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模型微调方法实战（基于硅基流动、百炼、unsloth平台）硅基流动模型微调文档https://docs.siliconflow.cn/cn/userguide/guides/fine-tune

在未来等你

AI Agent Skill Day 8：SQL Executor技能：自然语言转SQL的智能查询【AI Agent Skill Day 8】SQL Executor技能：自然语言转SQL的智能查询在“AI Agent Skill技能开发实战”系列的第8天，我们聚焦于SQL Executor技能——一种将自然语言指令自动转化为结构化SQL查询并安全执行的能力。该技能是构建数据驱动型智能体（Data-Driven Agent）的核心模块，广泛应用于BI分析、数据库运维、企业报表生成、客户自助查询等场景。相比传统固定API或预设查询模板，SQL Executor通过大模型理解用户意图，动态生成精准SQL，

Spring AI 实战：通过 ChatMemory 构建有记忆的智能对话应用随着大语言模型（LLM）的火热，聊天机器人、智能客服等对话式 AI 应用已经走进了我们的日常生活。但你可能不知道，大多数大模型本身是“健忘”的——它们每次接收请求都是独立的，并不会记住你和它之前聊了什么。为了让 AI 能够像人一样拥有“记忆”，我们需要在应用层面帮它存储和回顾历史对话。Spring AI 作为 Spring 生态中专为 AI 应用开发的利器，提供了一个叫做 ChatMemory 的组件，可以帮我们轻松管理对话历史。今天，我们就来手把手地学习如何使用它，打造一个真正有记忆的智能对话应用。

Agent Skills：AI的行动力2025年10月16日，Anthropic 正式推出了Agent Skills，起初官方对他的定位相当克制，只是希望用他来提升 Claude 在某些特定任务上的表现。但后来大家发现 Agent Skills 实在是太好用了，所以在2025年12月18日，Anthropic 正式将 Agent Skills 作为开放标准，正在演变为 AI Agent 领域的一个通用的设计模式。 Equipping agents for the real world with Agent Skills

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AI Agent Skill Day 5：Skill Composition技能组合：多技能编排与流程设计【AI Agent Skill Day 5】Skill Composition技能组合：多技能编排与流程设计

文件系统即数据库：用文件为 AI Agent 构建个人操作系统我最近读到 @koylanai 的一篇长文，他是 Sully.ai 的上下文工程师（Context Engineer），在文中系统分享了自己如何用纯文件系统（Markdown + YAML + JSONL）构建了一套个人 AI 操作系统——Personal Brain OS。这套系统不依赖数据库、不需要 API 密钥、没有构建步骤，仅靠 Git 仓库中的 80 多个文件，就让 AI 助手能持久记住他的写作风格、工作目标、人脉关系和内容流水线。文章从架构设计、文件格式选型、语音编码到实际日常使用流程都有详细

数据智能老司机

面向产品经理的 Claude Code——为什么产品经理该用 Claude Code，而不是 Claude.ai？有客户反馈你们的结账流程出现了一个严重 Bug。工程团队正埋头冲季度路线图。你需要做分诊（triage）：这是真 Bug 还是用户误操作？影响范围多大？该由哪个团队负责？你只能等工程团队从当前工作中抽身、切换上下文、去排查、再把结论反馈给你。两天过去了。这个 Bug 还卡在分诊队列里。

从ResNet到mHC：DeepSeek重构残差连接，额外开销仅6.7%，附复现代码原文: mp.weixin.qq.com/s/ZuA3zSpVH…关注公zh: AI-Frontiers

数据智能老司机

打造 ML/AI 系统的内部开发者平台（IDP）——生产级 LLM 系统设计本章涵盖：把 LLM 应用从原型推进到生产，会引入传统 ML 工程无法充分覆盖的挑战。尽管稳健系统设计的基本功仍然必要，生成式 AI 系统因为其非确定性，需要新的测试、监控与安全方法。

CoderJia程序员甲

GitHub 热榜项目 - 日榜(2026-02-21)生成于：2026-02-21共发现热门项目： 15 个榜单类型：日榜本期GitHub热榜凸显AI应用开发与智能体生态的蓬勃生机，开发者正致力于构建高效实用的工具链，赋能实际业务场景。以自主渗透测试平台pentagi和AI技能框架superpowers为代表的智能体系统成为焦点，它们将复杂任务自动化，显著提升开发与安全运维效率。同时，桌面应用框架electrobun和时间序列模型timesfm展现了底层性能优化与垂直领域AI的突破，而trivy和posthog则持续解决安全和产品数据分析的硬需求。整体趋势表

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打造 ML/AI 系统的内部开发者平台（IDP）——设计可靠的机器学习（ML）系统本章将涵盖：随着我们更深入 ML 工程，现在要解决一个关键挑战：如何可靠地跟踪、复现并部署 ML 实验。本章将介绍一些关键工具，它们能把临时、随意的实验变成生产就绪的 ML 工作流。我们将搭建一个实用的 ML 平台，在保持足够灵活以适配真实场景的同时，显著提升可靠性。

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Claude Code 的账号、模型与使用限制说明很多人安装好 Claude Code 后，第一次真正使用时，都会遇到一些疑问：这些问题，归根结底都和三个因素有关：

LLM、Agent、MCP、Skill 是什么？它们之间有什么关系？2024-2026 年，AI 领域最火的几个概念莫过于 LLM、Agent、MCP、Skill。这些概念看起来各自独立，实际上它们构成了一个完整的 AI 应用体系。本文将用最通俗的方式，逐一介绍这四个概念，并解释它们之间的关系。

赋予 AI 灵魂：如何在 Java AI 生态实现一个会“自我反思”的长期记忆系统在 Agent 领域，有一句名言：“没有记忆的 Agent 只是一个高级的函数，拥有记忆的 Agent 才有灵魂。”

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面试：LLM RAG的三种算法和使用场景RerankingRAG（Retrieval-Augmented Generation）整体分为三个阶段：索引构建 → 检索 → 生成。

智能体大赛目录目录... I一开发背景... 11.1选题背景... 11.1.1 背景介绍... 11.1.2 现有解决方案的不足... 2

【VLM】Qwen3-VL-SFT微调简要流程1. alpaca-gpt4-data-zh (中文指令数据)2. la_te_x_ocr (LaTeX公式OCR)