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

博客七周年：AI 一天完成整体重构
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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。

# 经验
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Windows-MCP：让 AI 操控 Windows 桌面
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Windows-MCP：让 AI 操控 Windows 桌面

让 AI 操作电脑是老话题，但多数方案走截图加坐标点击的路子——慢、脆、盲。WindowsMCPhttps://github.com/cursortouch/windowsmcp 换了个思路：把 Windows 原生的 …

# MCP
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awesome-go解析：生态测绘与选型
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awesome-go解析：生态测绘与选型

学 Python 的人几乎都有过同一段经历：写代码十分钟，选库两小时。同一个需求下面躺着五六个候选，README 各说各话，star 数都在同一个量级。awesome-python 曾提出一个广为流传的观点：在信息过载的时代，有立场的筛选比全面的收录更稀缺。现在把同样的审视目光转向它的精神同源项目——awesome-go，README 开篇就注明"受 awesome-python 启发"。这个由巴…

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SillyTavern 详解：给 Power User 的 LLM 前端
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SillyTavern 详解：给 Power User 的 LLM 前端

SillyTavern 详解：给 Power User 的 LLM 前端主流聊天前端都在做减法——藏起提示词、简化设置、把用户当小白。SillyTavern/SillyTavern（ST）反其道而行：官方自述"给你对 LLM 提示词尽可能多的控制权，并把陡峭学习曲线当作乐趣的一部分"。它是角色扮演与创意写作圈的事实标准前端——角色卡、世界书、群聊、用户人设这些概念在这里发展成熟，再扩散到整个生态。

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NEW分享

Tessl Registry 详解：用数据证明技能有效的"包管理器"

Tessl Registry 详解：用数据证明技能有效的"包管理器"有一个关键环节：怎么证明一个技能真的有效？ 作者说"这个技能能让 AI 编码效率提升 2 倍"——凭什么信？Tessl Registry（tessl.io）就是来解决这个"信任问题"的——它自称"The package manager for agent skills"，核心差异化是：每个技能发布前都经过自动化评测，给出质量评分和

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NEW数据库

索引原理通识：B+树到 HNSW

在数据库的使用中，性能问题十有八九与索引有关：查询莫名变慢、写入突然抖动、磁盘悄悄涨满，背后多半是某种索引结构的特性在起作用。市面上的数据库五花八门，拆到最核心处，索引结构其实只有四条主线——B+ 树、LSM 树、倒排索…

# SQL
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Code

LangChain 总结与选型边界

《LangChain 从入门到实战》写到本篇是第 11 篇/post/1704，也是收官。前十篇沿着"从调用到应用"的坡度走完：模板让提示变成数据，结构化输出让解析变成声明，工具让函数变成协议，LCEL 让流程变成管道，…

# Agent# Python
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Code

LangChain 实战：知识库客服机器人

第 9 篇/post/1708立完回归纪律，系列攒下的能力清单已经齐整：模型入口、提示模板、结构化输出、工具调用、LCEL 链、agent、双记忆、RAG、评测——九块积木各自单独验过收，却还没在同一个程序里同框工作过。…

# Agent# Python
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Code

LangChain 评测实战

第 8 篇/post/1700把本地笔记问答从文件一路跑通到答案，收尾却留了个悬案：检索三板斧调完到底有没有变好，肉眼问三五条问题说了不算。本篇是《LangChain 从入门到实战》第 9 篇/post/1708，专讲评…

# Agent# Python
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Code

LangChain RAG 组件实战

第 5 篇/post/1699拼 RAG 骨架时留了话头：字典查表式的 retrieve 只是占位，换成真检索器骨架才算活；第 7 篇/post/1707讲 Store 时又把语义相似度检索按住未表。本篇是《LangCh…

# Agent# Python
9
Code

LangChain 记忆与状态

第 6 篇/post/1698收尾留了个扣子：create_agent 配上 checkpointer，agent 有了跨调用的会话记忆，但那份记忆只活在内存里、只属于一个线程。本篇是《LangChain 从入门到实战》…

# Agent# Python
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Code

LangChain create_agent 实战

第 4 篇/post/1703收尾留了张欠条：手动执行循环是 agent 的骨架，但每个应用重抄一遍并不体面，create_agent 会把它收编成一行；第 5 篇/post/1699讲完链式编排，又把话头递到了 age…

# Agent# Python
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Code

LangChain LCEL 链

第 2 篇/post/1705讲提示模板时埋了个伏笔：模板本身就是 Runnable，能用管道符与模型直接串联，| 背后的组装规则是第 5 篇/post/1699的主场；第 4 篇/post/1703收尾又预告，见 ag…

# Agent# Python
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Code

LangChain 工具调用

第 3 篇/post/1706拆 with_structured_output 时留了条线头：function_calling 方法借的正是各家的工具调用通道——OpenAI 叫 tool calling，Anthrop…

# Agent# Python
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Code

LangChain 结构化输出

第 2 篇/post/1705的结尾留了个钩子：当输出格式复杂到 fewshot 示例都描述不清时，就该换结构化输出的路子。本篇是《LangChain 从入门到实战》第 3 篇/post/1706，主角是一个方法：wit…

# Agent# Python
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Code

LangChain 提示模板

第 1 篇/post/1701的结尾留了个钩子：单轮调用裸 SDK 反而更短，框架的价值要从提示词复用、输出解析、流程编排这三类重复劳动里兑现。本篇是《LangChain 从入门到实战》第 2 篇/post/1705，讲…

# Agent# Python
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Code

LangChain 入门：定位与第一次调用

裸 SDK 是写大模型应用最顺手的起点：pip install openai，十几行代码就能跑通第一次对话。但应用一旦长大——提示词要复用、输出要解析成 JSON、模型要能换、多步逻辑要编排——重复劳动就开始在裸 SDK…

# Agent# Python
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K3s：装进口袋的 Kubernetes
开源

K3s：装进口袋的 Kubernetes

项目地址：https://github.com/k3sio/k3s 定位：轻量级 Kubernetes 发行版——单二进制、低资源、为边缘/物联网/CI/开发环境而生，Rancher（现 SUSE）出品，CNCF 沙箱项…

# Linux# 软件
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