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
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 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 必考知识点：记忆机制、任务规划、工具调度完全拆解
从“Agent 为什么会失控”出发，系统拆解记忆（窗口/摘要/外部知识）、规划（拆解/校验/纠错）、工具调度（超时/重试/幂等/并发）三大模块，并给出可落地的最小 Demo 路径与评估指标。
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。
AI Agent 项目怎么做才有含金量：从“LangChain 模板”到“可落地工程”
面试官不缺“能跑起来的 Demo”，缺的是能讲清边界、指标、可靠性与安全的工程项目。本文给出含金量判定标准、三类高价值项目选型、可复用架构与叙事模板，以及一套从 Demo 升级到可上线系统的拆解清单。
前端转 AI Agent 面试避坑指南：面试官真实槽点全拆解
用面试官视角拆解前端转 AI Agent 的高频失败点，并给出“可验证的能力模型 + 项目叙事模板 + 30 天补短计划”，让你从会调用框架升级到能做工程落地。
Cursor Rules 实战：.cursorrules 与 .cursorignore 怎么写（含模板）
不是概念解释，而是可落地模板：从单仓到 monorepo 的 .cursorrules/.cursorignore 配置方案，包含分层规则、风险边界、评审清单和常见故障恢复流程。
代码生成提示词最佳实践：让 AI 写出生产级代码
掌握特定语言的 Prompt 技巧，学会生成单元测试、文档与重构建议，提升 AI 编程效率。
LLM 多轮对话上下文管理：Token 控制与记忆机制设计
详解如何在有限 Token 窗口内管理长对话，涵盖摘要压缩、向量检索记忆与成本优化策略。