探索 人工智能
AI 编程实践、提示词工程、LLM 集成与前端智能化开发技巧
Cursor 生成代码的最小回归集：10 条必测用例与验收标准
AI 生成代码快，但回归风险高。本文给出可直接复用的最小回归测试集，覆盖功能、边界、回滚与稳定性，避免“改一处坏三处”。
Cursor 项目级提示词规范：把需求写成 AI 可执行任务单
很多团队用 Cursor 的问题不是不会提问，而是没有项目级约束。本文给出可复制的 Prompt Spec 模板，覆盖范围、非目标、验收、回滚与评审。
AI Agent 并发与可靠性：100 人同时用不崩的工程设计
AI Agent 上线后最先崩的往往不是模型，而是限流、超时、重试、并发写入与上下文隔离。本文给出一套从单机 Demo 到可承载并发的工程化方案：队列与限流、幂等与重试、会话隔离、降级与熔断、可观测性与告警，让你的 Agent 在高峰期仍然可用、可控、可复盘。
AI Agent 安全与权限控制：一个容易被忽视的落地命门
Agent 系统最大的风险通常不是模型答错，而是越权执行和不可追责。本文从威胁建模、最小权限实现、Prompt 注入防御、工具网关、审计追踪与应急演练六层给出可落地方案。
大模型函数调用（Function Calling）工程实战：从设计到落地
Function Calling 不是“让模型调 API”这么简单，而是 Agent 执行层的稳定性核心。本文给出工具定义规范、调用编排、失败处理、并串行策略、可观测与测试体系，帮助你把调用链做成可交付工程能力。
多 Agent 协作架构设计：从概念到可运行的系统
多 Agent 的难点不在“多”，而在协作协议、权限边界、失败补偿和可观测闭环。本文给出串行/并行/仲裁三种协作模式、Orchestrator 最小可行实现、回滚与补偿机制、评估指标与面试可复用叙事模板。
提示词工程进阶：从“写 Prompt”到“让 Agent 可预期工作”
Prompt 不是“把话说清楚”，而是把不确定的模型约束成可控系统。本文给出 Agent Prompt 的结构化写法、工具调用提示设计、失败回路、测试用例、版本化与观测指标，让你的 Agent 输出稳定、可复盘、可迭代。
AI Agent 记忆管理实战：上下文窗口、RAG 与会话持久化怎么做才稳定
记忆不是“把历史都塞进 prompt”。本文用工程视角拆解 AI Agent 的三层记忆（短期/长期/外部），给出上下文窗口管理策略、摘要与结构化状态的落地方式、RAG 作为外部记忆的注入协议，以及多用户会话持久化与评估指标，帮你把多轮对话做得稳定可迭代。
Cursor 快捷键速查表（macOS/Windows）：从“会用”到“能提效”的 10 个工作流
把 Cursor 常用快捷键按任务分组（查代码、改代码、多文件、对话、审查与回滚），给出可直接照抄的工作流与最小回归清单，避免“快捷键背了也没变快”。