Function Call 是大模型的外部工具调用能力，核心逻辑是不修改大模型本身的任何参数与能力，仅让模型根据用户需求，自主识别并调用外部工具、接口、插件，弥补大模型原生能力的短板。大模型原生擅长自然语言理解、逻辑推理、内容生成，但存在天然短板：无法获取实时数据、不擅长精准计算、无法操作本地文件/表格、不能联网查询、无法对接第三方业务系统。而 Function Call 就是为了解决这类“模型不

也被称作直觉型智能体，依靠实时环境信息与预设规则快速做出决策，没有独立内部思维模型，不做长远规划，只根据当下状态立刻做出行为反馈。属于思考规划型智能体，内置完整环境认知模型，具备独立推理、预判、方案推演能力，围绕长期既定目标制定分步执行计划，属于高阶智能体形态。整合反应式智能体极速响应与深思熟虑智能体全局规划两大核心优势，通过分层架构 + 调度仲裁机制，实现极速应急处理 + 长期战略规划双向兼顾，

也被称作直觉型智能体，依靠实时环境信息与预设规则快速做出决策，没有独立内部思维模型，不做长远规划，只根据当下状态立刻做出行为反馈。属于思考规划型智能体，内置完整环境认知模型，具备独立推理、预判、方案推演能力，围绕长期既定目标制定分步执行计划，属于高阶智能体形态。整合反应式智能体极速响应与深思熟虑智能体全局规划两大核心优势，通过分层架构 + 调度仲裁机制，实现极速应急处理 + 长期战略规划双向兼顾，

创建项目规则任务拆解：结构化与精准指令代码生成：测试驱动与范围控制迭代优化单元测试与API 文档

比如当前的instruction是完善功能A的，那么只需要专注功能A，不需要修改其他功能（比如功能B）。2、生成的注释用中文，并使用。3、生成的代码有时候会存在中文乱码的情况，所以你在生成中文的时候，需要检查是否有中文乱码，如果有乱码需要修正。4、如果修改某个函数的实现，先理解之前函数实现的逻辑。然后在原来的基础上，再进行修改（保留之前的函数逻辑，不要移除）- 项目规则（针对特定项目个性化需求，例

【代码】react-router 源码之matchPath方法。

查了很久发现是因为create-react-app没安装

uni-app的Storage在不同端的实现不同：1H5端为localStorage，浏览器限制5M大小，是缓存概念，可能会被清理2App端为原生的plus.storage，无大小限制，不是缓存，是持久化的 各个小程序端为其自带的storageapi，数据存储生命周期跟小程序本身一致，即除用户主动删除或超过一定时间被自动清理，否则数据都一直可用。3微信小程序单个 key 允许存储的最大数据长度为

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