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前端转 AI 应用开发 · 02 | 5 分钟用 Python 调通大模型(async + 阿里云 Coding Plan)

作为一个前端工程师,我一直把 Python 当成转 AI 的一道坎。直到我真正动手——才发现真正要重新适应的不到 20%。这篇文章记录我用 2 小时做的事:搞懂 Python async 和 JS

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如何把大模型从“会回答问题”，设计成一个可执行、可扩展、可校验、可观测、可优化的工程系统。很多概念不能只停留在一句话解释上。比如“RAG 就是检索增强生成”“Function Calling 就是调

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工程师视角拆解 LLM 推理性能：prefill/decoding 的真实瓶颈在哪、KV Cache 什么时候是救命稻草什么时候是内存炸弹、为什么 batching 能提吞吐却会拖垮 P99，以及一套可落地的三角优化打法。

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Claude Code 实战指南提示词框架使用说明本指南中的提示词示例使用了 BROKE、CRISPE、ROBOTIC 等框架，通过实际例子来加深理解。

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今年圈子里「龙虾」和「Skill」经常一起出现。龙虾更像一阵话题；Skill 则是装上去、反复能省时间的东西。很多人装完几个插件，问的第一句却是：这玩意儿到底是拿来干活的，还是图个新鲜？我翻了一圈官

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本章我们尝试复现“图像文字元素编辑”功能，代码已经上传到Github。AI 生图配合文字元素编辑，确实能解决很多场景上AI生图无法直接落得的业务问题，感兴趣的朋友可以clone直接使用。

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很多技术团队都走过同样的路：先选一个大模型，然后把公司里的文档、手册、报告塞进向量数据库，再搭一个 RAG 问答系统。原型跑起来那天的感觉特别好，问什么答什么，反应快，看起来像模像样。但系统真正投入

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# CloakBrowser 实测：源码级反指纹浏览器到底能过几道关上周五跑爬虫采集数据，Playwright 脚本在 Cloudflare 面前吃了闭门羹。换了 playwright-steal

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前几天学了记忆、推理、协作，但还有一个问题：复杂流程怎么编排？比如用户说：这涉及多个步骤，还有条件判断和循环。这就是工作流模式要解决的问题。一、三种工作流模式模式是什么适用场景路由模式

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最近大模型风口持续火爆，不管是求职、副业、技术深耕，绕不开的第一件事，就是系统搞懂到底什么是大模型。像我刚入门只会跟风听GPT、通义千问、DeepSeek，但对大模型的核心定义、为什么突然爆发、怎么衡

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使用过Claude Code的小伙伴应该有所了解，它有个200k的LLM上下文。上下文如果占用过高，会导致AI推理能力变差。今天给大家分享一款工具，能大大降低token的消耗！

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5月25日，上海。 IEEE（电气电子工程师学会）国际电路与系统研讨会上，一个中国女人站上了讲台。她叫何庭波，华为公司董事、半导体业务部总裁，业内人称"芯片女王"。她代表华为，发布了一个全新的半导

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