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人工智能 #RAG#Agent#Embedding#Prompt Engineering#AI Coding#向量检索#权限控制#断点续传

淘宝闪购 AI 工程终面：RAG、Agent、AI Coding 与工程化答题框架

围绕淘宝闪购 AI 工程岗终面常见问题，系统拆解 RAG、Embedding、相似度计算、Prompt 注入防护、Agent 演进、文件上传、权限过滤和 AI Coding 等核心知识点，帮助把 AI 项目讲得完整、可信、可落地。

发布于 2026-05-03
人工智能 #RAG#Agent#Claude Code#grep#ripgrep#向量检索#代码搜索

Agent 代码搜索为什么回到 Grep：Claude Code 零索引架构解析

Claude Code 和 Codex 在代码搜索中都选择了零索引路线：不用 embedding，不建向量库，而是让 LLM 驱动 ripgrep 多轮搜索。围绕工具调用循环、ripgrep 性能、Cursor 对比和 token 成本，讲清这种架构为什么在本地代码库里成立。

发布于 2026-04-30
前端 #Agent#Markdown#MCP#A2UI#JSON Schema#Tool Calling#流式渲染

Agent 对话中卡片式 UI 的协议设计

卡片式对话不是把组件塞进聊天框，而是涉及模型输出、Markdown 流式解析、实时数据获取、跨端渲染和事件通信的一整套协议设计。这里系统讲解代码块扩展、占位符、自定义标签、增量 Patch、Tool 驱动以及四层统一协议的落地方式。

发布于 2026-04-17
人工智能 #Agent#Claude Code#CLAUDE.md#Prompt Engineering#项目规范#知识管理

用好 Agent 的关键：用 CLAUDE.md 建立分层约束体系

智能体在没有规则的目录里会直接执行任务，久了就会留下混乱的文件结构、命名和上下文。约束先行要求先写全局与项目级 CLAUDE.md，再让 Agent 按规则开发、研究或管理知识。

发布于 2026-04-14
人工智能 #SkillClaw#Agent#LLM#技能进化#自动化评测#多用户系统

SkillClaw：让 Agent 技能库在夜间自动进化的闭环框架

SkillClaw 是阿里 DreamX 团队开源的 Agent 技能进化框架。它把多用户交互轨迹沉淀为共享证据，在后台自动修正或创建技能，并通过夜间验证把更好的技能同步给所有 Agent。

发布于 2026-04-11
人工智能 #Agent#CI/CD#QClaw#Connector#Multi-Agent#OAuth 2.0#办公自动化

办公 Agent 的 CI/CD：用 Connector 打通 AI 输出到工作流交付

办公 Agent 的瓶颈已经从“能不能生成内容”转向“能不能把结果交付到真实工作流”。围绕 QClaw V2 的 Connector 和 Multi-Agent 能力，讲清 AI 办公自动化如何从对话框输出走向文档、邮件、会议和多角色协作。

发布于 2026-04-09
人工智能 #Claude Code#SKILL#Prompt Engineering#Agent#人格蒸馏#知识库

用 Claude Code Skill 蒸馏人物认知框架：张雪峰 Skill 的设计思路

Claude Code Skill 可以把人物的判断框架、表达风格和案例材料封装成可复用能力。这里以张雪峰 Skill 为例，拆解资料调研、心智模型提炼、决策启发式、表达 DNA、测试验证和安装使用流程。

发布于 2026-04-09
人工智能 #Agent#Harness Engineering#Context Engineering#Multi-Agent#Claude Code#Codex#Agent Skill

用 Harness Engineering 驱动长任务 Agent：从大代码库蒸馏 Agent Skill

讲解如何用角色拆分、文件系统协作、质量门控和人工决策，把超大代码库中的设计模式提炼为可复用的 Agent Skill。重点覆盖多 Agent 编排、handoff 文档、Just-in-Time Context 和 review-action 收敛流程。

发布于 2026-04-05
人工智能 #Agent#LLM#Memory#RAG#向量数据库#Redis#PostgreSQL

Agent 记忆模块设计：从记忆分类到写入、检索与反思

Agent 记忆模块不能只把聊天记录塞进数据库。合理的设计需要区分工作记忆、情景记忆、语义记忆和程序记忆，并围绕写入、检索、反思、遗忘和存储架构做工程取舍。

发布于 2026-03-30
人工智能 #Bytebot#Agent#Docker#虚拟员工#视觉模型#Linux 桌面#企业自动化

Bytebot 本地 Docker 部署：企业虚拟员工的可视化落地方案

Bytebot 是一种带可视化 Linux 桌面的 Agent，可以在本地 Docker 容器中执行浏览器、邮件、开发工具、办公软件等桌面任务。它适合企业用来落地数字助理，但也要面对视觉模型成本高、执行速度慢、权限治理复杂等问题。

发布于 2026-03-29