面试手记：高级 AI 工程师备战与思考

本文分享高级AI工程师面试备战与思考，从DIFY到Harness工程再到ETL数据基石，强调全链路架构能力与批判性思维。核心在于构建可靠AI应用系统，而非单纯调参，为开发者提供深度认知洞察。

2026-07-22 0

第3章 记忆系统：构建Agent的长短期记忆

本文详细讲解Agent记忆系统，包括短期记忆滑动窗口策略、长期记忆向量数据库实现，以及记忆压缩与遗忘机制。这些技术提升Agent的对话效率和上下文理解能力，帮助开发者构建更智能的AI应用。

2026-07-22 0

AI 入门看了很多：为什么还是不懂？从 Prompt:AI 工具到大模型原理一次讲清楚

本文从AI入门常见困惑出发，系统讲解Prompt、AI工具、大模型原理及工作流分层。帮助读者理解大模型如何工作、Prompt本质以及AI工具全景，避免常见误区，适合希望真正掌握AI应用的核心学习者。

2026-07-22 0

Embedding模型和LLM不是同一个东西：RAG核心组件深度剖析

本文深度剖析RAG核心组件，明确Embedding模型与LLM的本质区别：Embedding负责文字转向量，LLM负责理解生成答案。还介绍向量数据库Milvus实现高效语义检索，以及本地BGE模型在成本与控制上的优势。适合RAG开发者理解架构设计决策。

2026-07-22 0

又一个顶级 AI 终端诞生了！Kaku 开源:实测安装配置+分屏对决

开源AI终端Kaku实测体验，支持分屏同时运行Claude Code和Codex两个Agent，内置AI模式、Lazygit和Yazi等工具，基于Rust开发启动秒开，配置简洁直观，适合开发者终端深度使用。

2026-07-22 0

Dify workflow 运行时间1200s: Stopped by user

Dify workflow运行时间1200s显示Stopped by user，实际是APP_MAX_EXECUTION_TIME默认超时自动终止工作流，但代码将超时与手动停止共用枚举值导致消息误导。用户可通过调整环境变量延长超时配置，避免执行中断。

2026-07-22 0

如何当好 AI 的挂件

本文探讨程序员如何避免与AI同质化竞争，转而发展AI无法独立完成的能力。从内部感受、结果反馈、时间连续性、承担后果四个维度分析，指出人应聚焦挖掘用户需求、Harness Engineering、个人IP等方向，实现人加AI的最大价值。

2026-07-22 0

iPhone摄像头 在开发/调试过程中强行停止 App 导致 AVCaptureSession 没有被正常释放

在开发连续互通摄像头时强行停止App会导致AVCaptureSession未被正常释放，造成设备通道锁死。本文介绍无需重启Mac的恢复方法，包括终端清理rapportd和avconferenced进程，以及代码层面确保会话释放的预防机制，帮助开发者解决iPhone摄像头卡死问题。

2026-07-22 0

Vibe Coding 准备篇：如何让 Codex 写出自然连贯的中文

本文介绍如何让Codex在技术任务中写出自然连贯的中文。分析用词生硬和结构零散的原因，提供提示词约束方法，帮助模型优先使用具体动词和主谓句，建立论述主线，避免术语堆砌。通过约束提示词，让技术说明更易读、更专业。

2026-07-22 0

大模型真能在浏览器里跑 WebGPU 一招搞定

本文介绍如何利用WebGPU在浏览器中直接运行大模型，无需显卡或复杂配置。通过DeepSeek-R1-1.5B蒸馏版模型与Transformers.js结合，实现端侧模型本地推理。文章详解React与TypeScript的技术实现，展示浏览器端侧模型的高效与隐私优势。

2026-07-22 0

当 AI 学会写代码：自动生成 React 项目的 Agent 实战

本文介绍基于LangChain的ReAct模式构建AI编程助手的实战过程，展示AI如何学会写代码并自动生成React项目。该Agent通过文件读写、命令执行等工具自主创建TodoList应用，实现思考到行动的完整循环。适合对AI编程与React开发感兴趣的开发者。

2026-07-22 0

八大 Agent SDK 架构解析：你的下一个 Agent 该选谁？

深入解析八大Agent SDK架构，包括LangGraph、CrewAI、OpenAI Agents SDK等，对比编排模型、Token效率与成本差异。提供选型决策建议，帮助开发团队根据场景和规模选择合适框架，避免高昂迁移代价，聚焦生产级Agent应用。

2026-07-22 0

知识蒸馏是什么？为什么小模型不只学习答案还要学习概率分布

知识蒸馏通过让能力更强的教师模型引导小模型学习软标签中的概率分布，使小模型不仅掌握正确答案还能理解类别关系。这种方法能降低模型部署成本与推理延迟，适合资源受限场景。小模型在蒸馏训练中同时学习硬标签与教师分布，提升效果。

2026-07-22 0

LLM 四阶段和 Transformer 架构 二

LLM四阶段和Transformer架构二详解阶段二自监督学习过程，利用大量互联网数据训练模型调整参数。核心是多头注意力机制与前馈神经网络，通过层归一化和残差连接稳定训练。Transformer架构中查询向量坐标与矩阵运算实现文本补全，是LLM预测下一个token的关键。

2026-07-22 0

服务的骨架：网关:负载均衡:容灾:弹性与多机房 —— 推理系统架构五柱

推理系统架构以网关负载均衡容灾弹性伸缩与多机房部署为五大支柱。网关负责鉴权限流与路由，负载均衡采用前缀感知调度提升缓存命中率，双机房容灾实现高可用，预测式伸缩降低延迟与成本，多模型混部优化GPU利用率。这套推理系统架构保障服务稳定高效。

2026-07-22 0