在构建Agent之前，你需要编程基础。大多数AI Agent系统涉及API、编排、数据库、异步工作流和后端逻辑。如果你的编程基础薄弱，Agent框架会让你感觉既神奇又困惑。从Python开始，因为它主导着AI生态系统——几乎每个主要AI框架都支持它。你应该专注于掌握变量、数据类型、函数和面向对象编程（OOP）。此外，你需要熟练掌握文件处理、错误处理、与API交互和JSON解析。理解虚拟环境和异步编

gent 系统里的 Prompt 很少是一次写对的。更常见的情况是，线上 case 出错以后，人去翻日志、看工具调用、读模型输出，再手工改一版 Prompt 或 Skill，跑评测，分数涨了就先收下。这个流程能跑，但很累，也不稳定。最麻烦的不是“改不动”，而是改了 A 以后 B 退化。比如分类更准了，回复变得生硬；检索召回上去了，推理链路开始乱跳。只拿一个总分做判断，很容易把某些长尾能力一起丢掉。

使用 Nginx 反向代理SSE服务的话，调整read_timeout和proxy_read_timeout以禁用读取超时，read_timeout、send_timeout是nginx读取、写入客户的超时，proxy_read_timeout、proxy_send_timeout是nginx读取、写入后端服务的超时，proxy_connect_timeout是nginx连接后端服务的超时。

如果你想自己定制专属的图床 MCP 服务器，Cloudflare 官方提供了现成的 Skill，你可以让 AI 帮你一键构建：打开 Claude，输入："帮我构建一个部署在 Cloudflare Workers 上的 MCP 服务器，用来管理我的 R2 图床，需要带 OAuth 认证"Claude 会自动触发官方的Skill，帮你生成服务器代码、配置 OAuth 认证、甚至直接帮你部署到 Clou

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