大模型每次会话都是一次重启。正如近期 DeepSeek 对自己知识截止日期到底几月都不太清楚，AI 在几轮资料查阅与修复过后，就忘记了自己“原本不知道什么”（“元认知”水平下降）。它无法分辨哪些是自己信手拈来的常识，哪些是经过百般尝试才纠正过来的偏见，因而失去了对“认知死角”的强调。简洁，不仅是为了节省 Token，更是为了聚拢模型的注意力。我的一个解法是：本质上，就是先“拓印”AI 流动的认知，

MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）是 Anthropic 于 2024 年推出的AI 领域统一连接协议，被称为 “AI 的 USB-C 接口”，核心是让大模型（LLM）通过标准化方式安全、灵活地调用外部工具、数据库、API 与文件系统，打破数据孤岛。从架构来看，MCP基于C/S（客户端-服务端）模式实现，因此要完成MCP调用，需分别搭建MCP服务端（暴露工具方法

关于如何去构建 JavaScript 与 Flash XMLSocket 的 Flash 程序，以及如何在 JavaScript 里调用Flash 提供的接口，我们可以参考 AFLAX（Asynchronous Flash and XML）项目提供的 Socket Demo 以及SocketJS（请参见 [http://www.aflax.org/ Asynchronous Flash and X

作为 CNCF 的持续贡献者与全球云原生产业的引领者，华为云本次参会以 “Powering the Agentic Future” 为核心主旨，全方位展示了面向 Agentic AI 的“智能原生”基础设施开源创新与产品方案。通过多场深度技术演讲、沉浸式展区互动以及前沿技术研讨，华为云向全球开发者系统分享了在 AI 全生命周期管理、大规模异构算力调度、分布式推理流量治理、高性能服务网格等关键方向上

世界上有两种操作系统Windows这两种系统在表示空格这种不可见字符时方式是一样的, 但表示到这该换行啦的方式却不一样Windows 用CRLF标识Unix 用LF标识问题此时就出现了, 怎么保证代码/文本在任何系统上都能正常显示/运行呢?Git 给出了解决方案: 只用 LF.如果是 Windows 系统在从仓库拉取代码时(其实是把代码 checkout/switch 到某分支时)自动把 LF 转

我想说一点真实感受。很多人用 AI 写代码觉得不稳定，问题不一定出在工具本身，而是我们还在用“提需求”的方式使用它，却没有用“带团队”的方式管理它。你不给项目背景，它就只能猜；你不给边界，它就可能乱改；你不给验证标准，它就不知道什么叫完成；你不做最后判断，它就可能把一个看似能跑的方案交给你。AI的上限取决于使用AI人的专业能力水平+认知能力水平如何....我之前也长期用 Cursor，后来也用过一

你不再是从写函数开始，而是先描述需求，比如：给订单模块增加分页查询功能，每页 10 条，参考已有 service 层实现。你还可以补充：指定文件或目录引用已有代码限制修改范围AI 会先生成一个执行计划，然后再逐步实现。

注意点：ECharts(需要CSV)，需要LLM 整理数据格式，deepseek-chat 模型对 ECharts 所需的数据处理比较有好，不要直接选用推理模型，费token效果还不好。在自己开发大模型的时候，推理比较准确(Langgraph、LangChain、MCP、SpringAI、Embedding...)比如：我只让大模型给我回复什么内容，赋值到什么样的变量里，自己控制节点A->B->C