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小红书篇篇 5 位数阅读！我自研了一套全栈爆款笔记 Skills

最近用Codex和Obsidian做了一组小红书全栈爆款笔记skills。从找对标、挖评论需求、沉淀选题库，到生成图文卡片，全流程只要几句指令。

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最近在研究多智能体开发框架，发现一个很有意思的开源项目——NousResearch 的 Hermes Agent。它的口号是"The agent that grows with you"，翻译过来就是

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两年前，这个问题几乎没有工程师关心——用量小、单价高、成本被增长焦虑掩盖。现在不一样了。主流推理模型的价格已从两年前的 $20/百万 Token 降至 $0.07/百万 Token，降幅超过 99%

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构建 AI 原生应用需要一个能同时做两件事的数据层：既要处理应用运行所依赖的结构化事务查询，又要有足够的语义理解能力来驱动非结构化内容的语义搜索。AI 应用两者都需要——用于账户余额和交易记录的精确

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Flink Skill 是阿里云为 AI Agent 时代设计的安全操作云上Flink的能力，解决了 Agent 直接调用 OpenAPI 操作生产环境时"能执行但不安全"的核心痛点。

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前几篇我们做了三件事：搭了一个 Agent 骨架（第01篇），给它装了『操作系统』——重试、超时、步数限制（第02篇），然后帮它省了 80% 的 Token 费（第03篇）。但你发现一个问题没？

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导读 AI-Coding时代，质量管理的核心从“是否管”转向“如何管”。通过建立Harness工程基础设施与全栈能力组织形态，结合三层约束框架（输入/生成/输出），可系统化提升AI生成代码的质量与可控

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前言如果你在用 Hermes Agent（由 Nous Research 开发的开源 AI 智能体），尤其是在飞书、Telegram 等平台通过 Gateway 模式使用，很可能遇到过这个问题：发

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CodeBuddy 学习（2）：对话模式深度使用一、概述：三种模式的内在逻辑 1.1 为什么需要三种模式？对话式 AI 编程的核心矛盾在于控制权分配——什么时候 AI 可以自主行动，什么时候必须等

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SMOL多语言翻译平行数据集（221种小语种专业翻译文本） DeepCrack基础设施裂缝检测数据集 chi-bench医疗智能体评测数据集（医疗业务仿真与知识库） World Air Pollut

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一、 gh 到底是什么？简单说：它是你终端里的 GitHub“总控台” 我刚开始了解 gh 的时候以为它只是 git 的一个小跟班——用来替代 git push 或者省两下鼠标点击。但后来发现，完全不

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一、生成式AI正在重塑用户的信息获取路径用户的信息获取方式正在发生根本性迁移。过去，用户通过搜索引擎输入关键词，从结果列表中筛选信息；如今，越来越多用户直接向ChatGPT、文心一言、Kimi等生成

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