<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[2302_79527074的博客]]></title><description><![CDATA[]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/2302_79527074</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; 2302_79527074]]></copyright><item><title><![CDATA[18_强制模型维护备忘录解决AI编程模型幻觉——在vibe coding应用context的思考（状态管理）（Memory Bank）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/2302_79527074/article/details/156699712</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/2302_79527074/article/details/156699712</guid><author>2302_79527074</author><pubDate>Thu, 08 Jan 2026 01:54:05 +0800</pubDate><description><![CDATA[本文针对AI编程“失忆”与幻觉痛点，提出基于Memory Bank的上下文管理模式。通过动静分离架构（AgentREADME）与Global Prompt协议，强制模型自动维护项目状态与“暗知识”，实现零启动成本、高一致性的自动进化开发流。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[17_LangChain 分块策略：为何 chunk_size 只是一个软限制？]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/2302_79527074/article/details/156658796</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/2302_79527074/article/details/156658796</guid><author>2302_79527074</author><pubDate>Tue, 06 Jan 2026 23:37:34 +0800</pubDate><description><![CDATA[CharacterTextSplitter 的 chunk_size 是一个**“软限制”。它会尽力凑到这个大小，但如果遇到一个本身就比限制还长**的独立段落，它会优先保护段落的语义完整，而不是强行切断。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[16_不会写prompt? Gemini Gems + 一段提示词搞定所有prompt！]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/2302_79527074/article/details/156386549</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/2302_79527074/article/details/156386549</guid><author>2302_79527074</author><pubDate>Mon, 29 Dec 2025 12:19:12 +0800</pubDate><description><![CDATA[介绍gemni gems，带领你创造一个会写所有prompt的Gem！]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[15_以为 Coze 是来解放双手的，结果我在此“低代码”平台手搓了 200 行 Python]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/2302_79527074/article/details/156345104</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/2302_79527074/article/details/156345104</guid><author>2302_79527074</author><pubDate>Sun, 28 Dec 2025 02:38:06 +0800</pubDate><description><![CDATA[Coze 确实能帮你省去服务器的钱，但它大概率会透支你调试 Bug 的命。 ☕️🐍]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[14_Claude 效率翻倍：深度解析 MCP 与 Skills 的底层架构与实战选择]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/2302_79527074/article/details/156277360</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/2302_79527074/article/details/156277360</guid><author>2302_79527074</author><pubDate>Thu, 25 Dec 2025 19:54:43 +0800</pubDate><description><![CDATA[MCP是连接外界的"神经系统"，Skills是专业决策的"大脑"。在实际应用中，二者协同可实现1+1>2的效果]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[13_产品体验报告-豆包：高拟人化的情感陪伴体验与确定性工具任务交付之间的内生冲突]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/2302_79527074/article/details/156275246</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/2302_79527074/article/details/156275246</guid><author>2302_79527074</author><pubDate>Thu, 25 Dec 2025 17:24:08 +0800</pubDate><description><![CDATA[豆包通过极致的拟人化与情感记忆策略，成功占据了泛大众市场的流量高地。然而，在统一的交互入口下，模型为了追求“像人”而牺牲了“精确性”，导致在处理逻辑工具类任务（如生活技能指导）时出现“一本正经胡说八道”的幻觉现象 。这种体验错位不仅消耗用户信任，更阻碍了产品从单纯的流量入口向高价值服务分发（Service/GMV）的商业转化 。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[12_产品体验报告书写指南]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/2302_79527074/article/details/156204301</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/2302_79527074/article/details/156204301</guid><author>2302_79527074</author><pubDate>Wed, 24 Dec 2025 01:08:21 +0800</pubDate><description><![CDATA[前一段时间在复习如何书写产品体验报告时更系统地学习了一遍，总结出了自己的书写逻辑，今天把笔记总结一下分享给大家。文章首先给出我的思维导图，再解释一下其中模块书写的顺序逻辑，最后给出一些经典的模型方法方便大家书写。希望对大家有所帮助。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[11_模型微调]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/2302_79527074/article/details/156182787</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/2302_79527074/article/details/156182787</guid><author>2302_79527074</author><pubDate>Tue, 23 Dec 2025 08:11:21 +0800</pubDate><description><![CDATA[简单来说，模型微调（Fine-tuning） 就是在已经学习过通用知识的“半成品”模型基础上，通过少量的特定数据，让它学习成为某个领域的“专家”。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[10_【AIPM 实战】拒绝人工搬运：我如何利用 LLM + Python 实现非结构化数据清洗自动化]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/2302_79527074/article/details/156171550</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/2302_79527074/article/details/156171550</guid><author>2302_79527074</author><pubDate>Tue, 23 Dec 2025 01:15:04 +0800</pubDate><description><![CDATA[在某互联网头部企业实习期间，面对海量且格式杂乱的校园媒体线索，我构建了一套基于 LLM 的自动化 ETL 流水线。通过将自然语言转化为结构化数据，成功将原本需数日的重复劳动缩减至分钟级，并建立了标准化的资源评估库。