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要理解这个项目的价值，我们首先需要搞清楚“上下文工程”是什么。上下文工程（Context Engineering）是一种管理大型语言模型上下文窗口的学科。与我们熟悉的提示工程（Prompt Engineering）专注于精心设计有效指令不同，上下文工程关注的是进入模型有限注意力预算的所有信息的整体策划——这包括系统提示、工具定义、检索到的文档、消息历史，乃至工具的输出。想象一下，LLM的上下文窗口

系统提示 (System Prompts)：可以理解为给AI模型设定的“人设”和“规则”。它们是隐藏在用户界面之下，AI在每次交互前首先接收到的指令。这些指令告诉AI它是什么（例如，一个代码助手、一个研究分析师）、它应该如何思考、它的目标是什么以及它应该避免什么。一个设计精良的系统提示是AI工具高效运行的关键。内部工具与AI模型 (Internal Tools & AI Models)：这可能包括

是的！你可以轻松地为智能体添加自定义工具，扩展其能力。@tools.action(description='这个工具的功能描述。')return f"结果:tools = Tools() @tools . action(description = '这个工具的功能描述。') def custom_tool(param : str) - > str : return f"结果: {

深入探索 Open WebUI：一站式LLM管理平台，人人可用的AI利器在人工智能飞速发展的今天，大型语言模型（LLM）已成为我们工作和生活中不可或缺的一部分。然而，对于许多开发者、学生或技术爱好者而言，如何便捷、高效地在本地部署和交互这些模型，尤其是在保护隐私和降低成本的前提下，仍然是一个挑战。正是在这样的背景下，open-webui/open-webui 横空出世，迅速成为GitHub上备受瞩

gemini-cli是由 Google Gemini 团队推出的一款开源命令行工具，使用 TypeScript 编写。它旨在将 Gemini 模型无与伦比的AI能力直接呈现在你的终端界面。这款工具拥有超过8.6万颗星的GitHub关注度，足以证明其在开发者社区中的受欢迎程度和巨大潜力。它不仅仅是一个简单的命令执行器，更是一个智能代理，让你的提示词（prompt）能够以最直接、最轻量的方式触达Gem

传统软件开发中，代码是“王者”，而规范往往只是辅助性的“脚手架”，一旦编码工作开始，它们很快就会被抛弃。规范驱动开发 (Spec-Driven Development)则彻底颠覆了这一模式：它让规范变得可执行，直接生成工作实现，而不是仅仅提供指导。这意味着你的产品需求、用户场景和预期结果将成为开发流程的中心，代码则自然地从这些清晰、可执行的规范中涌现。Spec Kit 正是实现这一愿景的利器，它提

是一个功能强大、部署灵活、且高度可定制的 AI 舆情监控与热点筛选工具。它成功地将多平台信息聚合、RSS 订阅、智能筛选、多渠道推送以及先进的 AI 分析能力融为一体，为用户提供了一个摆脱信息过载、主动洞察先机的解决方案。无论你是希望提升工作效率的开发者，寻找灵感的自媒体人，还是仅仅想更聪明地获取信息的普通用户，TrendRadar都值得一试。其友好的部署体验（特别是 Docker 和 GitHu

在AI智能体领域，我们经常听到“提示词工程”（Prompt Engineering），它专注于如何精心设计指令，以引导LLM生成期望的输出。然而，“上下文工程”（Context Engineering）则是一个更宏观的学科。它关注的是管理进入语言模型有限注意力预算的所有信息，包括系统提示、工具定义、检索到的文档、消息历史以及工具输出等。你也可以从任何技能中提取其核心原则和模式，并在你自己的智能体框

ComfyUI的核心理念是可视化编程。它采用图（Graph）、节点（Nodes）和流程图（Flowchart）的方式，让用户能够直观地设计和执行复杂的稳定扩散（Stable Diffusion）管道。这意味着，无论你是AI艺术爱好者、设计师，还是寻求高效工作流的开发者，都能在无需编写任何代码的情况下，探索扩散模型的无限可能。它支持Windows、Linux和macOS等主流操作系统，为广泛的用户群