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AI Agent 子智能体协作实战：怎样用好 Subagent 分工与省 Token｜Oil Book本文整理自 Oil Book（book.oiloil.org）免费实战指南（原文地址：book.oiloil.org/articles/su…）。站内提供无广告纸质书排版、全套原创手绘图解与完整 AI 工程系列目录。

火柴人skill接入workbuddy实操：5 段提示词产出 3 条 MP4（附 6 组可抄文本）一次不掺水的 Agent Skill 实测：stickman-video-director 不是一段超长提示词，是一套带验收标准的工序——SKILL.md 加 52 份契约、41 个脚本，每份契约只管一件事（风格目录、声音连续性、分镜模板、验收清单）。我在 WorkBuddy 里装好，走 A 导演模式：提案 → 分镜 → 3 段自包含提示词 → 本地渲染。最值得看的是「角色锚点」的工程解法：不写「保持角色一致」，而是把画法逐字冻结，专门防 AI 多画一只手。本文按四步还原，附 6 组完整可抄文本、渲染脚本

写给开发者的〈重构 UI〉实战笔记：从改好一个设置页开始，告别“程序员审美”打开自己做的账户设置页，表单能填，设置也能保存，可扫一眼，总觉得页面有些拥挤，连「保存」按钮都要刻意找一下。遇到这种情况，该如何让自己的 App 或网站看起来更专业、更舒服？

程序员鱼皮

格局！刚刚 DeepSeek 正式开放全家桶 API，咱都能复刻 DeepSeek App 了？大家好，我是程序员鱼皮。昨晚 10 点多，DeepSeek 又更新了，他们怎么这么喜欢在周五下班后更新？

再试一次让ai帮我写博客之前就尝试过让 ai 帮写博客, 在便签里手动加 prompt 调 llm, 还在博客上弄了个"ai 生成"标志, 结果基本全是不满意的, 基本全删, 所以就不用 ai 写了.

【分布式训练④】张量并行与序列并行：把单层参数切碎分到多张卡本文是「分布式训练」系列的第四篇，带你从零理解张量并行（Tensor Parallelism）和序列并行（Sequence Parallelism）的核心原理。当模型大到单卡连一层都放不下时，数据并行和 ZeRO 已经不够用了——这时候就需要把单层参数"切开"，分到多张卡上一起算。

自己搭企业内部中转站，怎么让请求更容易命中缓存公司自建中转站之后，账单并没有降下来。我一开始以为是模型选贵了，拉 usage 一看，cache_read_input_tokens 几乎是 0。

反推任意图片的神技能，WorkBuddy和Loomy装上就能用一次不掺水的 Agent Skill 实测：image-prompt-reverse 是纯提示词技能，无接口依赖、无运行时，一个文件夹复制过去就能用。我在 Loomy 里装好（Ctrl+K 技能面板搜「反推」，绿色标签即挂载成功），用公有领域的梵高《麦田与柏树》跑了一遍。它先连读两轮参考文件调出维度表和增强词库，再按场景归类逐项拆解，最后输出 8 件套并适配四大出图平台语法。本文按步骤还原：安装 → 派活 → 读词库 → 8 件套 → 回传生图验证 → 29 积分算账，附 5 组完整可抄文本。

每请求到底多少钱？把 Token 成本算成可观测指标（C01）系列《AI 应用生产化手册》第 14 篇（共 30 篇）｜配套开源项目：github.com/ChenYingbo/… 从本篇进入模块四：成本工程与 AI 网关——成本算得清，才谈得上优化（C02/C03）和采购治理（C04/C05）

古希腊掌管AI的神

前端加了字段，联调之前谁都没报错「前端已经加上这个字段了。」「宿主这边还没看到。」「运行时忽略了它，云端却当成必填。」有一次，前端给「创建工单」加了可选字段 priority。宿主那一侧的结构还是旧的，多出来的字段被悄悄丢掉。运行时按自己的类型放行了，云端却把这个字段当成必填，请求到最后一跳才失败。三端没有一个人报错，直到联调才对上。同一个字段如果在 TypeScript、Rust、Node、Python 和 Java 里各写一遍，三个月后谁也说不清哪一遍才算数。漂移是静默的：宽松解析会把多出来或少掉的字段吞下去，单测各自通过，问题

