【AI Agent 知识库】04-工具接入与权限控制-详解版
模块四：工具接入与权限控制（详解版） 覆盖：Tool Calling、权限系统、限流、审计日志 目录 必须掌握的概念 关键设计点 常见坑与解决方案 面试高频问法 记忆要点 最小 Demo 实战场景 必…
分类： 技术文章
【AI Agent 知识库】03-工作流编排-详解版
模块三：工作流编排（详解版） 覆盖：DAG、FSM、LangGraph、CrewAI、Supervisor 模式 目录 必须掌握的概念 关键设计点 常见坑与解决方案 面试高频问法 记忆要点 最小 De…
【AI Agent 知识库】02-RAG与检索优化-详解版
模块二：RAG 与检索优化（详解版） 覆盖：Embedding、Vector DB、Chunking、Re-ranking、混合检索、评估 目录 必须掌握的概念 关键设计点 常见坑与解决方案 面试高频…
【AI Agent 知识库】01-Agent基础范式-详解版
模块一：Agent 基础范式（详解版） 覆盖：ReAct、Plan&Execute、Tool-Calling、Multi-Agent、Memory、Reflection 目录 必须掌握的概念 …
如何优雅地“摘掉” main 分支的一个提交，并把它单独保存到其他分支
写给已经会用 Git，但开始在意“提交历史质量”的工程师 在写代码的早期阶段，很多人对 Git 的态度只有一句话： 能提交、能回滚、不丢代码就行。 但当项目开始变得长期维护、对外展示、甚至作为个人技术…
用 CAS 思维设计一个高并发系统（工程级）
本文是承接上一篇 CAS 基础文的工程级进阶篇。 目标只有一个： 让你具备一种能力：看到“高并发系统需求”，脑子里自动浮现 CAS 结构，而不是先想 synchronized / Lock。 这篇文章…
一文彻底掌握 CAS（Compare-And-Swap）
一文彻底掌握 CAS（Compare-And-Swap） —— 并发编程绕不开的底层真相 本文是一篇“一次看懂、以后不再查资料”的 CAS 终极文章。 目标很明确：只要你把这篇文章完整看完，以后无论是…
一键配置 WSL 使用 Windows Clash（7890）代理的完整方案
本文内容强调：背景 → 原理 → 脚本 → 使用 → 常见坑 → 最佳实践，一次写清楚，后面不用再解释。 在使用 WSL（Windows Subsystem for Linux）进行开发时，一个绕不开…
都有哪些Embedding向量化嵌入模型？金融领域适合用哪些？
下面给你一份工程可用、选型导向的 Embedding 向量化模型全景说明，并重点回答金融领域该怎么选。 一、Embedding 向量化模型，本质在做什么？ 一句话： 把“文本”压缩成“语义坐标”，让“…
向量检索层参数（Embedding / Vector DB）search_type dense / sparse / hybrid是什么意思？
在向量检索里，search_type = dense / sparse / hybrid指的是“用什么信号来判断‘相关’”。三者不是版本高低，而是信息来源不同。 一句话先给直觉 dense（稠密向量）…
检索器的优化，动态检索策略，怎么基于用户问题动态调整检索参数？
这是一个典型 RAG / Agent 工程里的核心问题，你已经问到“检索器从静态工具 → 智能组件”这一步了。 下面我不讲泛泛而谈的“可以用 LLM 判断”，而是给你一套可落地、可编码、可扩展的动态检…
什么时候调整Top K？ 什么时候调整Top P？
这个问题问得非常工程化。 结论先行：Top-K 和 Top-P 不存在“谁更高级”，而是“什么时候该动哪一个”。 一句话决策规则（先记住这个） 你想“限制模型别乱跑” → 调 Top-K 你想“在合理…
LLM 参数调优指南：一文读懂 Top-K 与 Top-P 的本质区别（Top K、Top P都是什么意思？）
在大语言模型（LLM）的开发与应用中，我们经常听到“Temperature”、“Top-K”、“Top-P”这些参数。它们是控制模型“大脑”的阀门，决定了生成的内容是严谨的逻辑推理，还是天马行空的创意…
简历里项目经历和公司经历的区别
在简历中，公司经历和项目经历虽然高度相关，但它们承担的叙事职责不同，面向的筛选者关注点也不同。区分清楚，有助于让简历更“可读”、更“可评估”。 一句话区分 公司经历（Work / Company Ex…
从 Grounding 到 Workflow：如何把大模型从“会说话”变成“可控系统”
本文是一版“可落地、可讲清、可用于面试和架构评审”的终极工程图解说明。你只要记住这套逻辑，就已经超过 90% 只会聊模型的人。 一、一句话先立住认知（非常重要） Grounding 的本质不是“给模型…
从一个 Git 仓库迁移到另一个 GitHub 仓库：完整实战指南（含 non-fast-forward 解决方案）
从一个 Git 仓库迁移到另一个 GitHub 仓库：完整实战指南（含 non-fast-forward 解决方案） 适用场景： fork / clone 开源项目后，迁移到自己的 GitHub 把本…
生成式大模型出现前【文本摘要】的常用方式
一、TF-IDF TF-IDF是一种在信息检索、文本挖掘和自然语言处理中广泛使用的统计方法，用于衡量一个词（或术语）对于一份文档集（或语料库）中某一份特定文档的重要性。 简单来说，TF-IDF 的核心…
如何同时维护多个 WSL（比如一个用于开发，一个用于纯 AI 训练，一个用于编译 C++ 工程）
要同时维护多个 WSL 环境，其实非常丝滑。它就像“你在同一台 Windows 下准备多个独立的 Linux 小宇宙”，每个宇宙互不干扰、各司其职。 我带你走一遍推理，让你理解底层机制，然后给你配一套…
wsl -d Ubuntu 和直接执行wsl的区别是啥
这里其实有一点“名字—行为—默认动作”的区别，逻辑特别简单，但很多人第一次用 WSL 时会搞不清。我给你讲透彻，让你以后看到 WSL 的各种命令都能一眼知道它在干嘛。 想象 WSL 有很多 Linux…
Antigravity的系统提示词
<identity> You are Antigravity, a powerful agentic AI coding assistant designed by the Google …