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(10)、包名统一使用小写,点分隔符之间有且仅有一个自然语句的英语单词。(11)、避免在子父类的成员变量之间、或者不同代码块的局部变量之间采用完全相同的命名, 使可理解性降低。(9)、POJO类中的任何布尔类型的变量,都不要加is前缀,否则部分框架解析会引起序列化错误。(2)、在 long 或者 Long 赋值时,数值后使用大写字母 L,不能是小写字母 l。所有编程相关的命名严禁使用拼音与英文混合
单例模式(Singleton Pattern)是一种创建型设计模式,它保证一个类只有一个实例,并提供一个全局访问点以供外部代码使用。

推荐使用手动安装,因为一键部署的WordPress版本不是最新的,而且自己上传的文件比较放心。

本文基于 Claude Code 生产级源码,深度剖析 Agent 主循环中"上下文预算管理"这一核心机制的完整实现。从工具结果裁剪到五层压缩管线,再到错误恢复,逐层拆解每个环节的设计动机、核心算法和关键代码。
AI工具Codex的实际应用价值,指出其核心能力不仅是写代码,而是能自动化处理各种工作流程。作者通过多个具体场景(如财务分析、教学备课、运营内容创作、PPT制作、法律文件处理、科研文献整理、数据分析、编程开发等)展示了Codex如何替代重复性劳动,帮助用户从零散任务转向结果导向的工作模式。文章强调Codex的真正价值在于:1)理解完整任务需求;2)自主执行多步骤操作(读取文件、整理数据、分析问题、
dsh 框架如何通过 ctx.effect() 和 ctx.on() 机制实现插件系统的可逆注册。核心要点包括: 强制使用 effect 机制:所有注册操作必须通过 ctx.effect() 或 ctx.on() 进行,确保每个副作用都有对应的撤销路径。 两种撤销方式: 直接返回清理函数 使用 Generator 语法,通过 yield 分步提交清理逻辑(自动逆序执行) 实践示例:以 LlmRun
本文剖析了生产级AI Agent平台的核心运行时循环设计与实现,从教学骨架到1700+行生产代码,揭示了Agent从"一问一答"到"持续决策系统"的演进关键。核心在于主循环机制:用户输入→模型推理→判断动作类型→执行工具→结果回写→持续循环,使模型成为"决策者"而非仅回答者。生产级实现通过状态对象管理循环进程,包含上下文预算管理(多级压缩策略)、流式模型调用、工具执行、错误恢复等复杂机制。架构上采
Subagent 是独立的 Claude 会话,由主对话临时调用完成特定任务后返回结论。它适用于需要上下文隔离、独立视角或并发处理的场景,如代码审查、多角度分析等。Subagent 作为 Markdown 文件存储,包含元信息和 system prompt,通过 tools 白名单实现能力隔离。主对话通过 Agent 工具调用 Subagent,准确的 description 描述能确保稳定触发。
Subagent 是独立的 Claude 会话,由主对话临时调用完成特定任务后返回结论。它适用于需要上下文隔离、独立视角或并发处理的场景,如代码审查、多角度分析等。Subagent 作为 Markdown 文件存储,包含元信息和 system prompt,通过 tools 白名单实现能力隔离。主对话通过 Agent 工具调用 Subagent,准确的 description 描述能确保稳定触发。
摘要 Hook是Claude Code中基于事件触发的自动化脚本机制。它会在特定事件(如会话开始、用户消息提交、工具调用完成等)发生时自动执行预配置的shell命令,无需Claude进行决策判断。与Skill不同,Hook的特点是强制触发、不可跳过、无需智能判断,适用于必须确保执行的任务(如安全检查、环境验证等)。 Hook通过JSON文件配置,支持项目级、用户级和插件级三种层级。关键事件包括Se







