多场景自动化生产的专业性，不在于覆盖多少场景，而在于建立统一任务抽象和调度骨架，让场景像插件一样注册进来，共享重试、限流、日志、审核和成本统计能力。代码可以简单...

Codex 类 AI 编程工具已经不只是"补全一行代码"，而是可以读取仓库、执行命令、修改多文件、跑测试的编码代理。工程视角下，真正决定它能不能用于生产交付的，...

跨境电商广告不是“建个广告就等出单”，而是一套数据系统：账户结构、转化追踪、受众管理、素材测试、归因分析、预算控制和合规审核。专业视角下，核心是数据准确、事件可...

把六份专业的深化施工图审核交给一群 Agent 并行跑，听起来是件很爽的事——直到你第一次真正把成果交给设计院，发现机械说"栅顶检修通道够宽"、消防说"疏散宽度...

这些问题的共性在于：它们不是知识问题，而是系统问题。 一个人即使精通财务分析，若没有系统支撑，仍会在信息洪流中迷失。

摘要：Hermes 是 NousResearch 推出的开源大模型系列，因其原生函数调用（Function Calling）、结构化输出、强指令遵循能力，成为 ...

从Demo到生产系统之间存在巨大的工程化鸿沟。行业反馈最集中的三个问题——RAG检索效果不稳定、Agent无法调通业务系统、边缘端部署缺乏标准——本质上都不是算...

先看现象。你在网上能搜到的"AI 画 CAD"，基本逃不出这四类：第一类：文生图式的"平面图生成"。 输入一句"画一个三室两厅"，出来一张看着像施工图的图片。问...

AI 编码助手最大的风险不是写得差，而是"不受约束地做错事"。我把个人工作台的治理体系拆成了六层——宪法层定原则、执法层做硬拦截、流程层管怎么做、知识层管经验复...

量化交易项目的工程化管理，是把零散的策略脚本升级为可维护、可复用、可长期运行的系统，核心包括六个方面：合理的项目目录结构、配置与代码分离、模块化拆分（数据、策略...

在AI Agent技术快速演进的今天，工程实践的关注点正经历着一场深刻的范式转移。从Prompt Engineering到Context Engineering...

本文回答一个问题：在 AI 评标 + 暗标评审的环境下，投标人（尤其是中小企业）到底靠什么拿分？核心结论是——把招标文件里的评分点，翻译成“要求 / 章节 / ...

量化交易自学可以按六个阶段循序渐进：第一阶段建立正确认知（搞懂量化是什么、风险在哪）、第二阶段掌握编程工具（以 Python 为主）、第三阶段学会数据处理、第四...

如果说 AI 工程化 1.0 的核心思路是「说服 AI」——用精美的 Prompt 文本让 AI 自觉遵守规则，那 AI 工程化 2.0 的核心思路就是「约束 ...

这是一篇关于 AI 编程范式演进的深度解析文章，根据 Addy Osmani 的原文翻译并整理而成。文章探讨了从“提示工程”到“循环工程”的转变，以及开发者如何...

如果只关心末端力相对稳定，就可以大幅简化，甚至绕过复杂标定，采用“经验参数 + 被动柔顺 + 主动导纳试凑”的策略。

研究Claude Code源码、落地智能体系统这段时间， 很多人混淆两者概念，结合实战经验， 把最本质的关系和落地逻辑说透。 一、观点解读 业内常说用...

最近看到不少视频文章都在聊Harness Engineering， 结合我这大半年用Claude Code做Vibe Coding的真实体验， 有些很现实的感受...