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AI 已经会写代码了,但我更关心:它说“完成了”,到底有什么证据?

随着AI编程工具能力提升,开发者面临的核心挑战转向验证代码修改的准确性与合规性。Agent Engineering Toolkit(AET)通过记录AI编程过程、设置修改边界检查、划分PASS/FAIL/UNKNOWN验证状态等级,帮助追踪AI修改行为。该工具强调保持"未知状态"透明度,避免虚假安全,提供变更审计、意图门禁、仓库演进分析功能,适配专业开发者与非技术人员。本地化运行确保隐私安全,最终

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#大数据#机器学习#人工智能 +4
收盘之后,别急着问 AI 明天涨不涨:我把一套“会核验证据的投委会”做成了 Skill

文章摘要: stock-analysis 是一个专注于股票市场深度复盘的技能,旨在解决投资者面临的“数据丰富却洞察匮乏”困境。不同于传统行情查询或AI股评,它构建了一套证据驱动的分析框架,将市场拆解为六大模块(大盘指数、板块资金、赚钱效应、下跌风险、特征分组、综合风险),通过严格的数据核验与多源适配(覆盖A股、港股、美股及基金),生成可追溯的复盘报告。

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#人工智能#科技#深度学习 +2
谈谈我是怎么开始把研究过程写成代码的

hotspot-research-skill 最容易被理解成一个热点摘要工具。但摘要并不是它真正想解决的问题。如果只是摘要,普通联网搜索已经能做得不错。真正的问题在于,热点研究天然伴随着大量噪声。越新的东西,信息越不稳定。越热的话题,观点越容易走向极端。越早期的趋势,也越容易被叙事包装。所以这个 Skill 的目标,并不是让 AI 更快生成报告,而是让 AI 不要太快形成结论。它会要求研究过程先经

#设计模式#人工智能#科技 +1
AI Agent时代,为什么你的CLI工具总是做不好?一个开发者亲历的避坑经验与开源Skill分享

我给它定下的规则很简单:必须的参数放arguments,可选的修饰和输出模式放options,输出格式相关的参数(比如要不要JSON格式、安静模式、详细模式、调试模式)要统一存在,方便脚本调用和人直接使用。当你对agent说“帮我从零设计一个命令行工具”的时候,它会先帮你判断这个工具应该是什么类型:是那种简单的单命令工具,还是需要读取配置文件的配置驱动型工具,还是需要多轮对话的交互式助手,亦或是几

#经验分享#设计模式#python
AI Agent时代,为什么你的CLI工具总是做不好?一个开发者亲历的避坑经验与开源Skill分享

我给它定下的规则很简单:必须的参数放arguments,可选的修饰和输出模式放options,输出格式相关的参数(比如要不要JSON格式、安静模式、详细模式、调试模式)要统一存在,方便脚本调用和人直接使用。当你对agent说“帮我从零设计一个命令行工具”的时候,它会先帮你判断这个工具应该是什么类型:是那种简单的单命令工具,还是需要读取配置文件的配置驱动型工具,还是需要多轮对话的交互式助手,亦或是几

#经验分享#设计模式#python
到底了