取名真是-优快云博客

原创用 Codex 开发游戏 / 大型项目，如何真正省 Token？

我自己在用 AI 辅助 Unity 和其他项目时，一个很明显的感受是：小项目里你可以直接说“帮我加个背包系统”，但项目一大，这种提示很容易把 Codex 变成“全仓考古”。它先找目录，再读几十个文件，再猜架构，最后真正需要修改的可能只有三四个脚本。大型项目里，最浪费 Token 的往往不是“让 Codex 写了太多代码”，而是让它反复读取无关文件、重复理解项目架构、处理过长日志，以及一次承担过大的任务。最费 Token 的提示通常长这样：“帮我把游戏的背包、装备、商店、存档都重构一下，顺便优化性能。

2026-08-12 11:24:32 586

原创 Git 到底是干啥的？零基础小白听完都懂了并且轻松驾驭它

git，通俗的来说就是一种用来多人文件版本合作的工具，但是对一些非程序员的项目小白或者没有程序基础的但是想要入行做程序员的人来说，完完全全理解起来稍微有点困难。这篇文章不像很多文章一样是枯涩的码字教学。现在，我们就用最通俗易懂的方式，让你从零基础理解他，并且使用他。这种教学方法不是把你当白痴的教学方法，反而是让你快速入门深刻理解它，并记住它的教学方法。因为可能说得比较详细，篇幅较长，还得请你耐心的把他看完。

2025-11-28 23:03:09 11602 7

原创一篇让你明白整个网络架构的计算机网络入门教程。

很多非科班同学甚至科班同学在学习计算机网络时，一上来就会被教材或者网课老师灌输各种概念，从开始的网络分类，到网络分层接触网络模型，然后再学习网络模型各层的概念，从物理层，数据链路层，网络层，传输层到最后应用层。学习完后依然很懵逼，各层的协议到底有什么用，我在一台手机的应用程序上发送消息给另外一台手机相应的应用程序过程中，发生了什么事情？依然觉得很抽象。

2024-01-19 09:00:00 4611 15

原创 JSON文件的详细介绍,小白零基础轻松了解JSON文件

在游戏开发中或者进行其他开发任务时我们需要将数据保存在本地的操作,而JSON文件就是常用的保存数据文件格.当我们说一个文件是 JSON 文件时，通常指的是该文件包含符合 JSON 格式规范的文本数据。

2024-01-14 20:01:50 62239

原创 Python 算法从基础到进阶

时间复杂度衡量的是：随着输入规模 n 增大，算法执行的操作次数如何增长。数组是将一组元素按照顺序组织起来的数据结构，可以通过索引访问元素。需要注意，Python 的list与 C/C++ 中的固定类型数组并不完全相同。Pythonlist实际上是一个支持动态扩容的引用数组，存储的是对象引用，而不是直接连续存放所有对象的值。

2026-11-03 23:38:10 312

原创大模型 Agent 开发入门（三）：我用 60 行 Python，写了一个能分析真实股票数据的 AI Agent（附完整源码）

通过上一篇，我们学习了大模型和 Agent 的区别，并学习了一些基础概念。本文将使用大约 60 行 Python，写一个可以获取、计算基础技术指标，并自动生成分析报告的 AI Agent。用户只需要输入：分析一下苹果公司最近的走势Agent 就会自动完成下面的工作：识别用户想分析的股票；调用股票行情工具；获取真实历史行情；计算均线、收益率和波动率；将数据交给大模型；生成一份通俗易懂的分析报告。

2026-07-28 17:36:54 449

原创 AI 大模型 Agent 开发入门（二）：从让AI从“会回答”到“会做事”

Structured Output 的核心目标不是让回答“看起来整齐”，而是让模型输出的数据满足程序预先定义的结构。字段类型含义issue_type字符串问题类型字符串用户希望采取的处理方式urgency字符串紧急程度summary字符串问题摘要"summary": "用户购买的耳机左侧无声音，希望更换新品。然后进入换货流程。仅仅要求“输出 JSON”并不可靠，初学者经常在提示词中这样写：请使用 JSON 格式回答，不要输出其他内容。根据用户的描述，建议办理换货。

