全栈研发笔记

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2026 年 02 月

用 RAG 和 GitLab Webhook 构建业务级 AI Code Review 系统

2026-02-27

后端 #Code Review#RAG#GitLab Webhook#LLM#向量数据库#Prompt Engineering#CI/CD
Code Review 在核心业务项目中不能只检查语法和代码风格，还要识别历史事故、业务约束和团队经验。这里讲解如何用 GitLab Webhook、Diff 预处理、RAG 知识召回和大语言模型搭建一套业务级 AI Code Review 系统。
文本大模型评测体系：从能力分层到业务场景落地

2026-02-25

人工智能 #大模型评测#LLM#Benchmark#LLM-as-a-Judge#人机协同#评测集#AI Agent
文本大模型评测需要回答两个问题：评什么、怎么评。围绕通用能力、领域能力和业务场景能力，系统拆解评测维度、指标、评测集、人机协同阅卷和货运邀约场景中的落地流程。
AI Agent、传统编程与 Workflow 的本质区别：决策权在哪里

2026-02-25

人工智能 #AI Agent#Workflow#ReAct#Tool Calling#Prompt工程#传统编程
AI Agent、传统编程和 Workflow 的核心差异不在于是否使用 AI，而在于谁负责决策。传统编程和 Workflow 依赖人提前设计流程，Agent 则让大模型根据目标、上下文和工具结果动态选择下一步动作。
Edict：用三省六部模型构建带强制审核的多 Agent 系统

2026-02-25

人工智能 #AI Agent#多 Agent#OpenClaw#LLM#工作流#权限矩阵#可观测性
Edict 把唐代三省六部的分权制衡思想落到多 Agent 协作中，用中书规划、门下审核、尚书派发、六部执行的流程解决任务不可审计、质量缺少把关、Agent 越级通信等问题。
6 个 AI 开源工具：论文配图、网页自动化与 Agent 开发

2026-02-24

人工智能 #AutoFigure-Edit#WebRPA#Trellis#OpenClaw#AI Agent#Playwright#Flutter#Claude Code
围绕 AI 研发和自动化落地，整理 6 个开源项目：自动生成论文配图、零代码网页自动化、Claude Code 项目规范管理、QQ 机器人接入、跨端 Agent 框架和 OpenClaw 项目骨架。
企业级上下文工程从上下文图谱到 UCL

2026-02-23

人工智能 #LLM#AI Agent#Context Engineering#UCL#RAG#知识图谱#企业 AI
企业 AI 失败往往不是模型太弱，而是上下文碎片化、无治理、不能安全回写。围绕统一上下文层（UCL）讲清上下文工程、上下文图谱、智能体治理、受控激活和运行时学习的完整架构。
用 awesome-openclaw-usecases 把 OpenClaw 做成可落地的个人 AI 助理

2026-02-22

人工智能 #OpenClaw#AI Agent#工作流#SKILL#n8n#Webhook#STATE.yaml
GitHub 仓库 awesome-openclaw-usecases 收录了 30 多个 OpenClaw 真实使用场景。围绕信息摘要、内容生产、运维自动化、个人生产力等方向，讲清如何从用例文档提炼可复用的智能体工作流。
4 个 AI 开源项目：图表重建、具身智能、代码智能体与桌面助手

2026-02-21

人工智能 #AI 修图#Edit Banana#Xiaomi-Robotics-0#MyCodeAgent#Accomplish#VLA#AI Agent#图表重建
4 个 AI 开源项目分别覆盖图表可编辑重建、机器人视觉-语言-动作模型、代码智能体工程化和本地桌面自动化。重点讲清它们解决的问题、核心机制、适合场景和上手方式。
用图结构增强 AI Agent 记忆的分类、流程与落地方法

2026-02-20

人工智能 #AI Agent#LLM#图结构记忆#知识图谱#记忆检索#记忆演化
图结构记忆把 Agent 的知识、经验和交互历史组织成节点与边，解决线性上下文和向量库难以表达关系、更新粗粒度、长期记忆不稳定的问题。围绕记忆提取、存储、检索和演化四个阶段，讲清图结构记忆的核心机制与工程落地方式。
5 个语音 AI 工具对比：配音、克隆、多语言翻译和对话语音怎么选

2026-02-20

人工智能 #TTS#语音合成#语音克隆#多语言配音#Fish Speech#GPT-SoVITS#CosyVoice#ChatTTS
语音 AI 工具可以把文本转成自然语音，也可以基于少量音频样本克隆声线。围绕 Noiz AI、Fish Speech、GPT-SoVITS、CosyVoice 和 ChatTTS，梳理它们适合的场景、核心能力、部署门槛和选型方式。