为了避免 context 占用过高，每个 node 都采用 sub-agent 的形式进行调用，调用结果通过输出文件进行返回。所以每个节点之间的关系（在 DAG 中对应 edge 的概念）根据是节点间的输入输出文档进行关联，比如：Node1 的输出文档为。当上游节点执行完毕，且目录中所输出的文件满足了下游节点的输入文件要求时，Agent 将会启动 sub-agent 执行下游节点的任务。每个节点的

这个代码的核心功能是：基于输入词的长度动态选择反义词示例，并调用大模型生成反义词，体现了 “动态少样本提示（Dynamic Few-Shot Prompting）” 与 “上下文长度感知的示例选择” 的能力。核心作用：根据输入文本的长度，自动计算并选择合适数量的示例（输入越长，选的示例越少），避免 Prompt 总长度超出模型上下文限制；- 示例数据集（examples）：以键值对形式存储「输入-

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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Trae CN：在solo模式下，可以选择Doubao-Seed-Code、GLM、MiniMax和Kimi-K2，在IDE模式下，模型选择多了“Doubao-Seed-1.8”、“DeepSeek-V3.1-Terminus”和"Qwen-3-Coder"ate：模式选择最多“Zulu”、“Ask”、“Plan”、“Architech”、“Page Builder”、“Figma2Code”，模

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