存储AI–AI博客聚合
最新聚合的文章
-
Claude Code 项目级 Skills 怎么设计:别把所有提示词都写成技能
Claude Code 项目级 Skills 设计指南,讲清什么时候应该把重复项目流程写成自定义技能,什么时候只需要普通提示词、CLAUDE.md 或 Hook,并提供 trigger、输入、步骤、边界、验证和维护检查清单,帮助团队避免把所…
-
Claude Code Hooks 实战:自动验证而不是自动乱改
Claude Code Hooks 实战指南,讲清 hooks 适合自动运行测试、格式检查、敏感信息扫描和验证记录,不适合无确认自动修改、提交或部署。本文提供安全边界、配置思路、测试触发示例和小团队验证清单,帮助开发者把 AI 编程接入可控…
-
Open Source Copilot 替代方案:什么时候该用本地或开源 AI 编程工具
Open Source Copilot 替代方案指南,讲清 Continue、Tabby、Ollama 本地模型等开源或自托管 AI 编程工具适合什么场景、如何与 GitHub Copilot、Cursor、Claude Code 区分,以…
-
Claude Code 验证清单:怎么证明 AI 真的改对了
Claude Code 验证清单,讲清 AI 改完代码后如何用命令输出、构建产物、页面检查、测试结果和 diff 证据证明改动真的生效,避免只听模型说“应该好了”。适合使用 Claude Code、Cursor 或 Copilot 做项目级…
-
AI 代码审查流程:小团队如何审 AI 写的代码
AI 代码审查流程指南,面向 1-5 人小团队,讲清 AI 生成代码如何经过生成者自查、AI 预审、人工复核和 PR 验证,避免混乱 diff、缺失测试、安全边界和业务意图偏差,让 Claude Code、Cursor、Copilot 的输…
-
2026 年高质量 AI 黑客松清单(7 月更新)
整理近期含金量高的黑客松与开发大赛,含奖金、赛道、报名截止与组队建议。
-
小团队 AI 编程工作流:从需求到合并的检查清单
小团队 AI 编程工作流指南,讲清如何把 Claude Code、Cursor、Copilot 等工具放进需求拆解、上下文定位、受控修改、测试验证、代码审查和合并流程,避免 AI 生成代码带来混乱 diff、错误假设和不可复现问题,并提供可…
-
2026 上半年大模型市场格局:价格战白热化,推理进入「厘时代」
盘点 2026 年 7 月大模型 API 价格战、六大厂商最新动向、开源模型逆袭趋势。
-
锐评桌面端技术营销:别拿跑分当工程判断
从 Zero-Native 的跑分营销文说起,拆解桌面端技术选型中容易被忽略的关键问题——渲染一致性、签名公证、长期维护成本。用 VSCode 和 Zed 两个案例说明:真正的工程能力不是知道哪个框架跑分更高。
-
Claude Agent SDK 开源吗?GitHub 地址、社区资源和生态现状
Claude Agent SDK 是否开源?GitHub 仓库地址是什么?本文汇总 Anthropic 官方开源项目、社区维护的 SDK 分支、第三方集成插件、MCP 服务生态和学习资源,帮你快速找到所有需要的代码和文档,并提供适用场景、操…
-
Claude Agent SDK 能接国内大模型吗?DeepSeek、Qwen、MiniMax 适配思路
Claude Agent SDK 接入国内大模型的架构分析,说明 DeepSeek、Qwen、MiniMax 等 OpenAI-compatible 模型在 Agent 场景里的适配边界、Provider 封装、工具调用验证、失败处理和成本…
-
AI Agent 实战指南 2026:从架构到落地踩坑
AI Agent 实战指南 2026,从最小闭环、Planner-Executor 架构、多 Agent 协作、工具调用、状态记忆、权限边界、评估回归、部署监控到 7 类落地踩坑,帮你把 Agent 从演示 demo 变成能在真实业务里稳定…
-
LiteLLM 本地代理搭建
目的 把多个 LLM 供应商(AWS Bedrock 的 Anthropic 模型、DeepSeek 等)聚合成一个本地端点,Claude Code 只需配一个 ANTHROPIC_BASE_URL 就能访问所有模型。后续可按需快速切换模型…
-
Claude Code 完全指南:从安装到高级 Agent 工作流(2026 版)
Claude Code 完全指南,从概念、安装、三种模式(Plan / Fast / 默认)、核心命令、Skills 体系、MCP 接入、Subagent 并行、Git 工作流到自建 Agent 系统的端到端教程,配 13 篇 Prompt…
-
大模型入门:从零认识 GPT 与 Transformer
用最通俗的方式讲清楚大语言模型的工作原理。
