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AgentKit 模型网关上手指南｜告别多模型管理混乱
火山引擎AgentKit模型网关全流程接入实践，实现多模型统一管理、密钥托管与用量监控，无需改代码即可完成权限控制与故障兜底，助力企业智能应用从“能调通”迈向“可管理、可优化”。
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把本地 RAG 问答做”准”：多轮指代消解 + 云端语义向量 + TXT 章节切分
0. TL;DR 单轮 RAG 很容易跑通，但一上多轮追问和语义检索就各种翻车。这次我们给自研的本地文档问答系统做了三件事： 多轮查询改写（Query Rewriting）：检索前先用 LLM 把含"
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Vue 这个响应式陷阱，我的头发都掉没了
"怎么又没更新？！" 凌晨3点，我盯着屏幕上死活不刷新的表格数据，第5次刷新页面后终于破防。这是一个百万级数据量的金融风控后台，Vue 3 + Composition API 写的，明明数据变了，视图
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2026年金九银十，我面了22个前端
金九银十的前端面试 九月是传统的招聘旺季，我们团队扩编，我参与了前端岗位的全部技术面。HR初筛后到我手里的有三十来份简历，前前后后面了二十二场，最后发了 3 个 offer，入职了 2 位。面完之后挺
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2026年9月面18个后端
我面了十八个后端 9月，公司后端组扩招，我全程参与了技术一面。HR筛掉一批明显不合适的之后，递到我手里的简历还有25份左右，前前后后面了十八场，最后只发了 2 个 offer，还跑了一个，最终入职 1
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一个人+AI做情侣食谱小程序，30天纯赚
一个人+AI做情侣食谱小程序，30天纯赚 上一篇「一个月赚了8块」发出去后，评论区挺热闹。 "8块，够买杯奶茶""这也能叫赚钱？" 现在可以回一句：奶茶钱有了，还能加份小料。 先说结论：上线30天，累
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AI Agent 能力扩展的真相：Skill、MCP 和插件不是三选一
Skill、MCP 和插件不是三选一。Skill 是菜谱；MCP 是供应链和设备，插件则是整个厨房设施
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trae的gitee mcp莫名错误
根本原因 这是 npx 的缓存目录被"半成品"污染导致的，我用一张图说明它的形成过程。 这个目录不是"事务性"的，而且 npx 不会自检完整性。 流程是： 建目录 → 写 package.json →
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不错不错！GPT6.1Sol的测试结果来了！
今天，给Codex和GPT用户带来一个好消息！ GPT6.1SOL“性价比”确实还可以！ 最近，OpenAI 最近各种骚操作啊。 据说要推出 500 美金的套餐，但是配额和 200 美金差不多。而 2
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给 RAG 问答加上「多轮指代消解」：让”他 / 这个”不再翻车
0. TL;DR 单轮 RAG 很容易跑通，但多轮追问一上来就翻车：用户问"他厉害吗"，系统根本不知道"他"是谁，于是去知识库里捞了一堆不相干的资料，最后答非所问。 根因不是大模型笨，而是 RAG 第
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【FDE 实战课｜第 01 讲】从 Palantir 到 OpenAI：FDE 的来历与全球版图
2026 年 5 月 11 日，OpenAI 宣布成立由它控股的 OpenAI Deployment Company（下文称部署公司）。按公告的描述，部署公司派 FDE 进入客户组织，和业务负责人、一
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【FDE 实战课｜第 02 讲】为什么模型越强，越需要有人进现场
截至 2026 年 9 月，按 Anthropic 官方文档，Claude Opus 5 的上下文窗口是 1M token，每百万输入 token 收费 5 美元，每百万输出 token 收费 25
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如何比较你不同学科成绩的好坏？
如果你看到语文78分、数学83分，第一反应可能是数学考得更好。 但不同学科的试卷难度、平均分、分数分散程度都不一样，原始分放在一起直接比，很多时候并不靠谱。 本文想聊的是：如何用描述性统计里的Z分数来
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做了六年 K8s，我重新理解了 Agent Harness：都是把”工程化”抽离出来，让开发者专心写业务
K8s 与 Agent Harness 均分离运行时与业务领域，前者封装确定性基础设施，后者兜底模型执行的不确定性，下沉通用工程复杂度
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React Native 3：useEffect 自动请求接口 + 搜索功能 + 封装 Loading 组件
本篇是 React Native 学习系列，我们一次性完成三件事： 使用 useEffect 实现页面打开自动请求接口，解决无限循环坑 利用 useEffect 依赖项，实现输入框实时搜索课程 封装公
