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用 AI 的工程视角写一次跨栈协议改造（16 个 task、35 个 commit、11 个 bug）：作为 implementer 子会话、reviewer 子会话被 dispatch 时各自能看到什么、看不到什么、被什么约束。复杂工程里 AI 最需要的不是更自由，而是更清楚的边界、更短的反馈回路，以及人类主审负责最终取舍。
当 AI 代理写代码的速度远超人类审查速度时，你需要的不是更好的 prompt，而是一套完整的缰绳系统。本文记录了在真实全栈项目中落地 Harness Engineering 的完整过程——从引入 Ruff、重构 CLAUDE.md、到架构约束脚本和 CI 门禁，最终用 Superpowers 补全工作流层。
让大模型掌握你的专属知识，RAG 和 Fine-tuning 是两条截然不同的路。一篇文章讲清楚两者的原理、优劣、成本和适用场景，帮你做出正确选择。
你每天在用的 Claude Code 就是一个 AI Agent。它是怎么思考、规划、调用工具、一步步完成任务的？从 ReAct 框架到 Agent Loop，带你看透 AI Agent 的工作原理。
Skills 是 AI Agent 的"入职培训手册"——用一份 SKILL.md 文件教会 AI 如何完成特定类型的任务。从原理到实战，带你搞懂怎么设计和使用 Agent Skills。
从充电线乱象到 USB-C 统一，MCP（Model Context Protocol）正在为 AI 工具生态做同样的事。一文搞懂 MCP 的原理、架构、生态和实践。
2025 年春节前夕，DeepSeek 以 600 万美元训练成本打造出媲美 GPT-4 的模型，引发 NVIDIA 单日市值蒸发 5900 亿美元。这场风暴背后的技术创新、市场逻辑与深远影响。
从零开始理解 Google 的"Attention Is All You Need"论文，看 Transformer 架构如何用"注意力"取代了传统模型，成为当今 AI 时代的基石。
从 Vision Transformer 的切片机制，到视觉与语言的桥梁，再到不同类型图片的识别原理，全面解析多模态大模型的视觉理解能力。