2026-07-24 15:55:14 498

原创 AI 大模型agent开发入门（一）- 理解API接口

学习大模型 API 最容易陷入的误区，是一开始就背模型名称、接口参数和 SDK 写法。这些内容变化很快。模型会更新，接口会升级，不同厂商的参数也不完全一致。程序需要凭证才能访问服务；请求需要发送到正确的接口地址；模型根据本次提供的消息理解上下文；文本会被转换为 Token；Token 影响费用、速度和上下文容量；生成结果可以一次性返回，也可以流式返回。只要理解了这条链路，即使以后更换模型平台、SDK 或编程语言，也只是代码形式发生变化，底层思路并没有改变。

2026-07-23 18:57:06 708

原创 git仓库理解

当你从远程仓库克隆项目到电脑，或自己在本地 git init 创建一个项目时，就会生成一个本地仓库它就像一个：📌 记录你所有修改历史的私人工作区📌 不联网也能使用的开发空间📌 试验、备份、版本管理的多功能实验室用更贴近日常的小比喻👇本地仓库 = 你自己桌面上的草稿本，你可以改、可以写乱、可以翻以前的内容，谁也不会受影响。等你满意后再把结果拿去“班级共享”——那就是 push 到远程。🟦。

2025-11-29 22:41:12 1112

原创小白零基础计算机网络--通过网段划分了解路由器

P地址是Internet中主机的标识，严格的来说，是连接设备的网络接口的标识，，目Internet中的主机要与别的机器通信必须具有一个IP地址前最常用的IP地址是IPV4，表示形式：常用点分形式，如202.38.64.10，最后都会转换为一个32位的无符号整数，由前缀码、络号和主机号组成。网络号标识一个网段（如上图中的网络1，网络2），主机号用于标识一个该网络中的具体设备（比如网络1中的某个设备）。根据不同位数前缀码、网络号和主机号可以将IP地址分为五类地址。

2024-01-23 16:46:23 1806 1

原创深度学习--ResNet介绍

相反，若每一层的误差梯度大于1，反向传播时，梯度也会变得非常大，使得权重值快速增大或减小，导致网络的输出变得不稳定，这就是梯度爆炸问题。在传统的卷积神经网络中，每一层的输入都是前一层的输出，这就导致了网络深度增加时，梯度消失或梯度爆炸的问题，从而影响了网络的训练效果。随着网络变得更深，训练过程的效率逐渐降低，甚至出现了退化现象，即随着网络层数的加深，网络的性能反而变差。在开始的时候，人们觉得卷积层和池化层的层数越多，所提取到的图片的特征就会越来越全，然而，与猜想相反的是，在ResNet还没有提出的时候，

2024-01-21 23:44:49 1114 1

原创神经网络详细入门基础--神经网络的概念、损失函数与得分函数、正向传播与反向传播、激活函数

反向传播计算的过程就是建立在梯度下降法的基础上，因为在一般的神经网络中，一层的网络输入就是上一层网络的输出，网络层的逐层叠加的过程，我们可以将其看作函数复合的过程，基于这个原理，我们可以将损失函数向前展开，通过微分操作和链式法则，从神经网络的末尾开始，调节各层神经网络的权重，以找到损失函数的最小值。如此反复，这便是机器学习的过程。在多变量函数中，梯度是一个向量，向量有方向，梯度的方向就指出了函数在给定点的上升最快的方向，那么梯度的反方向就是在给定点下降最快的方向，这个方向正是我们反向传播过程中所需要的。

2024-01-21 22:05:02 1515 1

原创小白零基础计算机网络--通过转发、存储、协议的思想掌握交换机

交换机查看MAC表，没有找到2号主机的端口，1号交换机发送广播，2号主机收到广播后，比对MAC地址确认是发给自己的后，就会向1号交换机发送回应，1号交换机收到回应后便会确定自己的2号端口对应的MAC地址是00-11-22-33-44-55。真实的交换机标识位于数据的头部，而且交换机的标识一般是由mac地址标识，一共48位，而非4位，请注意，后面会详细讲到，交换机是数据链路层设备，我们可以将下面网络结构看作最高层次为数据链路层的网络结构。之间给大家简单的举例的标识的思想将“标签”加入数据的尾部。

2024-01-20 17:33:48 1561

原创小白零基础计算机网络--数据在网络中的传输

了解完上面知识后，对于下面这图相信大家对信息的传输过程有一定的掌握和理解，但这还是计算机网络的开始。我们在一端向另一端发送消息的时候，电脑在互联网中怎么样定位到另一台电脑的，如果我是在微信发的消息，另一台收到消息的电脑为什么是微信程序收到消息而不是QQ，下一章我将从网络的发展入手简单易懂的讲清楚每层网络架构全文。

2024-01-19 17:17:04 2170 1

qq_63434759的博客