面向后端开发场景，系统拆解 AI Coding 的协作方式：如何用 Markdown 管理外部上下文，如何判断 AI 生成代码是否可靠，以及如何把它用于需求分析、代码开发、数据脚本、Agent 设计和技术文档输出。
从 LLM、规划、记忆、工具四个组件讲清 Agent 的基本架构，并展开 ReAct 执行循环、生产环境稳定性问题、框架选型和企业级智能助手的分层设计。
多 Agent 系统不是简单地把任务拆成多个步骤，而是用不同角色、工具、模型和上下文处理异构任务。内容覆盖 Supervisor、Swarm、Handoff、上下文迁移、状态同步、框架选型和稳定性设计。
BabelDOC 解决 PDF 翻译后排版混乱的问题，OneAIFW 在请求大模型前自动脱敏隐私数据。这里讲清两个开源工具的工作方式、适合场景、上手命令和使用时需要注意的坑。
AI 编程工具的关键不只是“让模型写代码”，而是理解 Token、工具调用、代码库索引、规则配置和上下文管理。掌握这些机制后，可以更稳定地完成代码检索、需求拆解、问题排查、流程图生成和项目协作。
围绕 Electron 桌面应用的启动链路、安全 Fuses、ASAR 打包、完整性校验、IPC 与离线授权验证展开，说明本地运行时代码容易被劫持的原因，并给出更稳妥的加固设计。
NVIDIA DGX Spark 是面向本地 AI 工作负载的桌面超算，核心价值在于离线推理、图像视频生成、知识库和 LoRA 微调。围绕硬件约束、部署流程、微调方法和适用人群，讲清它能做什么、不能做什么。
