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AI Coding

共 4 篇文章

1. 大模型 AI 编程概念全景图

AI 编程生态的概念全景图,从基础大模型层到应用工程层、工具扩展层和开发范式层,梳理 LLM、Token、Embedding、RAG、Tool Calling、MCP、Agent、SDD 等核心概念的定义与层级关系。

2. Agent 开发备考与学习指南

Java 后端和架构师转 Agent 开发,核心不是证明自己会调模型 API,而是证明自己能把非确定性的 LLM 能力放进可评测、可审计、可治理的企业系统。

3. 提示工程原则与实践

提示工程不是“咒语技巧”,而是把任务目标、上下文、约束、示例、输出格式和验收标准组织成模型可执行指令的工程方法。

4. Context Engineering:为 Agent 构建高信噪比上下文

Context Engineering 不是把更多资料塞进上下文,而是在每一步为 Agent 选择最少、最可靠、最能推动任务的信息,并让它在长任务中持续维护这份状态。