全栈研发笔记

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2026 年 04 月

RAG 检索优化的四层框架：索引、查询、召回与重排序

2026-04-24

人工智能 #RAG#向量检索#Embedding#Rerank#BM25#RRF#HyDE
RAG 系统的回答质量很大程度取决于检索链路。围绕索引层、查询层、召回层和重排序层，讲清 Parent-Child Chunking、Query 改写、多路召回、RRF 融合和 Rerank 精排的原理、组合方式与取舍。
agent-browser：面向 AI Agent 的浏览器自动化 CLI 设计

2026-04-23

人工智能 #AI Agent#浏览器自动化#Chrome DevTools Protocol#Accessibility Tree#Rust#CLI
agent-browser 是一个面向 AI Agent 的浏览器自动化 CLI，它绕过传统“脚本 + CSS 选择器”的模式，直接通过 Chrome DevTools Protocol 操作浏览器，并用可访问性树生成交互快照，让 Agent 可以基于短引用完成点击、输入等动作。
用 MemOS 本地记忆插件增强 Hermes Agent：去重、检索与技能进化

2026-04-23

人工智能 #Hermes Agent#MemOS#AI Agent#本地记忆#向量检索#LLM#SQLite
Hermes Agent 原生记忆容易出现重复、过期和关键词检索失效的问题。MemOS 本地记忆插件通过语义分片、摘要、向量化、智能去重和混合检索，把长期对话整理成可更新、可检索的本地记忆，并提供技能评估、多 Agent 协同和 Web 管理面板。
用 GPT-image2 生成像素风游戏素材：提示词模板与测试结论

2026-04-22

前端 #GPT-image2#像素风#游戏素材#Tilemap#Sprite Sheet#UI素材#提示词
GPT-image2 可以快速产出像素角色、tilemap、UI 套件和成长序列草案，但要想进入游戏工程，需要在提示词里约束视角、帧数、网格、留白和可切片性。围绕多类像素风素材测试，整理可复用的提示词写法和常见问题。
7 个前端设计 Skill 横评：视觉效果、代码质量与适用场景

2026-04-21

前端 #AI Coding#Claude Skills#前端设计#UI 生成#Tailwind CSS#可维护性
使用同一个产品介绍页需求对原生生成、UI Aesthetics、UI UX Pro Max、Frontend-Design、Taste Skill 以及 impeccable 二次优化进行横向对比，重点分析视觉表现、页面结构、代码质量、响应式和维护成本，帮助选择适合的前端设计 Skill。
GPT Image 2 实测：中文排版、界面复刻与商业视觉工作流

2026-04-21

人工智能 #GPT Image 2#ChatGPT#AI 生图#中文渲染#UI 生成#提示词#商业视觉
GPT Image 2 的核心变化在于中文文字渲染、真实 UI 结构还原和商业视觉生成能力。围绕测试样例、提示词写法、适用场景、质量检查和使用限制，系统梳理它能解决什么问题，以及哪些场景仍然需要人工审核。
Hermes 与 OpenClaw 技术选型：可写运行时、生态集成与场景边界

2026-04-21

人工智能 #AI Agent#Hermes#OpenClaw#可写运行时#技能库#Token 成本#微信 Bot
Hermes 和 OpenClaw 代表了 AI Agent 的两条路线：前者依靠可写运行时让智能体在使用中积累技能，后者依靠平台集成和多账号管理覆盖复杂运营场景。围绕架构机制、Token 成本、适用场景、微信生态和风险边界进行系统对比，帮助开发者做技术选型。
AI Agent Harness Engineering：把大模型接入生产研发的控制面

2026-04-21

人工智能 #AI Agent#Harness Engineering#SDD#Prompt Engineering#状态管理#沙盒#测试验证
Harness Engineering 关注如何把非确定性的大模型纳入确定性的工程交付流程。它通过真相源、执行边界、能力路由、沙盒验证和状态交接，让 AI Agent 从演示工具变成可观测、可验收、可接手的工程协作者。
Claude Skills 实践指南：把 Prompt 封装成可复用的 AI 工作流

2026-04-21

人工智能 #Claude#Claude Skills#MCP#AI Agent#Prompt Engineering#Workflow Engineering
Claude Skills 把一次性的 Prompt 封装成带说明、脚本、资料和模板的技能包，让 AI 能按固定流程完成特定任务。这里从目录结构、渐进式加载、MCP 关系、技能设计、测试指标和常见坑几个角度讲清楚如何构建可复用的 AI 工作流。
从 Claude Design 学提示词工程：5 个让 AI 输出更可控的技巧

2026-04-20

人工智能 #Claude#提示词工程#Prompt Engineering#生成式 AI#AI 写作
AI 输出不好，很多时候不是模型能力不够，而是提示词没有把标准、边界和调整方式说清楚。围绕 Claude Design 的提示词设计思路，拆解黑名单约束、占位符、防幻觉、多方案生成、反问机制和可调参数等方法。