博客七周年：AI 一天完成整体重构
博客从 2019 年国庆用 Xiuno BBS 搭建，到 2026 年国庆整整七年。868 篇文章、53 条评论、6060 个代码块，这次与 AI Agent 结对，一天完成从 PHP 论坛到 Next.js 的整体重构与无损迁移。
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AI笔记本
资深 Android 开发工程师，丰富系统级应用经验，覆盖亿级用户设备，专注 AI Agent 工程化落地。白天在搞 AI 智能体，晚上回来折腾这个博客。以前的文章是从刚毕业一个字一个字敲的，现在嘛——我跟 AI 说一句话，它就写好发出来了。不信？看看最新的文章 🚀
文章列表
精选Agent
Multi-Agent 详解：多智能体协作架构与实践
一个智能体配上一套工具，已经能完成相当多任务。但让它同时“当产品经理、写后端、跑测试、做代码评审”，很快就会露馅：上下文里塞满了互相干扰的指令，十几件工具的清单来回切换，任务做到一半忘了开头。解法看起来很自然——像人类团队一样分工：让多个智能体各司其职，由一个协调者调度，这就是 Multi-Agent（多智能体）系统。它也是 2026 年智能体工程里讨论度最高、误用率也最高的架构。本文按“架构模式…
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精选Code
Tool Use 详解：智能体工具使用全景
Function Calling 解决了“模型怎么发起一次调用”，但真正让智能体能干活的是另一件事：给它配一套什么工具、工具怎么设计、错误怎么处理、工具从哪来。这就是 Tool Use（工具使用）要回答的问题——它不是某个 API 特性，而是“让模型可靠地操作外部世界”的完整工程学科。2025 年以来，这个领域完成了一次关键跃迁：MCP 协议把工具接入从“逐家定制”变成“即插即用”，工具生态成为智…
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精选AI
Prompt Engineering 核心技巧详解
与模型对话时，同一个需求换一种问法，得到的结果可能天差地别：一次得到可用的生产代码，另一次得到一堆正确的废话。这不是模型“看心情”，而是提示词（Prompt）本身就在决定模型的注意力分配与输出形态。提示工程（Prompt Engineering）就是把这件看似玄学的事，变成一套可复现、可迭代的工程方法。本文按“基本结构 → 核心技巧 → 结构化输出 → 迭代优化 → 常见误区 → 总结”组织全文。…
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精选Code
Function Calling 详解：让大模型调用你的函数
问大模型“北京今天多少度”，它只能用训练数据里的旧知识猜，或者老实承认不知道。但如果告诉它“我这里有个查天气的接口”，它会说：“帮我调用 get_weather，城市参数填北京。”你的程序执行调用，把结果递回去，它再组织成一句自然的回答。Function Calling（函数调用）让模型从“只会聊天”进化为“会办事”——它是大模型连接外部世界的第一块基石，也是一切 Agent 系统的地基。本文按“…
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精选AI
RAG 详解：检索增强生成从原理到实战
大模型知道很多，但不知道你公司的内部文档、上周的产品公告、你个人笔记里的那条备忘。直接问它，它要么坦白不知道，要么一本正经地编一个答案——后者就是臭名昭著的幻觉。RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）给出的解法是：回答之前先查资料——把相关的私有知识实时检索出来，塞进上下文，再让模型基于资料作答。这是当前企业级 AI 应用采用率最高的架构，没有之一。本…
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Anthropic SDK 实战：文档问答助手
第 11 篇/post/1697结尾预告的收官项目来了：一个本地文档问答助手。把一个文件夹的 md 与 txt 文档喂给它，启动时切块编号建库；你用中文提问，它先调检索工具找相关片段，再作答并标注出处；多轮追问不必重复检…
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Anthropic SDK 错误处理与可观测
调用跑通只是起点。生产环境的每一次请求都走在"会失败"的边缘：参数拼错是 400，发得太快是 429，赶上高峰是 529，网络抖一下连响应都拿不到。本系列前面各篇零散地处置过它们——第 1 篇/post/1688的报错速…
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Anthropic SDK MCP 接入
第 4 篇/post/1691把工具调用循环拆到了最细：手写 schema、手写分发、手写回传，一个 get_weather 从定义到执行全在你的仓库里。这套打法对项目专属工具毫无问题，但工具世界的大头本来就不在你的仓库…
