告别聊天框：AI编程规则理应入库，.ai目录实践指南
借助AI写代码，为Claude Code、Cursor设定的规范与背景信息，究竟该存于何处？若零散地留在对话窗口或是不断膨胀的CLAUDE.md中，早晚得遗失。本文将阐明：它们应被纳入代码库，专属一个.ai/文件夹。🗂️ 极速概览（三言两语抓核心，实操见下文）背景信息切勿散落对话框，关掉即消、换人即断、标准日日变迁移至仓库，设立.ai/目录，随代码一同提交、迭代与审查此乃行业共识，AGENTS.md已纳入Linux基金会，绝非凭空捏造全篇约 1800 字 · 4 分钟阅毕 · 读完盼告之你的背景信息栖身何
AI写代码总出错？钱学森的控制论才是真解法
最近AI编程工具火得不行。从Cursor刷屏，到上个月Claude Code的史诗级更新（当然还有7月8日后可能需身份验证，哈哈），行业里甚至冒出个新词叫“Vibe Coding”（氛围感编程）。啥意思？就是开发者往椅子上一靠，跷着二郎腿，喝着咖啡，给AI丢几句模糊指令：“写个商城后台”、“修个Bug”。看着代码自动对齐，感觉自己像在指挥千军万马。这种“氛围”确实爽。但爽完一上手复杂项目，十有八九就崩了：AI写的代码漏洞百出，一运行报错连篇；你让它改A，它把B全毁了；折腾半天，发现查Bug、补锅的时间，比
AI日报：开源模型降本，企业争抢上下文入口
2026年6月25日 先看结论 今天的AI新闻有两条主线特别突出：一条是模型能力持续下沉，开源模型将长任务、代码和智能体成本不断压缩；另一条是企业AI开始争夺“上下文入口”，谁能接入团队消息、代码、文档和业务系统，谁就更容易成为日常工具。 AI竞争正从“谁更会回答”转向“谁更懂现场”。模型需要能处理长任务，应用需要能融入团队上下文，基础设施需要能支撑成本，物理AI需要能被验证和管理。 今日五大方向 01｜大模型与产品：Z.ai 发布 GLM-5.2，开源模型继续逼近长任务场景（Z.ai）。 02｜算力与基
AI系统核心概念解析：从Token到行动的全链路指南
最近关注AI的朋友，大概都见过那张流传甚广的图：Token、提示词、上下文、Agent、Harness、MCP、Skills七个概念层层向上排列，旁白写着"每一层都建立在前一层之上"。图形确实直观，但容易造成误解——仿佛越往高处就越"高级"，越接近最终形态。实际情况要简单得多：七个概念中，仅前三个存在真正的递进关系，后四个则是四种截然不同的角色，相互间呈现"谁调用谁、谁管理谁、谁被谁使用"的协作网络。掌握这一点，能显著提升理解AI产品的清晰度。接下来逐一解析，每个概念都提供两种视角：技术定义与通俗类比。理
AI科普：为何对话越久，AI显得越笨？
事情的经过是这样的。不少朋友初次深度体验 AI 时，常会碰到一个令人费解的状况。起初交流时，它相当机智，响应迅速，也能精准领会你的意图。你叫它润色一段文字，它清楚你的诉求。你叫它梳理一份策划，它也能顺着你的逻辑延伸。然而随着互动深入，感觉就不对了。你明明先前否决了某个思路，它后续却又把该思路捡回来。你明明早已更换了标题，它却又围绕旧标题做文章。你叫它继续打磨稿件，它越改越像把此前的所有版本揉成了大杂烩。你批评它一句，它态度诚恳地认错。没过几个回合，它故态复萌。此时许多人的直觉反应是，搞什么鬼，这 AI 怎
深度解析AI开发中的Harness机制
以下回答内容均由千问生成 Q: AI开发中的harness指的是什么，它是如何工作的? ——————————————————————— A: 在 AI 开发领域，Harness（常被译作“驾驭工程”或“马具”）指的是为 AI 模型搭建的一整套管控体系、运行环境与约束框架。 业内流行一个基础等式：Agent = Model + Harness。若将大模型（Model）视作一匹力量强大却易偏离轨道的“悍马”，那么 Harness 便是套在其上的缰绳、鞍具与马衔铁。模型主攻提供智慧与生成能力，而 Harnes
AI越来越像我之后，我才发现最大的失误，就是把它当成一次性工具！
日更第780篇，关注公众号，查看更多副业日记最近把工作加上Obsidian知识库后，我发现AI好像越来越像我、越来越懂我了。以前我用AI，像个渣男。今天找ChatGPT，明天找Claude，后天又试试Gemini。每个都聊，每个都只是"一面之缘"。每次打开对话框，都得从头自我介绍：我是谁、在做什么、喜欢什么语气、讨厌什么废话。AI倒是挺敬业，每次都给我一个像模像样的答案。好是好，但内容好像与我的业务不太搭，每次为了与自己业务更整合一点，我还得反复改。折腾一圈下来，我发现自己每天都很忙，结果却很散。AI好像
AI大模型核心架构与基础概念全解析
