自我介绍程序name = "张三" # 字符串变量age = 25 # 整数变量city = "北京" # 字符串变量print("大家好！")print("我叫" + name)print("今年" + str(age) + "岁")print("我住在" + city)大家好！我叫张三今年25岁我住在北京虽然看起来很简单，但这一小段代码里包含了今天学到的字面量、变量、注释和print函数。我把

常规安装 — curl 脚本 / npm 全局安装Docker 部署 — 单容器或预构建镜像Docker Compose 部署 — 官方推荐的生产方式本文按上述三种方式分别说明，含验收命令与常见问题。一、系统要求项目要求操作系统Ubuntu 20.04+、Debian 11+、CentOS/RHEL 等主流 LinuxNode.js（常规安装）24（推荐）或 22.19+Docker（容器部署）D

任务需要同时持有 Python 仓库的行为规范、TypeScript 仓库的当前实现、配置系统的状态、测试覆盖情况、文档历史债、多轮需求变更等等内容，这些信息只有放进同一个上下文窗口里才能做出连贯的工程判断，这对国内做 Agent 应用的开发者来说，是一个相当实际的利好。换句话说，GLM-5.2 这次表现出来的核心能力不是写了多少代码，而是它能不能在已有的大型代码库上做出正确的工程判断，知道哪里该

自动配置：内置了大量常用场景的配置，开发者只需要少量配置。比如加上，就能快速构建 Web 应用。starter机制：提供一系列start依赖包，整合第三方框架很方便，spring-boot-starter-redis。内嵌服务器：传统的方式写完代码后，要把项目打包成WAR包，还要准备一个外部的应用服务器（如Tomcat），把war包放到服务器的webapps目录下，重启tomcat才能跑。

维度根据你用的 embedding 模型来选——OpenAI ada-002 是 1536，BGE-large 是 1024，等等。它们的作用是给 LINQ 提供强类型签名，让 IDE 有提示、有类型检查。插入路径和查询路径是两条独立的管道，要分别处理。cast 是必须的。翻译成 SQL，且参数（查询向量）必须以 pgvector 能识别的格式发送。折腾了一天之后终于把整套方案打通了，这里完整记录

常规安装 — curl 脚本 / npm 全局安装Docker 部署 — 单容器或预构建镜像Docker Compose 部署 — 官方推荐的生产方式本文按上述三种方式分别说明，含验收命令与常见问题。一、系统要求项目要求操作系统Ubuntu 20.04+、Debian 11+、CentOS/RHEL 等主流 LinuxNode.js（常规安装）24（推荐）或 22.19+Docker（容器部署）D

这类 Markdown Skill 是“提示型技能”，不会执行外部命令或暴露工具调用；需要真实工具能力时仍建议实现。当某个 Skill 被选中时，它的工具会进入 LLM tools，，避免多个 MCP Server 之间的工具名冲突。当该 Skill 被选中时，Markdown 正文会注入系统提示。、目录中的 Markdown Skill、以及外部 MCP Server 暴露的工具。每轮都会重新计