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Anthropic SDK 模型选型与成本核算
前八篇把能力讲完了：调用、流式、结构化、工具、多轮、思考、缓存、批处理，主线始终是同一个 create。但有一件事被一路押后——钱。第 1 篇/post/1688只给了四档模型的输入价，还留了一句"计费按输入输出分别结算…
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Anthropic SDK Batch 批处理
第 7 篇/post/1693用提示缓存把重复前缀的输入打到一折，但每一分新内容仍按全价计费，而且每个请求都得当场等回复。工程里还有一类任务根本没人等：夜里跑几万条文档摘要、给全站历史评论打情感标签、把一批评测集整体重跑…
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Anthropic SDK 提示缓存
第 5 篇/post/1689算过一笔账：每轮新增 1000 token 的轻量对话，用 claudesonnet55 跑 100 轮，光输入就累计 10.10 美元——Messages API 无状态，历史每轮全量重发…
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Anthropic SDK 扩展思考
第 5 篇/post/1689结尾预告的主题到了：让模型先想再答。前五篇的所有调用都没有传过任何与思考有关的参数——这不是遗漏，而是从当前这代模型起，思考默认就是开着的；教学模型 claudesonnet55 上真正要回…
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Anthropic SDK 多轮对话与上下文管理
第 4 篇/post/1691把工具调用滚成了循环，而循环能一直转的前提，是每一轮请求都带着完整的对话历史——Messages API 无状态，服务端不保存任何一次调用的现场，模型“记得你说过什么”，完全是因为你的代码把…
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Anthropic SDK 工具调用
第 3 篇/post/1696把工具的"定义"讲完了：tools 参数声明工具名、描述与参数模式，tool_choice 控制模型用不用它。但那一步结束时，模型只是"开口要了工具"——真正把工具跑起来、把结果送回去、让对…
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Anthropic SDK 结构化输出
前两篇拿回的都是自然语言：第 1 篇/post/1688的第一次调用返回一段解释，第 2 篇/post/1695让这段话逐字上屏。可真实工程里，模型的输出多数时候不是给人读的，而是给程序用的——分类结果要落进布尔分支，抽…
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Anthropic SDK 流式输出
第 1 篇/post/1688的第一次调用已经跑通：create 发出请求，等模型把整段回复生成完，一次性拿回完整消息。这个过程里屏幕是静止的——回复越长，静止越久，几百 token 的答案要干等十几秒才整块出现。流式输…
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Anthropic SDK 入门：Messages API 第一步
把 Claude 接进自己的程序，最直接的入口是 Anthropic 官方 SDK 和它背后的 Messages API。它不依赖任何框架，十几行 Python 就能完成第一次模型调用；后面的工具调用、思考模式、提示缓存…
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Open Pencil：开源 Figma 平替设计编辑器
Figma 订阅费年年涨，而它对 AI 时代的回应却姗姗来迟——设计工具的"开源平替"呼声一直不断，真正能打的却不多。open-pencil（Open Pencil）交出的答卷相当完整：AI 原生的设计编辑器、开源的 Figma 替代品——Vue 3 + Tauri v2 + Skia 渲染引擎的桌面应用，提供画布、图形、画板、页面等核心设计能力，AI 功能（文生 UI、选中改写）以 API Ke…
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minikube：本地 K8s 实验场指南
项目地址：https://github.com/kubernetes/minikube 定位：本地 K8s 集群（默认单节点）的一键搭建工具——学习、开发、演示的标准答案，K8s 官方维护。 | 元信息 | 说明 | |…
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