登录社区云，与社区用户共同成长
邀请您加入社区
Harness Engineering（能力治理工程）是当前Agent领域新兴的方向，核心目标是解决Agent的「可控性、可靠性、可优化性」问题，让Agent的能力可以被量化、被管控、被持续提升。可控性：通过反思校验，确保Agent的输出符合预期；可靠性：通过根因分析和修正，降低错误率；可优化性：通过经验沉淀，让Agent的能力持续迭代。
本文介绍了Python进程编程的核心概念与实践方法。首先解释进程作为操作系统资源分配基本单位的特性，包括隔离性、资源开销和多核利用能力。重点讲解了Python的multiprocessing模块，通过Process类实现多进程并行计算，并对比了线程与进程在CPU密集型任务中的表现差异。详细说明了进程间通信(IPC)的两种主要方式：Queue/Pipe和共享内存(Value/Array)，强调了对共
本文介绍了如何在HarmonyOS NEXT中使用ArkUI的animateTo API为Tabs组件实现自定义动画效果。文章首先对比了Tabs默认动画与animateTo的差异，强调后者在控制粒度、效果多样性等方面的优势。随后详细解析了AnimateParam配置参数和动画曲线类型，并展示了数据模型设计方法。核心实现部分采用分层状态管理，通过容器级和卡片级动画变量配合，实现了五种切换动画（缩放、
本文介绍了在HarmonyOS NEXT 6.1.1中使用ArkTS语言自定义底部标签导航栏的实现方法。通过.tabBar(@Builder)接口，开发者可以灵活构建包含图标、角标和动态样式的标签栏。文章详解了数据模型设计、核心构建方法buildTabBarItem的实现，以及通过图标切换、颜色变化等多维视觉反馈提升用户体验。关键点包括：标签数据接口定义、5标签最佳实践、角标自适应处理，以及选中态
摘要： 本文介绍了在HarmonyOS NEXT中使用ArkUI框架的Tabs组件实现可滑动标签导航的完整方案。通过“今日资讯”新闻应用示例，详细解析了scrollable属性的技术优势、数据模型设计及核心布局实现。文章重点阐述了Tabs组件的原生性能优势（如60fps流畅手势联动、懒加载），并提供了标签栏与内容区联动的代码实践，包括状态管理、Emoji图标集成及二维数据渲染优化。最后展示了如何通
鸿蒙 ArkTS ColumnStretch 布局详解 ColumnStretch 是鸿蒙 ArkTS 中一种基于 Column 容器的垂直排列布局模式，其核心特征是所有子组件的宽度在水平方向自动拉伸填满父容器，垂直方向按需排列。这种布局方式特别适用于纵向列表、表单页面、信息流卡片等场景，能够实现子组件像橡皮筋一样自动拉伸的效果。 核心实现 通过设置 Column().alignItems(Ite
ColumnStretch是鸿蒙ArkTS中基于Column容器的垂直布局模式，子组件水平方向自动拉伸填满父容器，垂直方向灵活排列。适用于纵向列表、表单页面、信息流卡片等场景，无需为每个子组件单独设置宽度。通过alignItems(ItemAlign.Stretch)实现水平拉伸，justifyContent控制垂直排列方式（如居顶、居中、均匀分布等）。该布局简化了开发流程，确保界面元素宽度一致，
可以看到OpenClaw和Claude code都没有采用中心式的Multi-agent架构，而是subagent as a tool，这个想法很值得学习。现在的很多开源项目，仍然会采用Router、Planner、Special Agent的架构，有过LangGraph开发经验的应该都可以感受到，这种架构的优势在于可控性很强，但是劣势很明显，上下文非常难以管理，每一个subagent的上下文和O
本文介绍Claude Code的安装配置以及CC-Switch工具的使用。
大模型构建的5阶段流水线解析 本文揭示了构建大语言模型（如GPT、Claude等）的5个关键阶段，指出架构并非核心秘密，真正决定模型质量的是数据、训练和对齐过程： 数据清洗 - 从海量脏数据中通过多步过滤提取高质量内容，数据质量比数量更重要 分词处理 - 使用字节对编码将文本转化为模型可处理的token片段 模型训练 - 通过简单的"预测下一个token"任务，让模型自动学习语言能力 架构实现 -
本文深入解析了鸿蒙ArkTS框架中List组件的链式动画（chainAnimation）特性。通过对比静态列表与链式动画列表的视觉差异，阐述了链式动画在提升用户体验方面的重要价值。文章从ArkTS布局体系入手，详细剖析了List组件的核心属性与ListItem动画单元特性，揭示了chainAnimation的延迟计算模型、默认动画参数及生命周期机制。通过逐行拆解Demo代码，展示了如何结合ForE
本文介绍了如何在HarmonyOS中实现列表尾部加载功能，通过List.onReachEnd()事件和ListItemGroup组件构建分页加载的列表界面。文章详细解析了核心API的使用方法，包括触底回调机制、分组容器特性以及加载状态管理，并提供了完整的Demo架构设计。从数据模型定义到状态控制逻辑，逐步拆解了实现无限滚动的技术方案，最后还给出了性能优化建议和常见问题排查方法，帮助开发者快速掌握H
2026年AI岗位爆发式增长：需求与机遇分析 最新数据显示，2026年AI岗位需求呈现爆发式增长，其中具身智能岗位增长达15倍，新经济行业平均月薪升至49,608元。大模型研发、AI工程化、行业应用及AI产品四大方向成为热门赛道，包括大模型算法工程师、高性能计算专家、MLOps工程师等核心岗位需求激增，部分领域甚至出现"4岗抢1人"现象。特别是AI大模型应用开发工程师角色凸显，负责将AI技术转化为
本文系统梳理了截至2026年6月AI领域的核心概念及其关联关系，旨在帮助读者构建对人工智能的基础认知框架。文章首先区分了判别式AI（如图像识别）与生成式AI（如ChatGPT）的本质差异，重点解析了大语言模型（LLM）作为当前AI浪潮底层技术的革命性意义。随后详细解释了token（词元）、提示词（Prompt）工程、上下文机制等关键概念，并深入探讨了AI Agent如何通过工具（Tool）和技能（
AI大模型应用开发工程师是连接AI大模型能力与具体业务场景的关键角色，主要负责将大模型的"后台超级能力"转化为实际应用解决方案。他们需要： 理解大模型的核心能力与局限 设计适合业务需求的AI应用架构 通过工程化手段实现模型能力落地 优化应用性能与用户体验 典型工作包括：提示工程、API集成、数据处理、性能调优等，需要同时具备AI知识、工程能力和业务理解。随着MCP/A2A等协议发展，这类工程师还需
3. 用 set_entry_point / add_edge / add_conditional_edges 定义边。2. 用 add_node 注册所有节点（名字→函数的映射）。1. 创建 StateGraph 实例,传入状态结构定义。4. 调用 compile() 编译为可执行的图。
如果你想把这篇文章和源码对着看，可以先留意文中出现的几个文件名。这个系列会继续按源码往后拆；
学习
——学习
联系我们（工作时间：8:30-22:00）
400-660-0108 kefu@csdn.net
MCP技术社区
openEuler 社区
人工智能6S服务平台
AI编程社区
魔珐星云开发社区
AtomGit AI 社区
