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    别让AICoding吞噬你的核心能力:从热情浮躁中清醒

    作者:老顾聊技术发布日期:2026-03-07 15:19:23

    最近很多朋友跟我说,你们程序员要被替代了,AI Coding已经那么强了,我1-2天就写了一个网站了,看看多强大。现在很多的营销号也在宣传“编程将被彻底终结”、“程序员岗位即将消失”..

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    Agent Skills是什么?给你讲的透透的

    作者:老顾聊技术发布日期:2026-01-28 11:40:00

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    LangChain V1.0 Streaming 详细指南

    作者:老顾聊技术发布日期:2026-01-17 22:11:15

    LangChain Streaming 详细指南基于官方文档 https://docs.langchain.com/oss/python/langchain/streaming 的完整中文总结概述La

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    零基础入门-LangChain V1.0多智能体系统

    作者:老顾聊技术发布日期:2026-01-17 22:11:15

    from langchain_core.tools import tool@tooldef create_calendar_event( title: str, start_time: s

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    如何让大模型有短期和长期记忆能力?LangGraph指南

    作者:老顾聊技术发布日期:2026-01-17 22:11:15

    引言在人工智能领域,将大型语言模型(LLM)从简单的无状态问答机器转变为能够进行连贯、有上下文感知对话的复杂智能体,其核心关键在于内存。LLM 本身是无状态的,每次调用都是一次独立的计算,它们不会天生

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    RAG 系统文本切分Chunk有哪些方法?

    作者:老顾聊技术发布日期:2026-01-17 22:11:15

    一、固定大小切分(Fixed-size chunking)二、语义切分(Semantic chunking)三、基于文档结构的切片 (Document structure-based chunking

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    腾讯推出的桌面自动化、Agent调用

    作者:老顾聊技术发布日期:2026-01-14 08:30:00

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    一文读懂MANUS工作原理:从“会聊天”到“能干活”的AI进化

    作者:老顾聊技术发布日期:2026-01-11 21:14:06

    MANUS到底是什么?在聊工作原理之前,我们先明确一个核心认知:MANUS不是普通的聊天AI(比如ChatGPT),而是一个能“自己动手干活”的通用AI助手——你只需要下达任务目标,它就能自主规划步骤

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    零基础入门-LangChain V1.0多智能体系统

    作者:老顾聊技术发布日期:2025-12-28 21:58:55

    from langchain_core.tools import tool@tooldef create_calendar_event( title: str, start_time: s

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    从检索到洞察:万字长文解构DeepSearch、DeepResearch、Agentic RAG与Graph RAG的革命之路

    作者:老顾聊技术发布日期:2025-12-28 21:58:55

    摘要 在大型语言模型(LLM)的浪潮中,检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)技术如同一座桥梁,连接了LLM强大的推理能力与海量的外部知识。然而,

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    从检索到洞察:万字长文解构DeepSearch、DeepResearch、Agentic RAG与Graph RAG的革命之路

    作者:老顾聊技术发布日期:2025-12-25 08:48:04

    摘要 在大型语言模型(LLM)的浪潮中,检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)技术如同一座桥梁,连接了LLM强大的推理能力与海量的外部知识。然而,

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    A2A 与 MCP :引起的变革

    作者:老顾聊技术发布日期:2025-12-14 13:30:20

    在AI技术快速发展的今天,两个关键协议正在重塑我们构建智能系统的方式:Google的Agent-to-Agent协议(A2A)和Model Context Protocol(MCP)。这两个协议代表了

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    AI Coding提效这事,说说几句

    作者:老顾聊技术发布日期:2025-12-08 08:55:00

    对于 AI编码提升效率这事,越是开发经验丰富的人越是保守,倒不是说这些人是老顽固不接受新技术,只要开发软件的模式没有变,还是现在的要做架构设计、写代码、测试、上线部署的模式,那么目前 A1编码提升效率

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    OpenSpec 新手入门教程

    作者:老顾聊技术发布日期:2025-12-08 08:55:00

    目录什么是OpenSpec?为什么需要OpenSpec?准备工作快速开始核心概念完整工作流程实际示例支持的AI工具常用命令团队采用指南常见问题什么是OpenSpec?OpenSpec 是一个为AI编码

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    如何让大模型有短期和长期记忆能力?LangGraph指南

    作者:老顾聊技术发布日期:2025-12-08 08:55:00

    引言在人工智能领域,将大型语言模型(LLM)从简单的无状态问答机器转变为能够进行连贯、有上下文感知对话的复杂智能体,其核心关键在于内存。LLM 本身是无状态的,每次调用都是一次独立的计算,它们不会天生

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    RAG 系统文本切分Chunk有哪些方法?

