gpt-3

Claude Code Skill（技能）系统机制与运行原理报告报告日期：2026-05-12 分析范围：Claude Code CLI 项目完整 skill 系统Skill（技能）是 Claude Code 中的一种可扩展的 prompt 注入机制。每个 skill 本质上是一个 Markdown 文件（或程序化定义的 prompt 生成器），当被触发时，会将预定义的指令内容注入到当前对话上下文中，指导 Claude 模型执行特定任务。

野生的程序媛

关于我做了一个玩偶姐姐桌宠codex desktop最新版更新了一个宠物的功能下面是操作流程：首先确保你是最新的版本然后在settings -> 外观，下拉到最下面就可以看到宠物选项

claude code 提示词项目使用 SystemPromptBuilder 动态构建完整的系统提示词，参考了 TypeScript 版 Claude Code 的 prompts.ts 结构。按以下顺序组装：

OpenAI API 请求与响应核心总结HTTPS + HTTP，就是普通的 REST API 调用，无任何特殊协议。流式返回是 HTTP SSE，同样基于 HTTP。

从GPT-3到GPT-4：大模型应用开发的演进之路👋 大家好，欢迎来到我的技术博客！ 📚 在这里，我会分享学习笔记、实战经验与技术思考，力求用简单的方式讲清楚复杂的问题。 🎯 本文将围绕人工智能这个话题展开，希望能为你带来一些启发或实用的参考。 🌱 无论你是刚入门的新手，还是正在进阶的开发者，希望你都能有所收获！

【吴恩达2026 Agentic AI】面试向+项目实战（含面试题+项目案例）-1🎯 博主前言：本笔记专为面试与项目实战设计，聚焦吴恩达2026 Agentic AI教程中的高频考点与核心项目。内容以“面试题+标准回答”和“项目实战+亮点解析”为主线，帮助您在面试中脱颖而出，同时具备从零搭建智能体的实操能力。

程序员转行学习 AI 大模型：模型微调｜附清晰概念分类本文是程序员转行学习AI大模型的第16个核心知识点笔记，附清晰业务流程示例。当前阶段：还在学习知识点，由点及面，从 0 到 1 搭建 AI 大模型知识体系中。系列更新，关注我，后续会持续记录分享转行经历～

deepin UOS AI 助手接入飞书（Feishu）配置指南本指南用于把 UOSAI 助手接入到飞书（Feishu）。你只需要照着做：创建应用 → 加机器人能力 → 配权限 → 拿到 App ID/Secret → 在UOSAI 后台填入 → 配事件订阅 → 发布 → 测试。

面向削峰填谷的电动汽车多目标优化调度策略关键词：电动汽车削峰填谷多目标充放电优化参考...面向削峰填谷的电动汽车多目标优化调度策略关键词：电动汽车削峰填谷多目标充放电优化参考文档：自己整理的说明文档，公式、约束、数据齐全，可联系我查看仿真平台：MATLAB YALMIP+CPLEX 优势：代码注释详实，出图效果非常好，说明文档细致详细，模型精准主要内容：代码主要实现了考虑电动汽车参与削峰填谷的场景下，电动汽车充放电策略的优化，是一个多目标优化，目标函数一方面考虑了电动汽车综合负荷以及电池退化损耗成本，一方面考虑了削峰填谷的峰谷差和负荷波动最低，所以为三目标约束，最后通过赋权值以及

初识神经网络与机器学习承接上一章初遇Open AI，深入了解大语言模型训练范式，对大模型训练范式的宏观认知，今天让我们潜入技术深水区，从算法工程师的视角，详细拆解LLM如何通过数学公式逐步进化为智能系统。

3.1 GPT 系列：Generative Pre-Training（从 GPT-1 到 GPT-3）GPT 系列的主线非常清晰：用自回归语言建模（Language Modeling）作为通用学习目标，先在大规模文本上做生成式预训练（Generative Pre-Training），再通过不同方式把能力迁移到下游任务上。从 GPT-1 的“预训练 + 有监督微调”，到 GPT-2 的“预训练 + zero-shot 多任务”，再到 GPT-3 的“预训练 + few-shot / in-context learning”，迁移方式逐步从“参数更新”走向“仅提示（prompt）驱动”。

