摘要：LLM Readify是一款AI驱动的网页文本提取工具，能快速去除广告、导航栏等干扰元素，保留原始格式。相比传统方法（手动复制、浏览器插件、Python脚本），该工具3秒内完成提取，支持表格、代码等多格式保留，且确保隐私安全。适用于学术研究、市场分析等场景，显著提升效率。未来计划开放API、开发浏览器插件等，拓展功能。（149字）

2022年ChatGPT的爆发让"提示工程"（Prompt Engineering）成为连接人类意图与大模型能力的桥梁。无数开发者投入大量时间：反复调试System Prompt的措辞、精心挑选Few-shot示例、设计复杂的思维链（Chain-of-Thought）模板。然而，这种手工艺式的实践存在根本性缺陷：脆弱性——同一提示在不同模型上表现差异巨大；不可扩展——为每个新任务手动设计提示无法规

本文介绍了基于LangChain生态的LangGraph框架构建具备自愈能力的多智能体客服系统。文章以电商退款处理为例，详细展示了三个核心环节：1）通过状态图(StateGraph)设计退款流程，实现多个智能体(身份验证、订单查询、退款操作)的协作；2）配置容错机制，包括备用工具和AI置信度低于70%时自动转人工的熔断机制；3）集成LangSmith实现全链路监控。文中提供了可直接运行的Pytho

说到底，PromptCoder不是在取代开发者，而是把我们从「像素搬运工」升级成「界面雕塑家」。当重复劳动被自动化，我们终于可以腾出手来做真正有趣的事——比如用省下的时间研究Three.js，或者准时下班看《Rick and Morty》。点击这里开启你的「代码炼成阵」：PromptCoder官网（温馨提示：建议上班时间谨慎试用，避免因效率提升过快引发同事怀疑人生）现在，是时候把你的IDE从代码编

在AI Agent语境中，Skills（技能）是智能体为完成特定任务而具备的能力集合，是算法模型、场景数据与业务需求的深度融合体。它并非单一的技术模块，而是贯穿Agent感知、决策、执行、学习全流程的核心支撑，能够让Agent将抽象目标转化为可落地的具体行动。

本文探讨了AI应用中提示词工程和上下文工程的最佳实践。提示词工程强调清晰明确、结构化表达、示例优先和分步指示等核心原则，以及思维链提示词、负面清单策略等高级技巧。上下文工程则关注时间、空间和语义三个维度的管理，采用多层次记忆架构和智能压缩技术。文章还介绍了专业提示词管理平台Prompt Minder的核心功能，包括智能分类管理、版本控制和团队协作等。通过优化提示词和上下文管理，可显著提升AI应用的

2022年12月的最后一天，我收拾了自己的小盒子，里面装着我在这家互联网公司工作的所有痕迹：一个定制水杯，几本技术书籍，和一摞写满代码思路的便利贴。我发现，大语言模型（LLM）并不像我想象的那样遥不可及，即使是一个普通开发者，只要理解其工作原理，也能基于它创造出有价值的产品。而现在，当我坐在自己选择的咖啡馆，以自己喜欢的节奏工作，看着用户数突破10,000的后台数据，我知道这半年的挣扎、焦虑和不安

从专业角度定义，提示词（Prompt）是经过设计的引导性信息单元，通过特定的结构组合，在特定场景中激发目标对象产生预期反应。设计性：区别于自然语言，经过刻意编排反例：“写首诗”正例：“用七言绝句格式创作中秋主题诗歌，要求包含玉兔、桂树意象，表达游子思乡之情”结构性：包含角色、任务、要求等模块角色：资深营养师任务：为糖尿病患者设计一周食谱要求：低GI食材、三餐热量分配、避免常见误区目标导向：预设可衡

摘要 LightRAG作为一种创新的检索增强生成技术，通过图结构知识图谱与双层检索范式的独特结合，显著提升了信息检索与生成的准确性和效率。其核心优势体现在：1）构建结构化知识图谱实现多跳子图提取，增强对跨文档复杂查询的理解；2）采用低层次实体检索与高层次主题检索相结合的双层机制，全面覆盖查询需求；3）通过增量更新和多格式支持确保系统高效性与可扩展性。在垂直领域应用中，LightRAG展现出突出价值

在现代前端开发的世界里，从设计稿到实际代码的转换过程一直是开发者们面临的一个重要挑战。随着用户体验要求的不断提高，设计与开发之间的紧密配合变得尤为关键。今天，我想分享一些关于如何提高这一过程效率的思考，以及在实践中积累的一些经验。