RAG进阶 - 评估
RAG系统由检索与生成两个解耦模块构成，二者评估方式不同。检索质量采用Hit Rate、MRR、NDCG等自动化指标，可按监控、深度分析和A/B测试场景组合使用；生成质量借助RAGAS框架，通过Faithfulness、Answer Relevancy、Context Precision和Cont…
从提问到洞察
作者记录了淘宝百亿补贴数据分析助手 Agent 的实战方案：系统以意图识别、Supervisor 调度、ReAct 专家执行和 Harness 约束构成多 Agent 架构，通过 MDL 语义模型和六层知识库把自然语言转成受约束的 SQL，再由 Analysis Agent 做波动归因与递归下钻。
python并发
Python并发编程有线程、进程、协程三种方式，需按CPU密集或IO密集场景选型：多进程可利用多核但耗资源，多线程适合IO密集但受GIL限制，多协程适合超多任务。Python慢主要因解释执行和GIL。文中还介绍了多线程的创建、queue通信、锁与线程池，以及多进程开发。
辞山城，入云谷
今天是我实习第一天，领工卡、配电脑、装环境后，导师给了三个方向：ERP+AI逻辑编排、类似superpowers的harness、以及serverless平台。其中第二个方向因为简单优先考虑。感受是太久没上班，下班只想睡，明天还得补ERP知识。希望下周能拿到AI API key。
镌刻与留白的变奏
从广州回来后，我梳理了当前主流通用Agent的记忆架构演变过程。文章以OpenClaw的四层结构为主线，延伸到Claude Code、Hermes和Generic Agent的方案，重点分析了自进化机制中Skill的生成、合并与遗忘问题，并提出了对Skill通用性和迭代成本的思考。
机械之心 · 一
在这篇文章中，我从个人视角出发，探讨了用大语言模型模拟人类情感与记忆的可能性与困境。我认为，当前的模型本质上是“薛定谔笼子里的字典”，即便补充记忆、情感或语气，也难以真正实现人机共情。时间与精力的动态变化、情感的量化表达依然是核心难题。
重生之为什么AI应用岗机考考AI
在这篇文章中，我记录了自己在雨天整理AI算法模板的一天。我总结了机考中常见的K-means聚类、并查集、卷积、线性与逻辑回归、动态规划等考点，附带核心代码示例。同时，我强调掌握NumPy至关重要，并分享了华为题单供参考。
摸鱼小记
我总结了上学期的智能眼镜Agent项目，核心围绕端侧BERT过滤、记忆树偏好更新和多智能体协同校验的三层架构，解决了噪音过滤、个性化偏好与低延迟决策三大痛点。测试显示能拦截86%无用信息并节省73.6%处理时间。
于山之半，望峰之顶
我分享了求职AI agent岗的见闻，认为AI将淘汰大量程序员岗位，但agent工程仍有价值。我描绘了AI重塑软件的愿景：从开发工具到个人化数字分身，未来AI甚至能做研究。作为降临派，我对此乐观，但也感叹现实生存不易。