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前端AI自动化测试：brower-use调研让大模型帮你做网页交互与测试文章介绍了Browser-Use这一Python库，它让AI能通过自然语言描述自主与网页交互，支持多种大模型。基于此库，AI自动化测试可探索prompt工程、MCP协议和一体化测试平台等方向。相关项目如VibeSurf、QA-Use等已实现智能测试功能，能自动执行UI测试、数据采集和业务流程。未来需平衡AI测试效果与token成本，实现高效且经济的自动化测试解决方案。

Mitigating Long-Tail Bias via Prompt-Controlled Diffusion AugmentationAuthors: Buddhi Wijenayake, Nichula Wasalathilake, Roshan Godaliyadda, Vijitha Herath, Parakrama Ekanayake, Vishal M. Patel

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LangChain Runnable组件重试与回退机制降低程序错误率01. Runnable 重试机制在 LangChain 中，针对 Runnable 抛出的异常提供了重试机制——with_retry()，当 Runnable 组件出现异常时，支持针对特定的异常或所有异常，重试特定的次数，并且配置每次重试时间的时间进行指数增加。

Banana Slides 深度解析：AI Core 架构设计与 Prompt 工程实践开发生成式 AI 应用的核心挑战在于稳定性与可控性。大语言模型 (LLM) 具有固有的随机性，如何使其输出符合严格的业务逻辑和数据格式要求，是系统设计的关键。

大模型幻觉以及如何设计合适的prompt回答用户问题要求1：假设让⼤语⾔模型⽀持某医院的数字⼈导医台，⽤⼾在⾃由问答中可能会问“你是谁”、“这⾥是哪”等开放性问题。请写⼀段Prompt或设计相关机制，让AI的回答专业、亲切、符合场景需要。

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用 Claude Code 重新定义编程效率：从 Prompt 工程到完整项目实战随着 Claude Code 等 AI 编程助手的普及，我们正站在编程范式变革的关键节点。传统编程要求开发者记忆大量 API 和语法细节，而 AI 编程将重心转向需求描述、架构设计和结果验证。

Depth Viewer: 16-bit 深度图可视化工具简介：把 16-bit 深度图拖进浏览器，2-98 百分位自动截断、一键换色，秒级可视化。地址：https://github.com/nyzhhd/depth_viewer.git 欢迎使用，关注

2026全网最热Claude Skills工具箱，GitHub上最受欢迎的7大Skills开源AI技能库大家好，我是猫头虎 🐯最近AI圈有个词儿火得一塌糊涂——#Skills（技能）。作为Claude生态的"外挂系统"，#Skills能让你的AI Agent从"聊天机器人"进化成"专业打工仔"。今天本虎给大家扒一扒GitHub上最受欢迎的7大#Skills神器，全部开源免费，文末附直达戳！

基于LangChain4j从0到1搭建自己的的AI智能体并部署上线-1本文章将介绍：LangChain4j 是一个 Java 版本的 LangChain 框架。简单来说，你可以把它理解为：

小学生0基础学大语言模型应用（第 19 课《字符串提示词训练（Prompt Thinking）》）适用对象：已学过字符串、print、input信息学 / AI 素养启蒙想象一下，你面前有一个非常聪明的机器人 🤖

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4.1 提示词（Prompt）工程目录一、RAG系统的基本架构与Prompt位置二、RAG特有的Prompt三要素模板1. 标准三元结构

大模型安全之二：Prompt注入随着大语言模型在各类应用中的广泛集成，Prompt注入攻击已成为AI安全领域的新兴威胁。在最新的OWASP的LLM的TOP 10（https://owasp.org/www-project-top-10-for-large-language-model-applications/assets/PDF/OWASP-Top-10-for-LLMs-v2025.pdf）Prompt注入排列在第一位。本文从安全从业者视角深入剖析Prompt注入的攻击机理，分析实际案例，评估潜在危害，并构建多层防御体系。

微调决策树：何时使用Prompt Engineering，何时选择Fine-tuning？当DeepSeek的原生能力无法满足业务需求时，比如它不懂公司的黑话，或者写代码总是引用过期的库，开发者通常面临一个经典的两难选择：是花精力打磨提示词（Prompt Engineering），还是花重金去微调模型（Fine-tuning）？

【大模型教程——第四部分：大模型应用开发】第1章：提示工程与上下文学习 (Prompt Engineering & ICL)“In-Context Learning is meta-learning without gradient descent.” —— 上下文学习本质上是一种无需梯度更新的元学习。本章将深入探讨如何在不更新模型参数的情况下，通过提示工程（Prompt Engineering）和上下文学习（In-Context Learning）激发大模型的潜能，构建复杂的应用系统。

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使用 C++23 实现 Prompt DSL 的 Header-Only 解析器：从语法设计到工程落地本文围绕一种用于描述 Prompt 的领域特定语言（DSL），系统性地讲解了其语法设计、历史背景、应用场景，并完整展示了如何使用 C++23 实现一个 header-only 解析器。我们从 EBNF 语法出发，逐步构建词法分析器（Lexer）、抽象语法树（AST）以及递归下降解析器（Parser），最终得到一个可直接嵌入工程、无第三方依赖、支持多行字符串与数值字段的解析方案。文章结尾给出了完整源码，适合用作 Prompt 工程化、配置语言设计以及现代 C++ 解析器实现的参考范例。

AI-大语言模型LLM-模型微调3-Prompt Tuning为避免一学就会、一用就废，这里做下笔记推理时，它将嵌入后的矩阵（矩阵每一行是一个输入词向量）和自身针对特定任务训练好的矩阵（矩阵每一行是一个Prompt词向量）拼接成新的矩阵，然后输出给下一层的Encoder/Decoder。

AI中的Agent、Prompt、MCP与Function Calling：从简单对话到智能执行用户直接向AI提出的问题或指令，如：AI的“角色设定”，定义其：技术实现：核心问题：AI的"信息茧房"与现实需求脱节

中国开源大模型霸榜全球：全球开源大模型排行榜前十五名，全部由中国模型占据2025 年 7 月，一则震撼全球 AI 社区的消息传来：全球开源大模型排行榜前十五名，全部由中国模型占据。这是中国开源力量的一次集中爆发，也是全球人工智能格局的一次历史性重塑。

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