上周预热的文章，结果自己打脸了，实在抱歉  (｡ŏ_ŏ)。日常开发中我们经常使用 Fragment 管理布局，使用起来非常方便，但是在简单的 API 背后隐藏了什么操作，很多人恐怕不了解。如果你回答不出这些问题，那这篇文章可能就对你有些帮助：Fragment FragmentManager FragmentTransaction 的关系和作用Frag

文章开头那种只有三方代码调用，没有重试、限流和超时控制的 AI 代码，在生产环境里就是一颗定时炸弹。大模型参数掌控：如何通过 Temperature、Top_p 等参数控制 AI 的"理性"与"创造力"？上面的代码运行以后，就能收到 AI 对“你好”的回复，大模型 API 不就调通了嘛，还有什么好讲的。第 01 讲 | 职业全景：为什么要转型 AI 应用工程师，这个岗位需要什么能力？我的专栏《转型

现在你写 prompt，你在做的事情，本质上越来越像编程——你在描述你要的结果，描述边界条件，描述优先级，然后 Agent 自己去翻译成行动。你跟一个 Agent 说同样的话，它会去读你的钉钉，找到相关的聊天记录和文档，打开数据库，调用计算工具，把结果整理成一份报告文档，发给你，然后告诉你，好了。它能感知环境，调用记忆，读取文件，使用工具，拆解任务，调度子 Agent，最后把整件事做完。过去，企业

每加一个 Git alias，都在节省你的时间，让你能把脑子留给真正重要的事。虽然只有几个字符，但是算算你的打字速度，再乘以一天要敲的次数，再乘上几年。是它明明能快十倍，但大部分人每天还在用最慢的方式敲最重复的命令。这套东西最大的好处是稳定，不会因为你用的 shell 不同而改变。有人用 zsh，有人用 bash，有人用 fish，都不重要。，每次都要 12 个字符，你的人生就这么被消耗掉了。al

熟悉的朋友可能知道，我写技术文章已经有 11 年（2014 年开始），也在人民邮电出版社出版过技术书籍，最擅长将晦涩难懂的技术，转化为小白熟悉的语言。，一开始也是不知道该怎么上手，在经历了数月的内外求索，总算步入了正轨，到今天，已经参与和主导了多个 AI 商业项目从概念到落地实施。有人通过你的邀请链接或海报付费订阅时，会返现支付金额的 35% 给你，不购买也能分享，快去邀请你的好朋友吧。我是一名在

LLM 做推理和表达，工具做查询和计算。Skill 数量从项目初期的十几个增长到现在的 158 个，增长的驱动力不是「尽可能多」，而是分析实践中不断遇到新的场景需要覆盖——比如最初只有标准 HWUI 的帧分析，后来遇到 Flutter 应用需要专门的 Skill，再遇到厂商差异需要 override，再遇到启动分析中 JIT、class loading、Binder pool 各自需要独立的检测逻

最近 Claude Code 源码泄露，让我们发现，它的核心机制原来和我们上一讲《34 行代码实现 Agent，ReAct 与 Function Call》学习的差不多。当用户提出一个想法后，系统会从不同角度进行分析探讨，最后汇总不同角度的看法和结论，帮助用户做更高质量的决策。输入一句模糊的需求，它会自动帮你扩写成一个包含结构、安全、CoT、Few-Shot 的增强 Prompt。这个专栏我投入了

专栏包含了 AI Agent 开发入门到实战的系统教程，类似 Claude Code 的那样的命令行终端 UI。有记忆功能，可以继续去提更多需求去修改优化生成的代码。根据需求生成代码文件。

想想这个场景，你在外面吃饭，手机上给 Cursor 发条消息，让它去修一个 bug，等你回来，PR 已经在等你 review 了。产品先跑到一个理想状态，然后等用户追上来，用户追上来之后，产品再往前跑。这套范式下，一个宽大的聊天窗口是合理的，一个集成的 agent 监控面板是合理的，云端构建是合理的，SSH 远程连接是合理的，插件市场是合理的，一切都说得通。如果你是从古法编程的软件工程过来，这需要

另外值得注意的是，这笔交易的公告时机，恰好在 SpaceX 准备 IPO 之前——外界预估估值约 1.75 万亿美元，募资规模可能高达 750 亿美元，或将成为历史上最大规模的 IPO。SpaceX 在今年 2 月完成了与 xAI（马斯克旗下的 Grok 开发商）的合并，手握 Memphis 的 Colossus 超算集群，号称等效百万块 H100——但大量算力处于闲置状态，Grok 的推理需求消