    作者:老顾聊技术发布日期:2025-12-08 08:55:00

    一、固定大小切分(Fixed-size chunking)二、语义切分(Semantic chunking)三、基于文档结构的切片 (Document structure-based chunking

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    企业RAG应用中,“问答对”在知识检索中的作用

    作者:老顾聊技术发布日期:2025-12-08 08:55:00

    老顾导读1、前言2、结构化 vs 非结构化3、存储逻辑的差异4、检索逻辑的差异5、案例对比6、基于全文检索的question7、案例8、优缺点与适用场景9、优化建议10、总结一、前言在 RAG(检索增

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    如何让大模型有短期和长期记忆能力?LangGraph指南

    作者:老顾聊技术发布日期:2025-12-08 08:55:00

    引言在人工智能领域,将大型语言模型(LLM)从简单的无状态问答机器转变为能够进行连贯、有上下文感知对话的复杂智能体,其核心关键在于内存。LLM 本身是无状态的,每次调用都是一次独立的计算,它们不会天生

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    面向LLM的超高速图数据库:FalkorDB,为LLM提供长期记忆、上下文理解和事实性知识,帮助LLM进行复杂推理

    作者:老顾聊技术发布日期:2025-12-06 19:35:51

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    OpenSpec 新手入门教程

    作者:老顾聊技术发布日期:2025-12-05 22:57:04

    目录什么是OpenSpec?为什么需要OpenSpec?准备工作快速开始核心概念完整工作流程实际示例支持的AI工具常用命令团队采用指南常见问题什么是OpenSpec?OpenSpec 是一个为AI编码

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    如何让大模型有短期和长期记忆能力?LangGraph指南

    作者:老顾聊技术发布日期:2025-12-05 22:57:04

    引言在人工智能领域,将大型语言模型(LLM)从简单的无状态问答机器转变为能够进行连贯、有上下文感知对话的复杂智能体,其核心关键在于内存。LLM 本身是无状态的,每次调用都是一次独立的计算,它们不会天生

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    RAG 系统文本切分Chunk有哪些方法?

    作者:老顾聊技术发布日期:2025-12-05 22:57:04

    一、固定大小切分(Fixed-size chunking)二、语义切分(Semantic chunking)三、基于文档结构的切片 (Document structure-based chunking

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    企业RAG应用中,“问答对”在知识检索中的作用

    作者:老顾聊技术发布日期:2025-12-05 22:57:04

    老顾导读1、前言2、结构化 vs 非结构化3、存储逻辑的差异4、检索逻辑的差异5、案例对比6、基于全文检索的question7、案例8、优缺点与适用场景9、优化建议10、总结一、前言在 RAG(检索增

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    如何让大模型有短期和长期记忆能力?LangGraph指南

    作者:老顾聊技术发布日期:2025-11-26 08:55:00

    引言在人工智能领域,将大型语言模型(LLM)从简单的无状态问答机器转变为能够进行连贯、有上下文感知对话的复杂智能体,其核心关键在于内存。LLM 本身是无状态的,每次调用都是一次独立的计算,它们不会天生

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    RAG 系统文本切分Chunk有哪些方法?

    作者:老顾聊技术发布日期:2025-11-26 08:55:00

    一、固定大小切分(Fixed-size chunking)二、语义切分(Semantic chunking)三、基于文档结构的切片 (Document structure-based chunking

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    企业RAG应用中,“问答对”在知识检索中的作用

    作者:老顾聊技术发布日期:2025-11-26 08:55:00

    老顾导读1、前言2、结构化 vs 非结构化3、存储逻辑的差异4、检索逻辑的差异5、案例对比6、基于全文检索的question7、案例8、优缺点与适用场景9、优化建议10、总结一、前言在 RAG(检索增

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    一键生成PPT的开源工具:Presentation-AI

    作者:老顾聊技术发布日期:2025-11-22 08:00:00

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    一句话生成Excalidraw手绘风的专业图表工具:Smart Excalidraw

    作者:老顾聊技术发布日期:2025-11-16 19:01:30

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    强,DeepSeek刚刚放出了一个3B OCR模型:DeepSeek-OCR,单张A100-40G每天可以处理20万+页文档

    作者:老顾聊技术发布日期:2025-11-09 22:03:09

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    一款端侧TTS:NeuTTS-Air,3秒语音克隆,声音听起来没有生硬感,语气和节奏感相对自然

    作者:老顾聊技术发布日期:2025-10-31 22:28:41

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