阿里云通义实验室推出轻量级AI代理工具CoPaw（协同个人智能体工作台），支持本地/云端部署，可对接钉钉、飞书等通讯平台。主要功能包括定时任务、记忆系统和AI助理创建。安装简便，通过Docker部署后配置大模型即可使用。实测显示其飞书频道交互存在延迟，PDF转PPT等技能效果一般，MCP功能表现较好。目前产品处于初级阶段，支持文本交互但缺乏多模态功能，整体体验有待提升。官网：https://cop

央视315晚会曝光AI大模型遭"投毒"操纵，黑灰产利用GEO（生成式引擎优化）技术批量生产虚假内容，通过海量自媒体平台投放，使AI将虚假信息误认为"标准答案"推荐给用户。这种系统性污染不仅误导消费者，更破坏了AI训练数据的真实性。大模型公司面临数据质量与防御体系建设的挑战，需建立信源白名单、多源核验等机制。事件警示公众需保持独立思考，警惕AI可能沦为商业操控

MECE（Mutually Exclusive Collectively Exhaustive）要求我们在分析问题时，做到分类“相互独立，不重叠”且“完全穷尽，无遗漏”。愿我们都能做到“有道有术”，用严谨的逻辑、灰度的智慧、冷静的定力，去应对职场中的每一次挑战。只有连续追问几个“为什么”，才能穿透迷雾，发现那个真正阻碍进度的“根因”。研发人员在系统分析、需求设计时，最容易犯的错误就是“单点思维”，

tips：可以利用 docker-desktop 快速搭建 MySQL、Redis 等中间件上一章，我们完成了一个自定义 Starter；这一章，我们来看看 Mybatis 是如何使用 Starter，通过学习进一步学习 Starter。

一、JAVA脚本引擎Rhino 是一种使用 Java 语言编写的 JavaScript 的开源实现，原先由Mozilla开发，现在被集成进入JDK 6.0; 让JAVA的动态性得到更充分的体现，某些时候可以更加灵活的应对需求的变化。二、脚本引擎描述使得 Java 应用程序可以通过一套固定的接口与各种 脚本引擎 交互，从而达到在 Java 平台上调用各种脚本语言的 目的 。J...

根据上一篇 《纯小白的大模型入门指南》文中介绍，编写一份好的 Prompt 至关重要，它会让大模型更好的理解你的意图。对大模型效果的调优，其中一项就是对 Prompt 进行合理优化。本篇结合实际案例，来谈一谈 Prompt 的优化技巧。提示词（Prompt）是输入给大模型（LLM）的文本信息，用于明确地告诉模型要解决的问题或完成的任务，也是大语言模型理解需求并生成相关、准确回答或内容的基础，是至关

本从一句话出发，然后引到大模型，算是一个简单的入门。并以月之暗面为例子进行说明。市面上有很多的大模型，都提供了open API，使用方式都相似。本文已经发布微信公众号：面汤放盐。

本文整理自 LangChain 博客《Context Engineering for Agents》」更自然 https://blog.langchain.com/context-engineering-for-agents/随着大语言模型（LLM）在智能体（Agent）系统中的广泛应用，如何有效管理有限的上下文窗口（Context Window）成为关键挑战。大语言模型的上下文窗口类似于计算机的

Hibernate Validator 是 Jakarta Validation API 的具体实现。Jakarta Validation API 的前身 Bean Validation API， 随着Java EE向Jakarta EE的过渡，Bean Validation 2.0也随之更名为 Jakarta Bean Validation 2.0，强大的Java平台验证框架，但 Jakarta

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