文章摘要 本文提出"对抗式开发"模式，旨在解决AI辅助开发中的风险控制问题。传统单Agent模式存在自证自审的缺陷，作者建议采用Codex+Claude双模型分工：Codex负责实...

《AI算力优化：模型量化与算力利用率提升技巧》深入解析云原生与AI基础设施的核心技术。文章系统介绍了模型量化的基本概念、技术原理（如容器化、Kubernetes编排）及实践方法，包括Docker/K8...

Spring AI 为 Java 生态提供了大模型集成的标准化方案，其核心价值在于将 Prompt 管理、模型调用、RAG 管道和向量存储统一到 Spring 编程模型中。通过 ChatClient ...

AI 生成前端界面的 Prompt 工程，核心在于将隐式的工程约束显式化、结构化地注入生成过程。四层 Prompt 架构——系统层定义不可违反的红线规则，上下文层注入与任务相关的 Token 子集，任...

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本文深度解析 skill-evolver 开源项目的核心架构——8阶段进化循环、三层评测流水线、5维AND门控、分层变异策略，以及用自举测试从88.9%跑到100%的完整实验记录。适合正在写Skill...

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本文介绍了AI大模型实战系列文章，重点分享Milvus向量数据库的Attu可视化工具安装与Python整合案例。Attu作为官方开源的图形化管理工具，提供跨平台支持、数据库全生命周期管理、向量检索等核...

Coding Plan 一码难求？用蓝耘 MaaS 按量付费，把 GLM-5.2 无缝装进 Claude Code