而安全边界，比如‘不输出敏感信息’、‘不把不确定的当确定的讲’，这些不仅要写在Skill里，更要在工程层做拦截。操作步骤要把专家的隐性SOP显性化，比如排查问题，必须是‘先看影响范围，再看日志，再验证假设’。我是带着‘可复用、可治理、可评估’的思路去写Skill的，既要让Agent在局部任务上做得更稳，又要防止它变成上下文里的噪声，这就是我的理解和做法。这就是所谓的“最小必要上下文”原则。​ 重点

​ 任务结束后，Agent 回顾整个过程，提取成功的模式（Patterns）。

快捷键操作按两次 Shift快速在 IntelliJ IDEA、您的项目和当前的 Git 存储库中查找任何文件、操作、符号、工具窗口或设置。查找命令并执行，打开工具窗口或搜索设置。AltEnter用于高亮显示的错误和警告的快速修复，旨在改进和优化代码的意图操作。F2ShiftF2跳转到下一个或上一个高亮显示的错误。Ctrl0E从列表中选择最近打开的文件。插入任何必要的尾部符号，并将文本光标置于您可

生产级 Multi-Agent 系统拼的不是 Agent 的数量，而是底层运行时框架 Harness 的稳定性。理念是：“Agent 负责局部智能，Harness 负责全局控制”。​ 在 Demo 阶段，Agent 可能只是简单的链式调用；但在生产环境中，会遇到循环卡死、黑盒不可解释、Token 消耗过大（爆 Token）、工具乱调用等问题。​ 为了解决这些问题，引入了一个中间层Harness（管

我之前维护过一个写作 SKILL，早期把规则、案例、脚本全塞在一个文件里，大概 1900 行，14K token。每次触发，模型先吃进 14K，不仅慢，还经常把不同场景的规则搞混。后来我按渐进式披露重构，主文件砍到 612 行，大概 4.5K token，其他下沉成 7 个子文件。所以，SKILL.md 不是大杂烩式的文档，也不是 prompt 的延伸，我对 SKILL 工程化的理解，它本质上跟传

从仓库中拉项目到本地修改了代码后，提交。 commit是提交到本地，push 是推送到远程仓库中pull拉最新的代码拉新的分支，创建新的分支合并分支多个开发人员可能会对同一文件同一地方的代码进行修改，这样在先后提交到master上时，就会产生冲突如果本地代码和远程仓库中有冲突，pull代码会产生冲突提示（下面有些图片懒得截图了，直接从网上找的）此时可以将代码保存到stash中，有时候idea会自动

一、NLP基础1、常用的神经网络模型在做深度学习或者是人工智能相关的任务中。一般来讲，我们常用的网络模型有三种，第一种卷积神经网络。实际上也是前馈神经网络的一种，它主要包括这个点。地上。那么一般来讲呢，我们是拿这个准地心的网络来做一些跟图像相关的一些事情，比如说我们来做一个图像上市，比如说有一个说给一张老张片。1.1 卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)

Transformer 模型

在 Flutter 中，如果你想要在打包成 Web 应用后通过 URL 跳转页面，你可以利用 Flutter 提供的路由导航系统和 URL 策略。

kotlin 中的高阶函数高阶函数即指：将函数用作一个函数的参数或者返回值的函数。//block1 无参数无返回值函数类型val block1: () -> Unit// block2 无参数返回值为 String 的函数类型val block2: () -> String// block2 有一个 Int 类型的参数无返回值的函数类型val block3: (Int) -> U