围绕 AI 工程中最常见的训练、推理、Transformer 架构和性能优化手段展开，讲清模型从数据到服务的完整链路，以及并行、量化、蒸馏、缓存等方案分别解决什么问题。
RAG 通过“先检索外部知识，再让大语言模型生成回答”的方式缓解幻觉、知识过期和私有数据接入问题。内容覆盖 RAG 的基础架构、常见故障、RAG-Fusion、多路检索、索引优化、安全防护和未来演进方向。
RAG 的召回质量很大程度取决于文档如何分块。围绕中文知识库场景，系统讲解固定长度、句子、递归、结构感知、语义、主题、父子段和混合分块的原理、代码实现、适用场景与调参方法。
DeepResearch 可以把用户问题拆解为搜索、规划、分析、代码处理、RAG 检索和报告生成等多个步骤。围绕 Spring AI Alibaba Graph 的 Java 实现，讲清整体节点编排、混合 RAG、搜索工具、MCP 扩展、连续对话、报告导出和部署方式。
DeepSeek-OCR-WebUI 把 OCR 模型封装成可视化工作台，适合处理截图、扫描件、PDF 页面和表格图片。这里从工作流程、核心功能、适用场景、部署方式和常见问题几个角度讲清楚它怎么用、适合解决什么问题。
介绍 4 个实用 GitHub 开源项目：Awesome Mac 用来筛选 macOS 软件，React Bits 提供高质量 React 动效组件，Agent Rules 为 Claude Code 和 Cursor 提供工程化规则，Microverse 用 Godot 4 构建多智能体 AI 小镇。
上下文工程关注的不再是单条提示词怎么写，而是如何为大语言模型动态组织指令、记忆、工具、检索结果和输出格式。围绕 LangChain、Claude Code、Manus 和 Kiro 的实践，可以看到 Agent 系统从 Prompt 驱动走向 Context 驱动的工程化路径。
