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Web开发者5分钟上手：Agent Skills环境搭建与基础使用实战图片来源网络，侵权联系删。作为Web开发者，我们早已习惯npm install、docker-compose up这类环境配置命令。当面对AI开发时，环境配置的复杂性往往是转型最大障碍——Python版本冲突、CUDA驱动缺失、模型文件庞大等问题，让无数前端工程师望而却步。而Agent Skills的出现，正是为了解决这一痛点：它将AI能力封装为标准模块，让环境搭建回归Web开发者熟悉的工程化体验。

LLM提示词，究极提高效率【WIP】‘我想学习[插入话题]。确定并分享该话题最关键的20%内容，用于理解剩余80%。’[粘贴你的文字]‘请校对上面的文本。更正语法和拼写错误，并提供建议使我的写作更清晰。’

通过`ai.js`与`@ai-sdk`实现前后端tool注入与交互示例代码摘取自开源项目：next-ai-draw-io在 ai.js 中，工具（Tools）通过 streamText 配置的 tools 参数注入，分为两类：

开源项目next-ai-draw-io核心能力拆解从项目名称与图中可以就可以轻松看出这是一个重点在于通过大模型能力控制draw-io绘制流程图的项目，左侧为画布交互主体，右侧为AI交互的主体。

大语言模型能够理解的11种文件格式在大语言模型广泛应用于 RAG、数据分析、自动化报告生成的今天，我们往往忽视了数据呈现格式对模型理解能力的影响。无论是 CSV、JSON、Markdown 还是 YAML，不同的结构化数据表示方式，不仅影响模型的理解准确率，还直接关系到推理成本。

一文讲清：主流大模型推理部署框架：vLLM、SGLang、TensorRT-LLM、ollama、XInference本文系统性梳理当前主流的大模型推理部署框架，包括vLLM、SGLang、TensorRT-LLM、Ollama、XInference等。

MinIO 对象存储系统架构图集MinIO对象存储架构特性去中心化架构无单点故障自我修复线性扩展纠删码技术4+2配置8+4配置高效存储利用率

LLM | ARC-AGI：有趣的 benchmarkARC-AGI benchmark 提供了基于视觉网格的谜题，这些谜题是“对于人类简单、对于大模型困难”的问题。ARC-AGI 通过评测大模型解决这类问题的能力，来衡量大模型距通用智能的距离。

🌟从“抽卡式编程”到规范驱动：深度解析「Vibe Coding」的三层跃迁在微信小程序生态中，“做一个计分器”这种需求看似轻如鸿毛——不就是加减分数、存个历史记录吗？但正是这类“小而美”的项目，成了检验AI编程成熟度的试金石。

【Prompt】Prompt 工程入门指南欢迎来到人工智能的新时代！大型语言模型（LLM）正以前所未有的方式改变我们的工作与生活。然而，要真正释放这些强大工具的潜力，关键在于我们如何与它们“对话”。这门对话的艺术，就是“提示词工程”（Prompt Engineering）。

AI 算力是一种需要被定价、对冲和交易的风险资产？编者按：当所有人都将 AI 算力视为下一个云计算风口时，我们是否忽略了它本质上是一种需要被定价、对冲和交易的风险资产？

小霖家的混江龙

不再费脑, 手算 Attention 公式, 理解 Transformer 注意力的数学本质大家好, 我是印刻君. 今天我们来聊注意力 (Attention) , 这个 Transfromer 架构的核心.

知识管理4.0时代：大模型与知识图谱如何重构企业智库与决策体系2025年，全球企业级知识库市场规模预计突破420亿美元，年复合增长率高达37%，中国市场规模将达到120亿人民币，增速显著高于全球水平。然而在这爆发式增长的背后，隐藏着一个令人震惊的事实：根据Gartner调研，远程员工平均每天仍需花费2.5小时搜索信息，其中40%的时间因找不到所需知识而告终。这种“认知摩擦”成本正悄然吞噬着企业的决策效率与创新能力。

大模型JSON格式输出：instructor参考： https://github.com/567-labs/instructor安装：使用：

Claude Code 完全指南:使用方式、技巧与最佳实践最近在深度使用 Claude Code，发现真的很香！即整理了一份全面的指南，从零开始逐步了解 Claude Code 的核心功能、高级特性和最佳实践。这篇博客实际上更像是一本工具书，让我自己在使用时也能随时参考其内容，更好的使用这个强大的 AI 工具。

多模态大模型有哪些模态？“多模态”中的“模态”（modality），即指各类数据形式或信息来源。在多模态大模型中，典型模态涵盖以下类别：

个人 LLM 接口服务项目：一个简洁的 AI 入口在 AI 应用爆发的今天，我们经常需要同时使用多个大模型服务——有的平台优惠力度大，有的模型在某些任务上表现更好，还有的提供商网络访问更稳定。但为每一个服务单独配置 API、管理密钥、对接客户端，无疑增加了使用门槛和运维成本。

用 Web 开发思维理解 Agent 的三大支柱——Tools + Memory + LLM图片来源网络，侵权联系删。如果你是一名 Web 开发者，你一定熟悉这样的场景：用户在前端填写表单 → 后端调用数据库查询用户信息 → 调用支付网关 → 发送邮件通知 → 返回成功页面

Web开发者深度解析Function Calling：Fc全链路机制与实战原理解析图片来源网络，侵权联系删。在 Web 开发中，我们早已习惯通过 RESTful API 调用后端服务：前端发送 GET /api/orders，后端返回 JSON 数据。这一过程清晰、可控、可调试。

STAgent：专为时空推理设计的智能代理模型在现实世界的复杂任务中，如旅行规划、路线优化和地点推荐等，需要模型具备强大的时空理解能力和工具调用能力。本文介绍的STAgent是一种专门为此类任务设计的智能代理模型，通过构建稳定的工具环境、高质量的数据构建框架和级联训练配方，在保持通用能力的同时显著提升了在时空推理任务上的表现。该模型基于Qwen3-30B-A3B，通过三阶段优化流程实现了在TravelBench等基准测试上的优异性能。