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
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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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ChatDev：从虚拟软件公司到零代码多智能体平台
ChatDev：从虚拟软件公司到零代码多智能体平台2023 年，清华 OpenBMB 开源的 ChatDev 以一个狂想的设想火遍全网：让 AI agent 组建一家"虚拟软件公司"——CEO 定需求、CTO 做架构、程序员写代码、测试员找 bug，各司其职地"开会"，把一句想法自动变成可运行的软件。它是"多智能体协作"最出圈的启蒙教材。2026 年 1 月，这个项目完成了一次华丽蜕变：ChatD
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Jan 详解：100% 离线运行的开源 ChatGPT 替代
Jan 详解：100% 离线运行的开源 ChatGPT 替代想在本地跑大模型聊天，老牌选手是 Ollama——但它是引擎，不是产品；想要 ChatGPT 那样的完整界面，又不想数据出本机，janhq/jan（Jan）给出的答案是"两者合一"：一个 ChatGPT 形态的桌面应用，下载即用，LLM 在本机跑、对话数据本地存，全程可断网；想接云端时 OpenAI / Claude / Mistral
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Ultralytics 详解：YOLO 视觉开箱即用
做计算机视觉的工程师大概都绕不开 YOLO，而提起 YOLO 的工程化落地，Ultralytics 几乎就是默认答案。这个仓库把检测、分割、姿态估计、深度估计这些原本要拼多个框架才能完成的任务，收进了一个统一的 API …
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多模态开发（12）：成本、延迟与场景决策
《多模态开发实战》走到第 12 篇/post/1661，收官。前 11 篇把图、文、视频、音频的输入与输出逐个拆开讲透：看得见的视觉、画得出的生成、听与说的语音，最后总装成多模态 Agent。零件都造完了，这篇不做新零件…
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多模态开发（11）：组合输入输出的工作流
《多模态开发实战》前 10 篇一直在造零件：看图（第 2、3 篇）、看视频（第 4 篇/post/1653）、画图（第 5、6 篇）、说话（第 7 篇/post/1656）、听话（第 8 篇/post/1657），每个模…
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