Claude Code是一个革命性的AI编程工具，它将强大的Claude AI直接集成到您的开发环境中。Claude Code 是 Anthropic 推出的终端 AI 编码助手，在交互界面中通过 斜杠命令（Slash Commands）来控制 AI 助手的行为和上下文，合理使用斜杠命令，配合自然语言输入更加顺利完成开发操作。在使用 `Claude Code` 时有一些提升便捷性和功能性的操作，不

如前所述，我们希望它能够回复我们发送给它的每条文本。在本节课中，我们将编写一个简单的机器人，它会回显我们发送给它的所有内容。你可以随意给它起个名字。`getBotUsername()'和`getBotToken ()`必须返回从 @BotFather获取的机器人的用户名和令牌。机器人API基于HTTP请求，但在本书中我将使用Rubenlagus的Java库。如果你想了解如何在Java上编写Tele

现在AI还处于大基建时代, 所以先技术层出不穷, 一样一样的学透还是很难的, 但是理清楚他们的来龙去脉比较容易, 也能让我们面对新技术时不再那么迷茫和头疼。Fine-tuning微调。Claude Code源码。

智能体(Agent) 是一种能够自主规划、决策、执行任务的组件，核心是让大语言模型(LLM)根据任务需求，选择并调用工具，完成单靠模型自身无法解决的复杂问题没有Agent时，LLM 只能基于自身训练数据回答问题，遇到需要实时数据、复杂计算、外部工具调用的场景就会卡壳。有了Agent后，LLM 就像一个"指挥官"，能思考任务步骤->选择合适工具->执行工具调用->根据结果调整策略，直到完成任务。ch

LLM的知识不是实时的，模型训练好后不具备自动更新知识的能力，会导致部分信息滞后LLM领域知识是缺乏的，大模型的知识来源于训练数据，这些数据主要来自公开的互联网和开源数据集，无法覆盖特定领域或高度专业化的内部知识幻觉问题，LLM有时会在回答中生成看似合理但实际上是错误的信息数据安全性RAG(Retrieval-AUgmented Generation)即检索增强生成，为大模型提供了从特定数据源检索

Few-shot学习(Few-shot Learning)是指少样本学习，当模型在学习了一定类别的大量数据后，对于新的类别，只需要少量的样本就能快速学习，对应的有one-shot learning，单样本学习，也算样本少到为一的情况下的一种few-shot learning。Zero-shot学习(Zero-shot Learning)是指在训练阶段不存在与测试阶段完全相同的类别，但是模型可以使用

AR模型，代表作GPT，其特点为: Decoder-Only，基本原理: 从左往右学习的模型，只能利用上文或者下文的信息，比如: AR模型从一系列time steps中学习，并将上一步的结果作为回归模型的输入，以预测下一个time step的值。大语言模型(英文:Large Language Model，缩写LLM)是一种人工智能模型，旨在理解和生成人类语言. 大语言模型可以处理多种自然语言任务，

Velocity是一个基于Java的模板引擎，可以通过特定的语法获取在java对象的数据 , 填充到模板中，从而实现界面和java代码的分离!Web内容生成 : 生成动态Web页面。代码生成 : 生成Java源代码、SQL脚本、XML配置文件等。网页静态化 : 生成静态网页。Spring Security是一个功能强大的Java安全框架，它提供了全面的安全认证和授权的支持。与RBAC模型结合使用时

IDE: 称为集成开发环境, 把代码编写,编译,执行等功能综合在一起的工具。修改类名称: 类文件 ->右键- >Refactor/Rename。修改模块名: 模块->右键->Refactor/Rename。新建模块->复制目标模块src下的代码->粘贴到新建的模块中。关闭idea: file -> Exit 或者 叉掉idea。控制面板->卸载程序->卸载->勾选清空配置->确认卸载。打开工程:

在Trae中创建自定义智能体可以帮你高效处理各种任务应用实例1: 创建可视化讲师智能体，帮助学习编程技术创建智能体‌名称: 可视化讲师‌将复杂概念转化为直观的可视化网页，通过图文并茂的方式帮你深入理解使用智能体完成任务任务执行完成后, 查看效果应用实例2: 创建MCP自动化助手智能体，提高工作效率把文件拖入输入框作为上下文引用, 输入提示词执行执行任务的模型执行任务, 查看结果。