如果你是独立开发者、产品经理、个人创业者，或者只是想给自己的副业搭建一个高颜值的 Landing Page（落地页），你一定经历过这种痛苦：找设计外包，动辄几千...

Magnific发布了一个38页的全新图像视频prompt提示词手册。传统的提示词方式已经抢失效，针对当下前沿的模型，他们制作了全新的提示词手册。手册核心理念是...

一句话摘要：把AI生成代码当作一个"黑盒研发节点"，用工程化手段把输出质量收敛到可接受的基线内，而不是赌模型的单次发挥。

在 AI 应用开发中，让大模型"写一篇文章"并不难，难的是把输入、大纲、扩写、校验、输出串成一条稳定可复用的流程。Dify 的可视化工作流正好适合解决这类问题：...

让AI写提交信息、审查代码、分析异常……每次都要重新组织语言、调整措辞。次数多了，真的会烦。

OpenMAIC 是清华 MAIC 实验室开源的「多智能体互动课堂」。给一个主题或丢一份资料，它生成一整间教室：AI 老师讲课、AI 同学和你讨论、白板上画图、...

Transformer 架构 2017 年发布，预训练大模型成为主流方向，当时行业主流方案：预训练 + 任务微调，想要模型适配新任务，必须重新训练、标注大量数据...

前段时间 Anthropic 在官方博客发了一篇文章，说他们针对 Claude Opus 5 和 Fable 5 这两个新模型，删掉了 Claude Code ...

前面章节我们掌握了 LLM 底层原理、Prompt 工程、结构化输出能力。但目前的 Agent 仍然存在一个致命问题：无记忆能力。

在上一章中，我们搭建好了 AI Agent 的开发环境、理清了智能体的架构与框架选型。从本章开始，我们正式进入AI Agent 底层核心技术栈实战学习。

在大模型应用开发中，幻觉问题几乎是所有业务的通病：问答场景凭空捏造文档内容、总结场景脑补缺失信息、推理场景推导错误逻辑、数据查询场景虚构编号与数值。

AI 测试开发面试高频题："Prompt 变更怎么防回归？" Prompt 是代码，但它比代码危险：改一个错别字不会有编译错误，却可能让模型行为整体漂移。这篇讲...