AI大模型核心架构与基础概念全解析视频概要本视频由马克老师从工程实践角度系统拆解当下AI领域的核心要素，涵盖大语言模型（LLM）、Token、上下文（Context）、提示词（Prompt）、工具（Tool）、统一接入协议（MCP）、代理（Agent）以及代理技能（Agent Skill）等。通过梳理这些基础概念及其相互关联，帮助观众掌握大模型的运行机制以及如何借助外围组件增强实际应用效果。1.大语言模型（LLM）与生成原理LLM定义：大语言模型以Transformer架构为基石，由Google团队于20
AI编程实践中的常见缺陷与诊断框架
AI编程已进入企业级应用阶段，但多数团队在新鲜感消退后，会遭遇同样的困境：AI生成的代码"表面看起来没问题，运行时就暴露缺陷"。这些问题并非偶发，而是具有规律性——它们可以被提炼、分类和诊断。本文总结了AI编程中的典型缺陷模式（Bad Smell）。这些并非简单的"AI表现不佳"这样模糊的评价，而是精确到可操作层面的诊断框架。这是最基础也最容易被忽视的一类问题。AI并非真正"记住"信息，而是在上下文窗口内进行模式匹配。一旦上下文超出窗口范围或被污染，AI的表现就会下降。主要表现：上下文衰减（Context
今天用AI发现的三个惊喜
今天在开车下班途中。广东这边的龙舟雨，从大概四五天前就开始下，一直是大雨、暴雨这种，预报说还有十多天。今天下班的时候还好，没怎么下雨，也是阴天。本来想着到家了再写这个公众号，但心里憋不住，刚好有想法，就直接用得到大脑一路语音过来了。然后我今天有三个特别惊喜的发现。第一个是语音合成接入。因为我之前一直订阅的是 MiniMax 的 token plan 套餐，49 块钱一个月。这个套餐其实包含了独立的生图、音频额度，但它不包含视频生成，视频要下一级的套餐才有。这个套餐的细节我是最近才 review 清楚的。我
AI入门指南：10个必须掌握的AI核心概念详解
使用AI工具时，你是否经常被各种专业术语困扰？“需要优化一下Token消耗”“建议用RAG方案，比微调成本低”“上下文长度不够了，要拆成多轮对话”每个字都认识，组合在一起却像天书一样。别担心。这篇文章用通俗易懂的方式，帮你理解10个最高频的AI概念。通俗解释：就是你跟AI说的话。但“提示词”特别强调结构化、有技巧的表达方式。举个例子：❌ 普通提问（发给文心一言）：“帮我写个周报”✅ 提示词工程（发给文心一言）：“你是一位资深项目经理。请根据以下信息，用Markdown格式写一份周报，包含：本周完成事项（用
聚焦智能体开发：CSDN与AMD共探AI工程化实践
大模型竞争进入下半场，核心在于“上下文分层架构设计”。近年来AI浪潮席卷全球，开发者们对大模型的认知逐年深化，一个贯穿始终的问题也日益具体化、无法回避：大模型虽强，究竟何时才能真正“替我们完成任务”？从单轮对话到如今的智能体（Agent）时代，软件开发的底层逻辑正经历一场静默的变革。开发者的关注重点，正迅速从单纯的“如何撰写提示词”，升级为如何进行深度的“系统工程设计”——我们需要对Token进行分配与分层上下文管理，需要用可复用的Skills连接真实业务，更需要设计精密的运行Loop。6月13日，由CS
AI工具选择指南：大多数推荐其实是在浪费时间
上篇文章讨论了提示词技巧，这篇聚焦工具选型和配置策略。社交媒体上充斥着各类工具推荐，但很多被吹捧的方案并非最优选择。我们需要从底层逻辑出发做判断，而非盲目跟随他人的建议。先抛出一个反直觉的观点：工具选型不是给程序员准备的，而是为你和AI这个组合准备的。你需要熟悉AI，你最好能修改它，缺一不可。对AI不熟悉的领域，生成的代码错误频发；如果你完全无法理解某个方案，出了问题根本无法介入处理。做产品时，优先采用轻量化方案。能不用的组件就别用，能用文件存储就别上数据库，能本地运行就别上云端，能用现成工具就别自己造。
长对话让AI变笨？深度用户实战技巧与底层原理解析
一、问题现象当你频繁与AI进行深入探讨和协作时，常常会遇到它变得混乱的情况：◕搞混了之前反复确认过的关键要素；◕记不清最终版本是哪一稿；◕或者把好好的版本改成了低质量内容。这并非你的操作失误，也不是某款产品的bug，而是当前所有大语言模型共有的架构局限。核心症结：AI的“超长上下文”只是显存容量大，并不代表它真正拥有强大的记忆与思维能力。长时间对话后，它的记忆提取能力会发生显著变化。今天我们不仅分享作者的实战经验，还会深入剖析其背后的技术机制，帮助大家不仅会用AI，更能理解其原理。二、技术原因简析目前几乎
AI法律研究九十五：解构核心术语背后的风险
“九千年前，先民播种粟米，以此学会耐心守望；今朝我们以硅晶承载人类智慧，随时唤醒——这便是认知时间的封存。但在封存之前，必须厘清：那‘词元’由谁定义？那‘窗口’由谁度量？那‘代理’由谁授权？若只沉溺于吞吐的流畅，却无视算力的洪流与幻觉的迷障，便是本末倒置。”法律从业者审视AI，若初见炫目演示便乱了阵脚，那已先输一筹。古语云“射人先射马，擒贼先擒王”，于这数字江湖，此“王”即为核心术语。术语绝非简单的名词释义，它是责任的锚桩，亦是风险的命门。若看不透“词元”这一粒粮，便守不住数据跨境的关口；若读不懂“上下文