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多 Agent 架构到底怎么选？从 Claude Agent Teams、Cognition/Devin 到工程落地原则

最近一段时间，围绕 Agent 架构的讨论非常多。一边是 Anthropic / Claude Code 这类偏多智能体协作的路线，比如 Claude Agent Teams、parallel Cla

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本文总结了用 Claude Code 优雅接手已有项目的三个核心技巧：信任文件夹 /plan 模式 /init 指令

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一句话理解 SFU（Selective Forwarding Unit，选择性转发单元）不是把所有人的音视频混成一路，而是让每个上麦用户把自己的媒体流发布到 SFU，再由 SFU 按其他用户的订阅关系

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技术er迷惑行为大赏正式开始！变量名从a1编到z99，注释写着“别动我也看不懂”，git commit永远只有“fix bug”……来晒一晒你见过的的代码“骚操作”或工位迷惑现场

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一、为什么一谈 AI 工程，大家先想到 Harness 当前讨论 AI 辅助开发时，最常见的说法是： guardrail verification review feedback loop agent

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MCP Is Dead 为什么应该停止使用MCP 在本文中，我想解释使用 MCP 的 5 个坏处，以及你应该使用什么来替代它。模型上下文协议 (MCP) 是一种开源标准，它允许 AI 模型与外部

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学习 Agent 开发一段时间了，发现 Python 语法其实和 JavaScript 很像。这篇文章帮你快速理解项目中用到的所有 Python 语法，用 JavaScript 类比，一看就懂。应

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Claude Code 实战指南：像带实习生一样让 AI 帮你维护项目写在前面相信你已经听说过 Claude Code（下文简称 cc）—— Anthropic 推出的命令行 AI 编程助手。

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欢迎来到我们系列的第三篇笔记。现在我们将探索 ReAct，这是一个关键的架构，它弥合了简单的工具调用与复杂的多步问题解决之间的差距。

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这篇文章想讲清楚一个问题：RAG 到底是什么，为什么它是企业知识问答、AI 客服、内部助手绕不开的一步。很多人第一次接触 RAG，会把它理解成“向量数据库 + 大模型”。这个说法不能算错，但太粗了。

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港大 HKUDS 开源的轻量级 AI 助手 nanobot，成功将 Agent 核心能力压缩至不足4000 行纯 Python 代码。

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老开发的 AI 笔记（一）：大模型到底是个啥？你肯定听过这些词——大模型、LLM、参数量、Token、上下文窗口。每个字都认识，连在一起就不知道在说什么。这篇就是帮你把这些名词翻译成人话

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