如何管理代码库中的上下文文件，以从AI编码代理获得更好的输出
你让编码代理新建一个端点，九十秒后你就有了一个能工作的端点。 然后你查看 diff，发现它引入了一个不在你的 package.json 中的验证库，它用 Jest 编写测试，尽管你的团队去年春天已经迁移到了 Node 测试运行器，而且它从路由处理器内部访问了数据库，因为它无法知道代码库中的每个其他处
Claude的系统提示词从358词增至3235词：对生产AI团队的启示
本周，Anthropic 的系统提示发布说明成为 Hacker News 的头条新闻。该页面是 Anthropic 发布精确指令的地方，这些指令引导 Claude 在 claude.ai 及其移动应用上运行。一天内它获得了超过 550 分和 230 条评论，讨论仍在继续。 关于该页面最有趣的地方不是
RAG在生产环境中的实际运行成本：完整成本分解
几乎每个规划RAG项目的团队都会在错误的项目上担心成本。人们的直觉是，嵌入10万份文档必定昂贵，存储几十万向量需要专门的基础设施，而摄取管道才是预算的大头。这三个假设全都是错的，下面的数学计算会显示差距有多大。 以下是在DigitalOcean上，一个基于10万份文档语料库的生产级RAG系统，按项目
如何用Pydantic AI构建生产级智能体
使用原始LLM SDK构建AI代理在原型阶段没问题，直到你需要结构化输出、可测试的代码和生产级可靠性为止。 这种差距会以可预期的方式暴露出来。你的笔记本代码能运行，于是你把它推向生产环境并开始打补丁：在json.loads周围加try/except，写一个去除Markdown围栏的辅助函数，几个检查
你的提示词不是安全边界
如果你的AI代理拥有带有副作用的工具，有一个问题决定了它是否 可以安全上线：当模型自信地基于虚构的理由调用一个涉及资金的工具时，会发生什么。 这篇文章介绍了一种能够堵住这个漏洞的机制，以及该机制在何处失效。背景是那些在即时通讯工具中与真实客户交谈、并能执行不可逆操作的助手：确认付款、开具发票、预订时
AI徽章衡量的并非你所想
Anthropic 签署了《欧盟人工智能法案》关于人工智能生成内容透明度的实践准则，并开始用不可见的统计水印标记 Claude 生成的文本。几天之内，同一事件在我的信息流中得到了两种截然不同的解读。 第一篇解读在 dev.to 上，作者是 @sylwia-lask 无法检测的 AI 文本的终结？Cl
基于PHP、cPanel和Gemini Flash每月零成本构建生产级AI智能体
在本教程中，你将构建一个实用的AI智能体，它能够接收用户提示，判断是否需要使用工具，在PHP中执行该工具，将对话历史存储在MySQL中，并持续推理直到生成最终答案。 目标不是构建一个炫酷的演示。目标是展示AI智能体如何在一个对许多开发者而言现实可行的技术栈上工作：PHP用于请求处理，MySQL用于持
[开发日志][Python] 使用Gemini 3.7 Flash从照片和片段制作短视频：ReelCraft
前言： 一切都始于一个误解。 我在 Gemini API 文档中发现了一个名为 Omni 的新页面，介绍了一个名为 Gemini Omni Flash 的模型，描述为“原生多模态，同时处理文本、图像、音频和视频。”我第一反应很直接：如果我把自己手机里的整个视频和照片文件夹扔进去，让它理解每个素材的内
如何使用Python构建一个基础的Discord机器人，支持讲故事、聊天和心理健康
当你看到Discord机器人实际运行时，它们可能看起来异常复杂。机器人可以回复消息、讲故事、记住对话的部分内容，并且全天候保持在线。 当我最初开始研究它们的工作原理时，我原以为这一切背后一定涉及大量复杂的代码。 但实际上，其基本思想相当简单。 从本质上讲，Discord机器人只是一个Python程序
2026年LLM推理成本对比：DigitalOcean与Together AI、Fireworks AI、Modal、Nebius、Baseten和OpenRouter
完整推理平台竞品集合对比 因此，下表比较了购买模式，并引导读者访问每个提供商的实际定价页面。 平台 客户如何购买推理服务 最佳比较方法 官方来源 DigitalOcean 按令牌的无服务器推理或按GPU小时计的专用推理。 对于突发流量比较令牌成本，对于持续需求则比较每GPU小时的成功任务。 无服务器