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[09_提示工程完整指南：从基础到高级实践]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/2302_79527074/article/details/156162976</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/2302_79527074/article/details/156162976</guid><author>2302_79527074</author><pubDate>Mon, 22 Dec 2025 19:59:19 +0800</pubDate><description><![CDATA[今天简要总结一下prompt engineering，也是对我学习内容的一个回顾]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[08_工程思维实践指南]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/2302_79527074/article/details/156113791</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/2302_79527074/article/details/156113791</guid><author>2302_79527074</author><pubDate>Sun, 21 Dec 2025 07:00:00 +0800</pubDate><description><![CDATA[本文介绍了如何运用工程思维开发AI功能，从产品定义到编码实现的全过程。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[07_（AI）开发必备的工程思维]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/2302_79527074/article/details/156113554</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/2302_79527074/article/details/156113554</guid><author>2302_79527074</author><pubDate>Sat, 20 Dec 2025 17:16:20 +0800</pubDate><description><![CDATA[这篇文章分享了AI全栈产品开发的工程化思维框架。作者通过自身开发新闻推送工具的经验教训，提出了一套六阶段SOP流程：1)明确输入输出和核心功能；2)优先验证外部依赖可行性；3)模块化架构设计；4)独立调试Prompt；5)分模块编码；6)自动化部署。重点强调要先设计数据流再编码，攻克关键卡点后再开发，采用高内聚低耦合的模块化设计，以及结构化处理AI输出。文章特别指出独立开发者容易忽视设计环节，建议通过这套方法论从&quot;写脚本&quot;进阶到&quot;做产品&quot;。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[06_RAG 进化论：从 2020 年的灵光一现到会思考的智能体]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/2302_79527074/article/details/155953099</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/2302_79527074/article/details/155953099</guid><author>2302_79527074</author><pubDate>Mon, 15 Dec 2025 22:39:19 +0800</pubDate><description><![CDATA[RAG（检索增强生成）技术经历了三个阶段的发展：从2020年的Naive RAG（基础检索生成），到GraphRAG（引入知识图谱增强关联理解），再到2024年的Agentic RAG（具备自主规划和纠错能力）。该技术通过外挂&quot;知识库&quot;解决了大语言模型的&quot;幻觉&quot;和&quot;时效性&quot;问题，使AI从简单检索进化为能进行多跳推理和任务拆解的智能系统。未来RAG将向多模态化和精准定位方向发展，持续提升AI的理解与应答能力。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[05_零成本！我用Coze把公众号变成了24小时在线的AI超级助手]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/2302_79527074/article/details/155920616</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/2302_79527074/article/details/155920616</guid><author>2302_79527074</author><pubDate>Sun, 14 Dec 2025 23:15:11 +0800</pubDate><description><![CDATA[本文介绍如何利用Coze平台将AI客服接入微信公众号，无需编程即可实现24小时自动回复。操作步骤包括：1)获取公众号AppID；2)在Coze创建智能体并设置回复逻辑；3)配置发布渠道绑定公众号。接入后，粉丝提问可获得智能回复，还能通过添加插件扩展功能，如必应搜索或知识库。该方案适合个人和企业公众号，能有效提升互动效率和用户体验。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[04_让浏览器新标签页“重生”——集颜值、效率与 AI 于一体的 WeTab 体验指南]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/2302_79527074/article/details/155895084</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/2302_79527074/article/details/155895084</guid><author>2302_79527074</author><pubDate>Sun, 14 Dec 2025 01:01:05 +0800</pubDate><description><![CDATA[让浏览器新标签页“重生”——集颜值、效率与 AI 于一体的 WeTab 体验指南（推荐）]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[04_基于阿里云ECS+Docker部署DeepSeek-V3：打造个人专属AI知识库助手]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/2302_79527074/article/details/155886924</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/2302_79527074/article/details/155886924</guid><author>2302_79527074</author><pubDate>Sat, 13 Dec 2025 14:14:55 +0800</pubDate><description><![CDATA[摘要：本文介绍如何在阿里云ECS服务器上部署基于DeepSeek-V3的微信聊天机器人&quot;坤坤&quot;。使用Docker环境配置国内镜像源快速安装，采用ChatGPT-on-WeChat v1.5.7稳定版，支持微信协议。详细步骤包括：1)通过阿里云源安装Docker；2)配置docker-compose.yml文件，集成DeepSeek API和人设模板；3)启动容器并通过微信扫码登录。项目遵循MIT协议，强调仅用于技术研究，境内使用建议配合内容审核。维护指令包含日志查看、重启等操作，适合作为]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[03_AI总结每日AI新闻推送到微信]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/2302_79527074/article/details/155864058</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/2302_79527074/article/details/155864058</guid><author>2302_79527074</author><pubDate>Fri, 12 Dec 2025 22:51:21 +0800</pubDate><description><![CDATA[每天早上，你是否花费大量时间筛选AI新闻？本教程将教你如何搭建一个**完全免费**（仅需支付极少量API调用费）、**全自动**的AI新闻摘要系统，每天准时通过微信给你推送一份定制化的AI早报。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[02_prompt engineering提示词工程入门]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/2302_79527074/article/details/155823902</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/2302_79527074/article/details/155823902</guid><author>2302_79527074</author><pubDate>Thu, 11 Dec 2025 18:02:14 +0800</pubDate><description><![CDATA[摘要： 提示词工程是通过优化与AI对话的方式提升交互效果的技术。其核心在于精准设计提示词，包含角色设定、背景信息、具体任务和输出要求四要素。掌握提示词工程能显著提高AI输出的准确性、解锁专业能力（如编程、文案等）、节省时间并激发创意。例如，撰写邮件时明确角色（HR经理）和语气（温暖委婉），或创作小红书文案时指定风格（活泼闺蜜风）和格式（带Emoji标题），均可获得更符合需求的输出。关键在于用结构化指令替代模糊提问，使人机协作更高效。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[01_中英提示词差异及原因]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/2302_79527074/article/details/155786848</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/2302_79527074/article/details/155786848</guid><author>2302_79527074</author><pubDate>Wed, 10 Dec 2025 18:08:14 +0800</pubDate><description><![CDATA[在很多高阶任务中，使用英文提示词往往能获得逻辑更严密、遵循指令更精准、甚至智商显得更高的回答。]]></description><category></category></item></channel></rss>