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• Agent 的决策与规划：ReAct、Plan-and-Execute、Reflexion 与 Tree of Thoughts2026/10/02

  前言：Agent 的“思维方式”决定了它的能力上限 上一篇文章中，我们把 Agent 拆成了感知、LLM/规划、记忆、工具、行动、执行循环六个组件。其中，“规划”和“执行循环”之间的配合方式，直接决定

• 使用 SciPy 库进行时间序列分析2026/10/02

  时间序列分析听起来有点学术，但其实干起来挺直接的。 你有一串按时间排列的数据，想知道里面有没有趋势、有没有周期性、噪声有多大，或者两个序列之间有没有延迟关系。 SciPy 这个库在信号处理、统计检验方

• LLM 面试必问的 8 个问题，答不上来直接淘汰2026/10/02

  第二章：大语言模型（LLM）基础 构建 AI Agent，大语言模型（LLM）是最核心的基础设施。Agent 的推理、工具调用、记忆能力，都依赖底层模型质量。理解 LLM 的内部机制，才能在工程中做出

• Personal Agent 火了，新酿还是旧酒？2026/10/02

  Personal Agent 最近突然火了，但长期记忆、持续运行、主动执行，其实都不是新能力。真正的变化是什么？这篇文章从 OpenClaw、Work 一路聊到 Muse，试着拆解一下。

• Vue3 响应式与编译：依赖收集如何升级为节点级靶向更新2026/10/02

  阶段三从 React 的 Fiber 与并发一路走到今天，镜头该转向 Vue3 了。Vue3 和 React 站在性能问题的两端：React 没有编译期模板信息，所以用运行时调度换"可中断"；Vue3

• HyperFrames 深度解析：面向 AI 代理的确定性视频渲染框架2026/10/02

  在 AI 驱动的内容生产浪潮中，将非结构化创意转化为可重复、高质量的媒体资产一直是工程化的难点。HyperFrames 作为一个开源框架，通过解耦 HTML 渲染层与视频编码层，为开发者和 AI 代理

• Impeccable：为 AI 编码代理重塑前端设计确定性的开源技能框架深度解析2026/10/02

  随着 AI 编码代理的普及，前端代码的生成速度呈指数级增长，但设计品质的同质化与审美衰退问题却愈发严重。Impeccable 的出现正是为了破局这一困境。作为一款为 AI 编码代理提供结构化前端设计指

• Context Mode 深度解析：重构 AI 编码代理的上下文管理范式2026/10/02

  在 AI 编码代理（AI Coding Agents）日益普及的今天，上下文窗口（Context Window）的有限性成为了制约其处理复杂任务能力的核心瓶颈。传统的工具调用模式往往将大量原始数据直接

• pnpm 12 升级实测2026/10/02

  pnpm 12 值不值得升？值得。同一台机器、同一组依赖，我把 11.2.2 和 12.8.1 各跑了一轮，四项契约没动，几乎零迁移成本。

• 小项目实战 3：用 AI 设计测试用例并发现隐藏 Bug2026/10/02

  开篇 上一篇文章，我们为 task-api 确定了接口契约和统一错误结构。 今天给这个项目补测试，但重点不是让 AI 凑出更多测试文件，而是让它回答一个更重要的问题。