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AI 工程
共 16 篇文章。
01
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02Agent Memory 不是聊天记录仓库：记忆系统的数据治理
从记忆提取、权限、冲突和删除设计代理长期状态。
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03评测驱动的 AI 开发：把模型迭代变成工程迭代
构建离线样本、评分器与人工复核闭环。
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04多模态文档流水线：图片、OCR 与结构化数据如何对齐
设计可追溯的扫描文档理解流程。
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05LLM 缓存的语义：省钱之前先避免答错用户
讨论精确缓存、语义缓存、权限隔离和失效策略。
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06AI 代码审查怎样避免“听起来像问题”
把 AI 审查从风格建议转为可复现的风险发现。
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07网页内容中的提示注入：浏览器代理如何保持任务边界
建立浏览、提取和执行之间的信任分层。
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08MCP Server 安全审查：工具描述之外还有真实权限
从输入验证、资源范围、审计和提示注入分析 MCP 工具安全。
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09做 RAG 之前先做评测：别让向量数据库替你定义问题
从问题集、证据标注和检索指标出发构建小型 RAG。
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10Kimi 开放平台工程实践：先核验能力，再设计产品
以 Moonshot 官方平台为准，设计模型发现、长文本输入和降级策略。
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11接入 DeepSeek API 前要补齐的生产边界
覆盖端点配置、超时、错误分类、幂等和模型能力探测。
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12用 Zod 守住模型输出：从“像 JSON”到可依赖的接口
演示如何把模型结果纳入 TypeScript 的运行时类型边界。
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13GPT 模型选择不是排行榜：按任务风险配置推理预算
建立面向分类、生成、代理和审查任务的模型选择框架。
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14Claude 参与代码库协作时，哪些任务值得交给长上下文
分析长上下文模型在架构阅读、迁移评估和审查中的优势及验证方法。
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15AI Agent 的工具权限：最小授权如何落到工程流程
从文件系统、网络、凭据和生产写入四个维度设计代理工具权限。
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Codex 上下文工程：让代理先理解系统，再开始写代码
讨论仓库探索、上下文压缩、局部真相和任务更新，避免代理在长任务中偏离目标。