生产组织。本文系

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LLM 分词与向量化：大模型是如何"读懂"文字的？——Tokenization × Embedding 原理与实战本文深入解析 LLM 的两大底层机制：Tokenization（分词）与 Embedding（向量化）。从为什么必须分词，到 js-tiktoken 的编码解码实战，再到阿里百炼 Embedding API 调用与余弦相似度计算——彻底搞懂大模型"读懂"文本的背后原理。

LLM 编排 vs 多 Agent 编排：拆解 Sakana Fugu6 月 22 日，东京的 Sakana AI 发布了 Fugu。它没有训练任何一个前沿大模型，而是把一池现成的模型编排起来，对外表现得像单个模型，并且自报在一些硬基准上能和 Fable 5 比肩。这件事值得拆一拆，因为它顺手把「多模型编排」和「多 agent 编排」这两件常被混为一谈的事，照得很清楚。

LLM 的底层语言：从分词到向量化，搞懂 AI 是怎么"读"文字的v029 搞懂了 Agent 的四块基石——LLM 是大脑，Tools 是手脚，Reasoning 是思考过程，Context 是记忆。

把你拉进白名单

8.OpenClaw源码解析——三层洋葱重试上节课我们学习了可靠消息投递，当大模型回复完消息之后，会将消息进行chunk切分（这里主要还是防止消息过长）并写入tmp.json, 之后后台会启一个线程，并扫描特定文件夹下的*.json文件，再发送，如果成功则删除该临时JSON文件。但是如果大模型本身就有问题怎么办？比如API Key被限流，Key失效，上下文超长，请求超时等。今天我们来讲三层洋葱重试，他是保障OpenClaw能够正常调用的机制。分别使用了key轮换，压缩上下文和agent执行。

搞懂 Token 和 Embedding 后，我终于明白大模型是怎么 "读" 文字的说实话，之前写了不少调用大模型 API 的代码，但一直停留在 "传 prompt、等结果" 的黑盒阶段。我知道大模型处理的是数字，也听过 token、embedding 这些词，但它们到底在整条链路里扮演什么角色，为什么缺一不可，脑子里始终是一团浆糊。

Temperature 与 Top-p：控制模型输出的两个参数在理解两个参数前，先要搞懂大语言模型的生成本质，这是所有采样参数的底层前提：Temperature 作用于模型输出层 Softmax 的概率分布，控制概率分布的"尖锐程度" ：

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LLM 无状态本质与上下文工程：从 Prompt 到 Context 的进化——为什么 AI 总是"失忆"？本文深入解析 LLM 的无状态（Stateless）本质，揭示为什么每次调用 API 都是"全新的开始"，并系统讲解从 Prompt Engineering 到 Context Engineering 再到 Loop Engineering 的进化路径，助你构建真正"有记忆"的 AI 应用。

AI大模型到底是怎么训练出来的？完整预训练过程一次性讲明白！很多人都觉得，大模型的核心是算法。但真正亲手训练过模型的人都清楚：大模型的本质，是依靠海量数据和海量算力，搭建出来的一套超大规模预测系统。

Python 开发者的性能革命：为什么你应该从 pip 转向 uv？在 Python 的世界里，长期以来我们依赖 pip 和 venv 进行依赖管理。然而，随着项目规模的扩大，这些传统方法在处理依赖冲突、安装速度和环境碎片化上逐渐显得力不从心。uv 的出现，不仅是一个工具的升级，更是 Python 工程化开发的一次效率革命。

我给 AI Agent 装了个飞机黑匣子：录下每一次 LLM 调用，崩了能确定性回放做 Agent 做久了，你一定会撞上这样一个晚上。线上跑得好好的系统，某个用户来反馈：「它今天给我的回答很奇怪。」你打开日志，把同样的输入再喂一遍想复现。结果这次它表现得完全正常。再跑一遍，还是正常。那次真正出问题的运行，像从来没发生过一样，你怎么都抓不回来。