共 34 篇文章
AI编程AI编程LLMPrompt效率工具代码生成
那些被管理层请进公司，却不被一线员工接受的FDE们。
文章围绕使用大模型辅助编程总结实践心得，比较不同Agent工具的使用方式，强调需求明确与迭代反馈对代码质量的影响，给出提升AI Coding产出稳定性与可验收性的具体建议。
2026-09-0925888
大模型LLM教程LLM模型推理技术原理开源
LLM 推理是如何工作的
图解LLM推理的两个核心阶段：Prefill计算密集型（TTFT）和Decode内存带宽瓶颈（TPOT），详解KV缓存、连续批处理、PagedAttention等优化技术，附开源学习资源。
2026-09-0151433
AI编程RAG教程LLM学习资源开源
2026 年 LLM 工程路线图（附免费开源的学习资源）
2026年LLM工程师完整学习路线图，覆盖提示工程、RAG系统、模型微调、Agent开发四大支柱，附免费开源学习资源和项目实战推荐，适合AI工程师系统进阶。
2026-09-0110222
大模型LLM智能体提示工程大模型LLMPrompt
Harness、LLM、Token、Agent、MCP…AI圈最烧脑的8个概念，一文彻底讲透
本文面向零基础读者，用最通俗语言讲透 AI 圈最易混淆的八个核心概念：LLM 是逐词预测的引擎，Token 是计费的最小单元，Context 是临时记忆，Prompt 决定指令质量，进阶的 Harness 是给 AI 的完整工作手册，Tool 与 MCP 打通外部能力，Agent 与 Agent Skill 实现自主任务。帮助普通人消除概念迷雾、建立系统认知。
2026-09-2016001
大模型LLM智能体RAG提示工程大模型LLM
一文彻底打通AI底层逻辑：从LLM到Agent，所有核心概念拆解透彻
本文从工程视角系统拆解 AI 底层核心概念：LLM 本质是逐词预测的概率模型，Tokenizer 负责文字与数字互译，Context/Window 是临时记忆体，Prompt 决定输出质量，Tool 与 MCP 打通外部能力，Agent 与 Agent Skill 实现自主任务编排。文章厘清概念间关系并指出底层逻辑恒定，适合想夯实 AI 认知、看懂新产品原理的进阶读者。
2026-09-2017000