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Claude Code 使用笔记(一)- 配置和基础

硅基流动会提供免费模型额度调用,不过最近发现免费额度和充值额度分开了,会限制免费额度的使用模型,而且对免费额度的每分钟用量(TPM) 限制有点低。关联当前的编辑器,会自动定位你当前所在的文件上下文,有利于 Claude 理解你要修改的内容。Claude 通过内置工具提取数据,只发送文件所需的代码片段和数据到外部的 LLM 服务。Claude 会询问你要记忆内容的地方,之后将输入内容添加到对应的记忆

#学习#人工智能
Claude Code 使用笔记(二)- Command 和 SubAgent

默认 SubAgent 只能启动 Claude 内置工具功能,如果需要自己编写 SubAgent,可以在目录下编写基于 Markdown 的 SubAgent 任务内容包括 Markdown Header 和 Markdown Contentname:SubAgent 在 CLI 中显示的名称。:描述信息,方便 Claude 定位工具用途。tools:支持调用 Claude 内置工具。model:

#学习#人工智能
Claude Code 使用笔记(三)- 多任务并行开发

在日常开发中有可能会遇到并行开发的场景,单仓库下会遇到同时修改相同文件导致生成结果异常的问题。基于 Git WorkTree,可以对相同文件进行修改,实现多功能并行开发,最后再通过 WorkTree 合并来解决冲突问题。

#学习#人工智能
Claude Code 使用笔记(四)- GitHub Claude 审查助手

GitHub Action 允许 Claude 在 GitHub 仓库中自动执行代码审查、Issue 修复等操作,实现云端自动化开发流程。

#学习#github#人工智能
Cursor 使用技巧记录

cursor 支持自己编写命令内置指令默认 cursor 只内置了Summarize指令内容这个指令是让 Agent 整理上下文的内置命令,如果上下文过长时,Agent 理解能力会下降,所以 Cursor 内置Summarize来解决问题自定义指令我们也可以将自己日常过程中可规范/重复的步骤编写成指令,减少每次对话时需要编写的 prompt指令基于 Markdown 存储在目录下同时可以结合前置规

#学习
大模型相关概念理解 - 模型训练

预训练:学习语言基础知识(无监督)。监督微调:学习特定任务的问答能力(有监督)。奖励建模:构建评判生成质量的评分系统。强化学习:在评分系统指导下持续优化。神经网络:通过加权求和 + 激活函数实现信号传递。参数:存储训练后的知识和经验。

#人工智能
Nuxt 学习笔记(二)

max-age 指定了缓存的最大存储时间(以秒为单位),超过这个时间后缓存被认为是陈旧的*。stale-while-revalidate 指定了在缓存过期后,客户端愿意接受陈旧响应的时间长度。可以借助 useFetch 和 服务端请求来完成,在服务端解析 cookie,作为响应返回。在 CDN 边缘服务器上完成渲染流程,不是一种渲染方案,而是部署目标,支持使用混合渲染。可以用于仅客户端的请求,比如

#学习#前端
性能指标笔记

Waiting for server【TTFB】:等待服务器响应,通常如果这里耗时过长,可能是代理层或者服务端处理问题,需要运维去协助排查服务器网络问题和 kafka 队列消费是否异常,入库是否异常,或者服务端代码能否优化,是否有阻塞任务的问题。Content Download:这块通常是指请求响应下载耗时,如果这块耗时过高,需要检查用户网络是否存在问题,或者优化我们的响应数据内容(gzip,精简

#前端#性能优化
Agent Skills 笔记

将过去拆解的流程和资源集成到统一的规范技能中通过按需加载形式解决上下文污染和上下文过长的问题提供标准规范,将专业领域内容抽象为单一的技能流程使执行流程变得可预测,符合我们日常开发的输入输出需求。

#前端#人工智能#学习
Gitlab CI 优化实践笔记

指定 Job 只在带对应标签的 Runner 上执行,实现精确调度,将资源密集型任务(如镜像构建、大体积编译)放到专用 Runner,避免与共享 Runner 上的其他任务争抢资源。将同一 Job 按维度拆成多个子 Job 并行运行,常用于测试(如 unit、integration、e2e)或多环境组合,从而缩短总构建时间。对重复出现的配置(如相同构建命令、cache、artifacts),可抽成

#gitlab#ci/cd
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