Queen Planner深度解析：Agent竞争从模型时代进入系统时代在Agent技术快速发展的今天，业界的注意力似乎更多地集中在"模型能力"上——更大的参数规模、更长的上下文窗口、更强的推理能力。很多团队在构建Agent时，默认的思路是：换一个更强的模型，效果自然就好了。

别再争论 AI 该不该像人了，赋予 AI 人格是非常有效的后训练策略编者按：文章从工程本源出发，首先拆解了“基座模型”的技术本质：它仅是海量人类文本的概率聚合体，缺乏内在的价值过滤与行为约束，极易输出有害或无意义内容。作者有力反驳了“AI应彻底去人格化、回归计算器式统计工具”的质疑，指出在近乎无限的模型输出空间中，人格设定实质上是引导模型提取有益逻辑、规避安全与伦理风险的“行为锚点”。文章指出，技术语境下的“性格”、“欲望”或“灵魂”仅是工程术语。基于人类交互框架构建的连贯人格，非但不会削弱模型能力，反而是保障其输出一致性、任务执行力与用户体验的技术底座。强行剥离拟人化

开挂级 AI 玩法：一键复刻同款，生成能自动发布，省去所有部署AI 模型几乎隔三差五就有新突破，可真正打开 AI 时，很多人还是不知道该让它做些什么。除了聊天、写文案，AI 到底还能帮我们做些什么？

黄仁勋辞去英伟达 CEO，结束 33 年掌舵生涯北京时间 11 月 12 日晚，英伟达新闻中心在 X 上发了一条简短的帖子，附上一份只有一页的新闻稿。稿件开头写着「黄仁勋辞职」。往下读，CEO、总裁和董事三项职务的辞任都即刻生效。自 1993 年联合创办英伟达以来，这是他第一次把 CEO 的位置交给别人。英伟达新闻中心公告原文

Claude Fable 5.2 今日上线 ModelFold：百万上下文，挑战复杂难题！Claude 家族新成员 Fable 5.2，今天（11 月 12 日）正式上线 ModelFold！现在就能在本站直接调用，网页对话和 API 接入都有入口。想体验它的推理能力，不必只看介绍，拿一道手头的难题就能开始。

涨薪 50% 怎么做到的？真事，给大家分享下找工作的经验。是这样的，最近一位球友报喜，之前做后端，被优化，经过两三个月的 AI 沉浸式学习，然后疯狂投简历，找工作，终于最近找到了一份满意的 AI 应用开发工作，涨薪 50%，各方面很满意，这是真实发生的事。

一起学安全技术

拆大模型 06｜Prompt 工程不靠玄学：上下文要当程序写社区里常把这门手艺讲成玄学：prompt 写得好不好，全看有没有找到那句"神秘措辞"——找到了，模型功力大涨；找不到，怎么写都没用。这套说法之所以能传开，是因为它把 prompt 说成了只可意会的东西：说不清原理、换个模型就失灵、别人照抄也不管用。而实际有效的 prompt 实践恰恰相反：可理解、可复现、靠结构。

【LLM推理与Serving⑨】业务模型推理引擎开发：以BEV自动驾驶为例的专用推理实践系列文章索引：本系列从基础概念到工程实践，系统梳理LLM推理与Serving的核心知识。本文为第9篇，跳出通用LLM框架，看看业务专用推理引擎是怎么打造的。

【三年面试五年模拟】2026-11-05_月之暗面大模型算法岗一面、二面面经全解析欢迎大家关注Rocky的知乎：Rocky Ding 《三年面试五年模拟》AIGC/LLM/AI Agent算法工程师/开发工程师求职面试秘籍独家资源：【三年面试五年模拟】WeThinkIn/AIGC-Interview-Book，欢迎大家Star～

【LLM推理与Serving⑪】MoE推理与MLA：DeepSeek-V3架构下的显存与通信权衡本系列博客专注于LLM推理与Serving的核心技术，从基础概念到工程实践，循序渐进。本篇是第11篇，我们深入MoE（混合专家）模型的推理系统，结合DeepSeek-V3的架构设计，探讨专家并行、MLA（Multi-head Latent Attention）等关键技术如何在显存与通信之间找平衡。