在深入讨论绕过技术之前，我们需要先理解一个基本事实：Prompt Injection 之所以成为 LLM 安全领域最棘手的问题之一，不是因为它神秘，而是因为它本...

因此，在执行 Compaction 时，我们会使用和父对话完全一致的 system prompt、user context、system context 以及工...

AI领域从小龙虾到爱马仕，又多了一个新词 - harness engineering。AI从提示词工程（prompt engineering），到上下文工程（c...

上一篇把 reward 从“一个分数函数”拆成了系统接口。这一篇继续往上游走：reward manager 为什么能拿到 data_source、reward_...

你信心满满地打开 Claude Code 或者 Cursor，敲了一行 prompt，让 AI 帮你"写个功能"。

构建稳健的AI应用，可远不止“发个提示词就完事”这么简单。你得把上下文拿捏得死死的，还得能摸清对话的来龙去脉。而Spring AI的Advisors API，就...

当 AI coding agent 已经能写代码、跑测试、读 issue、开 PR，真正的瓶颈就不再是“怎么写一个更聪明的 prompt”。更大的问题变成：谁来...

上周五下午 5 点，我临时接到通知：6 点前要交周报。当时我手头上还有一个没结束的会议，根本不可能坐下来慢慢写。

买的科普书要么太专业、全是文字，孩子翻两页就扔；要么图画好看但没干货，看完啥也记不住。

每天追新模型，订阅三四个 Pro，Prompt 写了几百条，收藏夹里 50+ 教程，新工具一出，第一时间体验。

对方也会一脸懵：排序什么？数组？链表？整数？字符串？升序还是降序？用什么算法？时间复杂度要求？要不要稳定排序？

2026 年 3 月，Karpathy 上了 No Priors 播客，谈到 AutoResearch 和他所说的"loopy era"。核心意思不是"多写几个...

过去两年，开发者花大量时间在"怎么写好一条 prompt"上。但当模型能力到达某个阈值后，单条 prompt 的边际收益急剧递减。真正拉开差距的变成了：你能不能...

过去两年，我们用 AI 编程助手的方式，本质都是"一问一答"：你写一条 prompt，它给一段结果，你看一眼、再写下一条。「人始终站在循环里」，是那个一轮一轮发...

你写了一条Prompt：作为资深后端工程师，请review这段Python代码，遵循PEP8规范，检查潜在bug。

要不说 AI 圈真的是造词大师。提示词工程刚火完，Harness 工程还没消化完，现在又轮到一个新词——Loop Engineering。

在 AI 图像生成和 AI 视频生成场景中，Prompt 已经从简单文本描述，逐渐变成一种结构化的创作指令。一个可用的 Prompt 往往需要包含主体、场景、镜...

上一节中通过RAG方法，大模型已经获取到了公司的私有知识。为了方便调用，将其封装成了几个函数，并保存在了 chatbot/rag.py 中。 现在你可以通过如下...

最近，Addy Osmani 发布了一篇题为《Loop Engineering》的文章。