Llama 3.2 是 Meta 发布的大型语言模型系列，支持多语言（包括中文），其中“1B”和“3B”分别表示模型参数规模为10亿（1 billion）和30亿（3 billion）。推理计算效率是指在模型部署阶段处理输入数据（如文本生成）时的性能表现，重点关注计算速度、资源利用和延迟等。昇腾 NPU（Neural Processing Unit）是华为开发的专用AI加速器，针对神经网络计算优化

Playwright 的 Multi-Context Page（MCP）功能允许在同一测试环境中创建多个隔离的浏览器上下文，每个上下文可独立配置域名和 Cookie，从而绕过跨域限制。Web 应用开发中，跨域问题（CORS）经常阻碍前后端联调，尤其是在本地开发环境下。确保测试环境与实际生产环境隔离，避免敏感数据泄露。Playwright 的默认配置已禁用危险功能（如自动下载文件），但仍需检查上下文

针对RAG规则引擎的自定义配置，通常涉及以下核心方面。我将逐一解释配置方法、注意事项和潜在工具（以通用框架如LangChain或Hugging Face Transformers为例，因为这些是常见实现基础）。配置时，请确保使用配置文件、API或代码接口进行。规则类型检索规则：例如，基于查询相似度阈值过滤文档。

GraphRAG 2.0.0 是微软推出的知识图谱增强生成框架，支持本地化部署与私有数据整合。其核心改进包括动态图谱构建、多模态数据兼容性，以及基于 Ollama 的轻量化推理引擎，适用于企业级知识管理和自动化问答场景。更新模型，保持与微软官方的安全补丁同步。

Figma-MCP（Multi-Component Platform）设计稿转换为前端代码的核心在于组件化思维与样式映射。ClaudeCode 通过解析 Figma 的 JSON 结构，将图层关系转化为组件层级，同时提取精确的样式属性。启用 Figma 的开发者模式，通过「Inspect」面板获取节点的详细样式数据。实现设计系统快照测试，确保组件在不同状态下的样式一致性。识别重复出现的节点结构，将

Llama 3.2 是 Meta 发布的大型语言模型系列，支持多语言（包括中文），其中“1B”和“3B”分别表示模型参数规模为10亿（1 billion）和30亿（3 billion）。推理计算效率是指在模型部署阶段处理输入数据（如文本生成）时的性能表现，重点关注计算速度、资源利用和延迟等。昇腾 NPU（Neural Processing Unit）是华为开发的专用AI加速器，针对神经网络计算优化

注：实测数据基于Llama-2-7b-hf版本，输入长度均为256 tokens的均值。

按顺序执行 1→2→3→4 基础检查，若仍失败进行 5→6 深度分析，最后通过 7→9 隔离问题，必要时使用 10 专业工具。

Agentic AI通过提示链设计，正重塑NLP的边界。《提示工程架构师手册》提供的框架，使开发者能构建高效、可靠的AI代理系统。未来，随着模型能力的进化，提示链将更深度整合多模态输入，推动NLP从工具向智能伙伴转型。开发者应拥抱这一逻辑，以创新思维驱动AI应用的新纪元。

Llama 3.2 是 Meta 发布的大型语言模型系列，支持多语言（包括中文），其中“1B”和“3B”分别表示模型参数规模为10亿（1 billion）和30亿（3 billion）。推理计算效率是指在模型部署阶段处理输入数据（如文本生成）时的性能表现，重点关注计算速度、资源利用和延迟等。昇腾 NPU（Neural Processing Unit）是华为开发的专用AI加速器，针对神经网络计算优化