Agent Skills 正在重新定义我们与 AI 的协作方式。它不再要求我们成为高明的 **“提示词巫师”**，而是鼓励我们成为**技能架构师**。通过将专业知识封装成标准化的 Skills，构建一个更加`模块化`、`高效且可靠`的 `AI 应用生态`。未来，一个强大的 AI 智能体，不再仅仅取决于它底层模型的大小，更取决于它装备了怎样一套强大的 **“技能工具箱”**。让我们一起学习并积累Ag

OpenCode是一个**专为现代开发者设计的、以终端为核心的 AI 编程协作者**。**总而言之，如果你是一位：**● **重度终端用户**，厌恶在 IDE 和浏览器之间频繁切换；● **对代码隐私有严格要求**，希望数据保留在本地；● **追求极致性价比**，希望自由选择模型提供商；● **渴望自动化**，希望 AI 能不仅仅是聊天，而是能通过脚本和工具帮你完成实际工作。那么，OpenCode

尽管大语言模型（LLM）在文本生成、逻辑推理等方面展现出强大能力，但其本质仍是非确定性系统。而企业的生产环境则高度依赖确定性、安全性与可追溯性。因此，真正的挑战不在于 “能不能做” ，而在于 “如何可靠地交付”。从企业AI落地的痛点与挑战，如何进行AI落地，如何让AI靠谱及AI落地建议方面，本文进行总结梳理。

大模型工程实践的本质，是对算力、显存与通信效率的极限压榨。其核心不仅在于算法模型本身，更在于底层系统工程的综合优化。通过注意力机制（如FlashAttention）降低计算复杂度；利用并行策略（3D并行）与PD/EPD分离，实现千卡级集群的高效协同；借助量化与缓存管理（PagedAttention），最大化硬件利用率。工程目标始终围绕 “降本” （降低算力与内存成本）与 “提效” （提升吞吐量、降

**工程师** 需要 **以人为本，方能穿越技术周期**，在代码之外更懂得驾驭：**人际关系、政治博弈、目标对齐与组织灰度**这 21 条法则看似分散，实则围绕三个核心主题展开：- **保持好奇**：对用户、技术、世界的持续探索；- **保持谦逊**：承认局限，拥抱不确定性；- **以人为本**：无论是服务用户，还是协同队友，工作的终极对象始终是人。在 AI 日益强大的今天，机器可以写代码、画原型

在构建 RAG（检索增强生成）系统时，“召回率”（Recall）决定了系统能否从海量知识库中把“相关的资料”全都找出来。如果召回率低，哪怕你的大模型再厉害，也是“巧妇难为无米之炊”。本文针对RAG中如何提高召回率的理论 及落地实践进行详细讲解

renren-security 一直是我心中最优秀的轻量级 Java 快速开发平台之一。它基于 Spring Boot、Shiro 和 Vue3 构建，凭借“极低门槛、拿来即用”的特性，成为了无数开发者交付项目的利器。然而，随着 Spring Boot 4.0 的正式发布以及 Java 21 成为新的事实标准，原有技术栈在高并发、低延迟的现代应用需求下面临显著瓶颈。为了将这套经典的权限系统带入现代

在构建基于Spring AI的RAG（检索增强生成）应用时，数据的质量直接决定了回答的智商。RAG时，不仅需要原始文本，还需要文本的上下文摘要或核心关键词来辅助检索和生成。Spring AI提供的ETL Pipeline模块中，KeywordMetadataEnricher和SummaryMetadataEnricher正是为此而生。它们利用大模型的能力，生成文件的核心关键词及摘要信息。

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典型大数据架构满足批处理、点查、实时分析，查询加速或联邦查询的大数据架构典型大数据架构的痛点首先是基于离线存储的Hive，其次是提供点查询能力的HBase、Cassandra、然后是MPP架构号称能面向HTAP的Greenplum、以及最新兴起的用于做快速分析的Clickhouse等等都是基于解决方案而面世的存储产品。但以上的每个存储产品都是一个数据的孤岛，比如为了解决点查询的问题，数据需要在HB