上下文工程（Context Engineering），简单说就是一门让大语言模型（LLM）“高效利用信息”的工程技术。它的核心目标是在模型上下文窗口的限制内，通过科学的信息组织、结构化处理、精准检索与动态利用，最大限度激发模型的理解能力，输出高质量结果。很多人会把它和提示词工程搞混，但两者有着本质区别——如果说提示词工程是“写一句精妙的指令让模型干活”，那上下文工程就是“搭建一条完整的信息流水线让

未来三年，不懂LLM的程序员将面临降维打击。”腾讯混元实验室负责人的这句论断，在技术圈掀起了持续的讨论热潮。2025年的职场现状已然印证：传统CRUD岗位因AI代码生成工具的普及持续萎缩，而一批30+的资深程序员，却凭借大模型相关技能实现薪资暴涨70%，成功跃升为团队技术骨干。如今，全球大模型产业规模已突破5000亿美元，核心岗位缺口攀升至百万级，资深大模型算法工程师年薪更是直逼200万。对程序员

本文介绍了AI的Function Calling/Tool Calling机制，让AI能够自主判断何时调用哪些外部API工具。文章首先指出Structured Output在固定流程中的局限性，然后阐述了LLM的本质能力限制（只能生成文字）。通过Function Calling技术，AI可以识别用户意图并决定调用哪个工具，而程序则负责实际执行API调用。文章详细拆解了该技术的三个关键环节：工具定义

摘要： Claude Skills的动态工具过滤功能通过按需加载相关工具，显著优化了AI Agent的调用效率，解决了传统方法中Token消耗大、模型困惑和响应延迟等问题。文章基于LangChain 1.1的Middleware API，详细解析了动态工具过滤的实现技术，包括状态管理、请求拦截和渐进式披露机制，为开发者提供了一种高效、低成本的Agent开发模式。

提示词工程师（Prompt Engineer） 是一个随着大语言模型（如GPT系列）兴起而快速走红的新兴职业。他们负责设计和优化输入给AI模型的文本指令（即“提示词”），以高效、稳定地获取高质量、符合需求的输出结果。

摘要：本文探讨了AI开发中dify与ragflow知识库的整合方案。首先对比分析了两者的核心优势：ragflow凭借DeepDoc精准解析、多维度索引、知识图谱和先进的召回策略，在复杂文档处理和深度检索方面显著优于dify知识库。随后详细介绍了配置dify对接ragflow的三大步骤：创建外部知识库、填写API信息（包括获取ragflow的endpoint和API key）、指定知识库ID。该方案

国产大模型全梳理：从 DeepSeek 到讯飞星火，谁才是当之无愧的 “老大”？

一文读懂AI、机器学习、深度学习与LLM：从概念到关系的清晰解析

文章揭示AI大模型时代职业变革，指出到2030年全球ICT岗位需求将激增3600万，其中AI与安全人才缺口最严重。详细介绍了首席AI官、AI基础设施工程师等九大新兴高薪岗位的职责与技能，分析薪资前景，并为传统IT/数据人才提供转型路径：夯实基础、定位方向、积累实战、持续学习，强调复合型人才将在智能世界创造更大价值。摘要：最近会听朋友聊到一些话题，比如说客服岗位担心被替代，数据岗位越来越难找到工作了

康奈尔大学研究报告澄清了AI Agent与Agentic AI的核心差异。AI Agent是基于LLM的单任务工具，具备有限自主性；而Agentic AI是由多个智能体组成的协同系统，能进行目标拆解-任务分配-结果整合。前者适用于高频单一任务，后者攻克高复杂度动态流程。文章详细对比了两类系统的架构特征、应用场景、挑战及未来发展方向，为AI开发提供了清晰分类框架。