教程
可复用教程
用步骤、前置条件和边界组织内容,方便直接照着做。
- 入门
- 步骤
- 边界
工作流
真实工作流沉淀
把多个资源、提示词和检查点串成可复用流程。
- 组合
- 节点
- 检查
方法论
可迁移的方法框架
把选择标准、设计原则和协作边界沉淀成可复用打法。
- 标准
- 原则
- 框架
复盘
对比与复盘
记录选择依据、失败原因和成本权衡。
- 结论
- 踩坑
- 维护
最新实战
最新 AI 实战稿
优先展示已经发布的教程、工作流和技术拆解,每篇都保留来源与适用边界。
Agent工程来源信息BMad 框架:AI 编程/软件开发/ Vibe Coding 方法论BMad Method 深度介绍:AI 编程正在从“提示词技巧”走向“工程流程” 过…2026.07.08
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AI工程化GitHub · deusyuMeta-Harness:模型 Harness 的端到端优化大语言模型(LLM)系统的性能不仅取决于模型权重,还取决于其 Harness:决定存储、检索和呈现给模型哪些信息的代码。然而,Harness 在很大程度上仍然依赖手工设计,而现有的文本优化器(text optimizer)与该场景匹配不佳,因为它们对反馈的压缩2026.06.06
AI工程化GitHub · deusyu渴望了八年,用 AI 三个月造出来八年来,我一直想要一套高质量的 SQLite 开发工具。SQLite 对整个行业如此重要,我始终困惑,为什么没人愿意在上面投入,打造真正优秀的开发体验。2026.06.06
AI工程化GitHub · deusyuAI 智能体的持续学习关于 AI 持续学习(Continual Learning)的讨论,大多聚焦于一件事:更新模型权重。但对于 AI 智能体来说,学习可以发生在三个截然不同的层面:模型(Model)、Harness 和上下文(Context)。理解这三者的差异,会从根本上改变你对2026.06.06
AI工程化GitHub · deusyu智能体评测就绪清单本清单是《智能体可观测性驱动智能体评测》一文的实操配套指南。那篇文章阐述了为什么智能体评测(Agent Evaluation)不同于传统软件测试,介绍了核心可观测性原语——运行(Run)、轨迹(Trace)、线程(Thread),并解释了它们如何对应到不同的评2026.06.06
实战来源
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选资源
先确认入口、场景和关键属性。
跑流程
记录步骤、输入输出和检查点。
提方法
把结论、限制和标准沉淀下来。