大模型开发

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控制流——if、for、while 与可迭代对象其他栏目: > iOS项目总结大全 <其他栏目: > iOS UI <承上：上一篇《容器类型全家桶》我们学会了用四种容器装数据。

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函数——参数、lambda、*args与作用域其他栏目: > iOS项目总结大全 <其他栏目: > iOS UI <承上：上一篇《控制流》我们写出了训练循环骨架，但循环体里的重复逻辑越堆越多。

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Python 进阶——迭代器、生成器、装饰器与 asyncio其他栏目: > iOS项目总结大全 <其他栏目: > iOS UI <承上：上一篇《文件与异常》我们让程序能稳定读写数据了。

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模块与包——import 机制与 requirements 管理依赖其他栏目: > iOS项目总结大全 <其他栏目: > iOS UI <承上：上一篇《面向对象》我们把工具封装成了类，但所有类挤在一个文件里迟早失控。

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容器类型全家桶——list、tuple、dict、set 与推导式其他栏目: > iOS项目总结大全 <其他栏目: > iOS UI <承上：上一篇《字符串处理——f-string、切片与正则》我们把一条文本清洗干净了，但清洗完的语料要装在哪里？

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Matplotlib——把训练曲线和分布画出来其他栏目: > iOS项目总结大全 <其他栏目: > iOS UI <承上：上一篇《Pandas 基础》我们把数据整理进了 DataFrame，但数字躺在表里你依然看不见趋势。

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Pandas 基础——用 DataFrame 管理训练数据与实验记录其他栏目: > iOS项目总结大全 <其他栏目: > iOS UI <承上：上一篇《NumPy 基础》我们学会了用矩阵做计算。

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文件与异常——open、json、with 与 try-except 的工程写法其他栏目: > iOS项目总结大全 <其他栏目: > iOS UI <承上：上一篇《模块与包》我们搭好了工程骨架，现在要读写真实数据了。

麦哲思科技任甲林

面向 LLM 开发类软件的工作量度量框架摘要大语言模型（LLM）平台的软件开发，与传统企业软件有本质差异。传统软件工作量估算主要依赖功能点、用例点，假设“输入越多、功能越多，工作量越大”。但 LLM 平台的工作量，不仅取决于功能数量，还取决于算法复杂度、分布式训练难度、推理性能要求、数据标注规模、配置部署复杂度。单一的功能点方法会严重低估这类项目。

Spring AI Alibaba 入门开发一目录一、准备工作二、HelloWorld2.1 项目结构2.2 创建父工程2.3 创建子模块——ssa-01-HelloWorld

Loop Engineering又是啥？一文讲清企业Agent落地的四层工程进化论为什么你的 Agent 在 Demo 里惊艳，在生产中拉胯？2026 年，几乎每家企业都在谈 AI Agent。

LangChain 实战指南：回调系统、自定义组件与有状态对话全落地在LangChain实际项目开发中，原生内置的文档加载器、检索器、日志能力仅能满足通用场景。面对私有文件格式、定制化检索逻辑、全链路日志监控、多轮会话持久化等企业级需求时，必须掌握LangChain自定义开发能力。

AI大模型学习第十三天：让AI学会查资料、记数据、看图和听声如果你已经读完了上篇博客，你应该已经知道：智能体 = 大模型的大脑 + 工具的手脚，你也学会了用工作流和插件让AI能联网搜索、读取文档。

青松@FasterAI

【动手学大语言模型】神经网络启蒙：PyTorch 入门实战我是一名 AI 算法工程师，在学习大模型的过程中踩过很多坑，我把自己的经验写成了一本免费电子书《动手学大语言模型：写给程序员的手搓LLM实战指南》。

AI Agent 三大核心：Harness Engineering、Hermes Agent、OpenClaw 全解析（2026最新）2026年，AI Agent 开发已从“概念探索”迈入“工程化落地”阶段，Harness Engineering、Hermes Agent、OpenClaw 三大核心元素强势崛起，成为开发者必备的技术栈。无论是企业级AI系统的合规管控，还是个人开发者的快速落地，亦或是多场景协同的生态搭建，都离不开这三者的支撑与配合。

Python 8天极速入门笔记（大模型工程师专用）：第八篇-Python 综合实战｜完整大模型调用脚本，8 天成果落地前 7 天我们系统学习了 Python 基础语法、函数进阶、模块导入、文件操作与异常处理，已经具备了编写实用 AI 脚本的全部基础能力。Day7 实现了配置读写、对话保存、异常容错，今天将把所有知识点串联整合，从零搭建一套可直接运行、可扩展、可落地的完整大模型调用脚本，实现从 “零散知识点” 到 “真实可用工具” 的最终蜕变。

2026 年 AI 最值得关注的方向：上下文工程！一句话概括，当大家还在为主模型的Token窗口受限和频繁失忆而焦虑时，这帮狠人直接把大模型降级成了没有记忆的“计算CPU”，并通过构建一个标准化读写的“代理文件系统”来统管上下文流水线，强行给黑盒AI套上了操作系统的精确性 buff。

青松@FasterAI

【动手学大模型】机器何以学习我是一名大模型算法工程师，在学习大模型的过程中踩过很多坑。为了帮程序员少走弯路，我把自己的经验写成了一本免费电子书《动手学大语言模型》——不堆公式，直接手搓源码，从零实现RNN、Transformer、GPT等经典架构，配了数百张原创插图，代码全部可运行。

从跨界参与到场景落地：低空训推平台让大模型由通用走向专用产品概述低空训推平台是专注于低空经济领域的智能化模型开发与部署的一站式AI开发平台，对用户提供线上体验与一体机方案。

七牛云行业应用

Clawdbot爆雷？手写Patch+七牛云Token构建MiniMax零信任网关摘要：昨天爆出的 Clawdbot 明文存储漏洞（CVE-2026-001X）简直是灾难现场。作为一个重度依赖 MiniMax M2.1 写代码的开发者，我今早打开 ~/.clawdbot/memory.md 时彻底惊了：我的 AWS Secret Key 竟然躺在 Markdown 里裸奔！既然官方补丁还没推全，不如自己动手魔改。本文将带你深入 Clawdbot 的 TypeScript 源码，手把手教你剥离本地配置，通过接入七牛云 AI Token API 搭建一个带审计功能的“中间件网关”。这