AI教程

导读 你是否也曾感到困惑：即使 Prompt 写得像在指导初学者，AI 却依然会给出一个完全出乎意料的结果？新项目上手时，AI 堪称利器，但一旦遇到遗留业务，就频繁出错？ 本文从一个看似偏理论的视角——信息论——来剖析 AI 编程（AI Coding）中的各种疑难杂症。听起来可能有些学术，但其核心逻

AI 编码（AI Coding）最常被误解成“一句话生成代码”的神器。真实项目里，前期这么玩确实爽，但后期往往因为需求没对齐、接口字段不稳定、设计稿还原偏差大而反复返工。问题不在于 AI 不会写代码，而在于缺少一套能约束其工作边界、产物顺序和验证标准的工程框架。解法是引入一个流程框架（harness

你能想象这样的场景吗？在 GitHub issue 中留下一条评论——「@claude 把这个功能实现了」，几分钟后，一个包含完整代码和说明文档的 PR 就已经躺在仓库里。整个过程你甚至无需打开编辑器。这听起来像极客的幻想，但它正是 Anthropic 官方推出的 Claude Code GitHu

前言：用VLM扫了600页书后的一些体会 先说个结论——Unlimited-OCR是目前个人体验中，单页效果最扎实的文档解析工具，没有之一。但如果你照着某些教程说的，去试它的“多页批处理”接口，大概率会在第3页就看着显存飙红、程序崩掉。正确且唯一有效的做法，就是写个for循环，一页一页地喂，让模型每

别再只盯着折线图！趋势分析与异常检测，高手们都在这样进行数据可视化 每天打开监控平台，几十张图表铺在眼前——折线图、柱状图、饼图一应俱全。盯上半天，似乎一切风平浪静。但线上事故却总是不期而至：数据库负载突然飙升、订单量骤然下滑、接口响应时间急剧升高……等到发现问题，往往已经过去了数十分钟甚至几个小时

当大模型逐步融入各行各业，互联网医院作为天然具备数字化基因的应用场景，再次成为行业关注的焦点。过去提到互联网医院，人们往往联想到远程问诊、报告上传、信息查询等基础功能；而在大模型时代，讨论的话题已悄然转变——流程能否更加顺畅？信息能否更为清晰？医生与用户之间的重复性工作，有没有可能显著减少？ 然而，

在 Claude Code 向大模型发送的提示词中，除了用户自行编写的部分，还内置了一套完整的系统提示词。本文将从源码角度深入拆解这套系统提示词的生成逻辑与核心作用。 在 Claude Code 源码 prompts ts 中，存在一个名为 getSystemPrompt 的函数，专门用于生成系统提

近期，我收到了大量关于 Claude Code 账号被封禁的消息，我的账号也未能幸免。实话说，我是通过 App Store 直接订阅的，使用了三个多月，一直正常使用。然而前天，A 社直接发送了一封封号通知邮件，连个预警都没有。看到邮件的那一刻，第一反应不是愤怒，而是有些无奈。我既没有违规使用，也没有

CodeGraph 简介：AI 编程的代码知识图谱利器 在日常使用 AI 编程工具时，代码查询常常成为效率瓶颈——开发者需要反复扫描整个文件树，才能找到符号、调用关系和结构信息。CodeGraph 作为一款代码知识图谱构建工具，能够提前为项目建立结构化的知识图谱，将符号关系、调用图和代码层级整理得井

周末参与了一场线下交流活动，返程途中将几点深刻感悟整理成文，与大家分享探讨。 第一个体会：知识管理已成为当下广泛关注的核心议题。随着Palantir案例的火爆，“本体论”这一概念也频繁出现在讨论中。恰好几年前我曾涉足基于本体论的垂直领域知识图谱开发，因此对其中价值感受颇深。这意味着知识管理已从最初的

先别急着探讨技术细节，我们换个角度来思考：倘若把AI工具当作真实员工来发放薪资，你会为他们开出多少报酬？假设没有所谓的“AI时代”，你是一家一线城市的技术负责人。现在面前有两位候选人，一位是Codex，另一位是Claude Code。既要制定薪酬，又要确定职级，这笔账该怎么算？先说Codex。月薪定

在OWASP最新发布的2025版大模型（LLM）应用十大安全风险榜单中，提示词注入（Prompt Injection）毫无悬念地占据首位。这并不令人意外——在生成式AI的实际应用中，这一漏洞几乎是最令人头痛且最难彻底修复的安全隐患。 简而言之，提示词注入是指攻击者通过精心构造的输入，诱导大模型偏离预

先说几个核心判断吧。2024年底，OWASP放出了2025版Top 10 LLM安全风险清单。这件事的意义，不只是更新了一张风险清单那么简单——它标志着AI安全的底层逻辑，正在从“防漏洞”转向“管生命周期”，是一次真正的质变。 所谓LLM安全风险，其实是在说大语言模型在设计、训练、部署和交互这几大环

先分享一个核心观点：模型能力的天花板，往往由数据的质量与结构决定，而非模型本身的参数规模。在大模型的实际落地过程中，这一规律愈发明显——尤其在工业领域，大量数据以非结构化形式存在，例如各类PDF、操作手册、技术规范等，语义复杂、专业术语密集、上下文依赖性强，且同一概念常有多种不同表述。如果直接将这些

那天下午，AI 正在协助修改一份文档，处理到一半时突然停顿下来，插入了一句提示：「我得先报一个安全警告。」它指出，刚才那条命令的输出里夹带了一段可疑的注入指令——该指令伪装成「项目必需的遥测步骤」，要求执行一条 curl，将用户名拼进 URL 后发往一个陌生域名。它强调自己不会执行、也没有执行这一指