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我的知识库链路:清洗→切块(按类型分大小、15%重叠、保留元数据)→中文Embedding模型并评测验证→建索引→混合检索(BM25+向量+RRF)→重排精排→生成。通过元数据过滤、查询改写与评测集迭代,持续提升命中率。核心:切块决定“能不能找到”,Embedding和重排决定“找得准不准”,评测驱动决定“好不好”——检索质量决定回答质量。

本文面向为个人或团队搭建 AI 辅助编程工作流的工程师,系统梳理一套可落地的 Harness 工程设计方法。全文从设计前的评估入手,依次讲解目录骨架、常驻说明书 AGENTS.md、记忆系统三层结构、命令表示与路由、状态机与任务调度、脚本与模型的职责划分、经验沉淀闭环、评审证据绑定、隔离与安全约束以及可复用脚本组织,最后给出分阶段实施路径与最小可用版本,帮助读者以最小成本构建可追踪、可扩展、可沉淀
Coze、Dify、n8n 的竞争,本质上是三条路线的竞争:Coze 赌的是“平台生态 + 极简体验”,让你在它的围墙花园里最快拿到结果;Dify 赌的是“LLM 工程化”,把大模型应用开发的门槛降到最低;n8n 赌的是“连接一切”,让 AI 成为你现有系统之间流淌的血液

DeepSeekSuper-agent并非新模型,而是一套旨在解决多任务会话管理难题的架构设计。它通过“Router+Worker”双层结构,将用户从维护上下文、分派任务中解放出来,实现连续、高效、主动、持久的智能协作。其核心在于将会话管理上移至系统层,利用事件驱动与直通机制提升并发处理能力,并通过存算分离、异步执行等技术保障持续运行。虽为研究原型,未完全实现官方蓝图,但其“以架构替代提示词”的思
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