永磁同步电机自适应抗扰的ADRC控制模型研究永磁同步电机自抗扰控制模型ADRC永磁同步电机（PMSM）控制最头疼的就是各种扰动——负载突变、参数漂移、模型非线性，这时候自抗扰控制（ADRC）就派上用场了。这玩意儿不跟你死磕精确数学模型，反而直接暴力拆解系统里的各种干扰，今天咱们就扒一扒它的实现套路。

InstructGPT 2022详细解读InstructGPT 2022 decoder onlyInstructGPT是大语言模型对齐人类意识的里程碑工作，解决模型幻觉等问题，更能理解符合人类的期望。核心思想：通过人类反馈feedback微调模型，使其输出更听话、更安全、更有用helpful, honest, harmless。 InstructGPT 训练分为三阶段：

【AI 学习】解锁Claude Skills：开启AI应用新维度Claude Skills 是 Anthropic 公司为其人工智能模型 Claude 打造的一项创新性的功能扩展机制。从 Anthropic 的官方阐述来看，它本质上是一种标准化的、可复用的模块化系统，旨在赋予 Claude 执行特定领域复杂任务的能力。通过 Claude Skills，用户能够让 Claude 迅速化身为专业领域的 “专家”，完成从常规的文本处理到复杂的业务流程自动化等多样化任务。

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oneapi私有化部署failed to get gpt-3.5-turbo token encoder解决方案公司内部服务器，机器信息如下： Linux ecs-shrsp-0001 4.19.90-89.23.v2401.ky10.aarch64 机器无法连接互联网，无内部建设镜像源。需求：在机器上运行 oneapi 服务。

【TextIn大模型加速器 + 火山引擎】TextIn大模型加速器与火山引擎协同构建智能文档处理新范式在当今数字化时代，企业运营过程中产生和处理的文档数量呈爆发式增长，这些文档承载着企业的核心业务信息、知识资产以及决策依据。然而，随着企业业务的多元化和全球化拓展，文档处理面临着前所未有的挑战。跨国集团在全球范围内开展业务，各地分公司的文档呈现出多语言、多格式的碎片化特点，这使得传统的光学字符识别（OCR）技术与翻译链路在处理这些文档时显得力不从心。不仅处理流程冗长繁琐，而且错误率居高不下，严重影响了信息的准确性和业务的高效开展。

第二十三篇：自然语言工作流生成：GPT-4集成实战在前面的文章中，我们构建了AI优化器实现自动化性能优化。本文将带你实现自然语言工作流生成系统，让用户通过对话就能创建复杂工作流，无需编写代码。

【AI 学习】LangChain框架深度解析：从核心组件到企业级应用实战在大语言模型（LLM）产业化落地的浪潮中，单纯依赖LLM原生API已难以支撑复杂应用场景的开发需求。LangChain作为一款专注于LLM应用开发的开源框架，通过“组件化封装+流程化编排”的核心思想，打通了LLM与外部数据、工具的连接通道，大幅降低了智能应用的开发门槛。本文采用总分总编写模式，从LangChain的基础认知出发，逐步深入核心架构、核心组件、实战开发、高级特性及生态集成，结合理论讲解与可运行代码示例，系统梳理关键知识点。最后将通过专章总结全文核心内容、进行知识点扩展，并推荐优质阅读资料，助力

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16 位 SAR ADC 逐次逼近型 ADC 模拟集成电路设计探秘【16位SAR ADC 逐次逼近型ADC模拟集成电路设计】 16位SAR ADC 同步时序；采样率1MHz；动态比较器；栅压自举采样开关；测试电路；精度为14.61；台湾65nm工艺下载后可直接使用，保证仿出正确波形。有matlab代码，FFT，计算ENOB SNDR SFDR SNR THD 附带自己收集的的一些珍贵adc资料何乐年，sar adc 仿真教程

simpack软件的模型以及教程，包括基础的教程还有rail方向的教程。（教程包括pdf、视...simpack软件的模型以及教程，包括基础的教程还有rail方向的教程。（教程包括pdf、视频还有模型）高版本可打开，低版本打不开，simpack版本低于2018的勿，