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05-24

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Harness Engineering：从提示词到系统驾驭，AI 工程化落地

本文梳理了大模型工程化落地的三大演进：提示词工程（精准提问）、上下文工程（信息管控）到驾驭工程（系统控模型）。大厂实践显示，驾驭工程是构建可靠智能体的关键，虽存争议，但却是当前连接能力与生产力的必经之路。

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05-19

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RAG 工作机制详解

RAG（检索增强生成）通过检索知识库中与问题相关的片段，再让大模型基于这些“参考资料”生成答案，解决了直接输入大量文档导致的上下文溢出、成本高、速度慢问题。完整流程包括数据准备（分片、向量化索引）和回答生成（召回、重排、生成）两个阶段。

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05-18

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LangChain

AI Agent 核心概念整理

作者为准备大模型应用开发岗位，系统梳理了Agent核心知识体系。文章从LLM、Token、Context、RAG、Prompt、Tool、MCP、Agent等十个概念展开，深入讲解作用机制、技术实现及行业价值，并附面试速记，助你快速搭建AI技术认知框架。

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03-07

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OpenClaw 驱动：我搭建了一套刷题计划自动化系统

大三为实习秋招，用 OpenClaw 搭建群聊 Agent：8 周算法/SQL 按天题单早推送、晚回执，未完自动顺延，题解同步文档与 Bitable 看板，形成低摩擦可迭代刷题系统。

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03-03

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Codex 安装与配置教程 (Windows+macOS)

Codex 是 OpenAI 的 CLI 代码助手，专注代码生成、理解、调试、重构，并可结合本地项目上下文。安装流程：先装 Node.js（LTS），再 npm 全局安装 Codex CLI，配置 OPENAI_BASE_URL 与 OPENAI_API_KEY 环境变量并验证。

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