weixin_44151034的博客

原创 agent运行项目时，一开始加入一个独立审查agent的skill

独立审查 Agent 最好在开发开始前就介入，先锁定验收标准；开发结束后再依据这套标准审核。否则，等开发完成后才审查，仍然可能被已经缩水的任务描述误导。不允许偷偷降低成功标准。不允许未经验证就宣布成功。

原创 优快云 Markdown 代码块嵌套后显示异常：外层改用 4 个反引号来解决

时，因为其内部包含代码块，我们外部的普通的三个反引号可能无法正确渲染。(解析器会把内部的三个反引号误认为外层代码块的结束位置。当我们在 优快云 或其他 Markdown 编辑器中需要展示一段。外层代码围栏的反引号数量，只要比内部最长的代码围栏更多即可。

原创 提交pr后写代码审查稿的案例和skill：tech-change-walkthrough

最后用测试证明它真的有效。

原创 大模型/agent便于理解的技术交接报告skill

我发现“技术报告难读，往往不是因为术语太多，而是因为知识出现顺序错了”。然后我把这个认识压缩成了一个极简 Codex Skill。

原创 explain-patch：大模型/agent在github提交pr时可用的skill及好的案例

我发现“技术报告难读，往往不是因为术语太多，而是因为知识出现顺序错了”。然后我把这个认识压缩成了一个极简 Codex Skill。

原创 Remote Host Operator Skill：让Codex尽量自己操作远程服务器，而不是反复让用户敲命令和用户交互

【代码】Remote Host Operator Skill：让Codex尽量自己操作远程服务器，而不是反复让用户敲命令和用户交互。

原创 simple-first skill：确保大模型理解问题，限制大模型过度思考，让大模型/Agent优先寻找简单的正确解

【代码】sample-first：限制大模型/agent/harness过度思考的skill。

原创 使edge显示的页面从白色背景变成黑色背景的方法

如果这个选项无效，可以尝试在同一页面搜索并启用 Force Dark Mode for Web Contents。这是最稳定、兼容性最好的方法，能让大多数网页强制显示深色背景。网页的背景色仍由网站自身决定，通常为白色或浅色。网页都强制显示为深色背景，可以尝试以下几种方法。背景，可以安装“Dark Reader”扩展。这个方法适合希望永久固定深色模式的高级用户。如果内置功能效果不理想，或者你追求。

原创 第一次进入陌生的linux服务器的重点基础操作

我是谁？我在哪台机器？我的主目录在哪里？哪些目录是系统目录？哪些目录允许我写入？代码和数据应该放在哪里？服务器有什么 CPU、内存和 GPU？GPU 当前是否空闲？项目使用哪个 Python？团队使用 Conda、Docker、Modules，还是任务调度系统？我是否有权进入某个容器或占用某张 GPU？确认身份↓了解目录和磁盘↓检查 CPU、内存和 GPU↓确认 Python 与运行环境↓阅读项目配置和启动脚本↓确认团队规则↓进行最小测试↓最后再运行正式任务。

原创 华为昇腾 NPU 服务器新手常用命令

第一次接触华为昇腾 NPU 服务器时，接下来该看什么、怎么初步检查，又该执行什么呢？torch_npu不同 Atlas 型号和驱动版本支持的子命令可能略有区别，以本机执行npu-smi -h的结果为准。

原创 从 0 理解 AgentBench

我们先不要急着看论文，先理解 Agent 这个词。我更喜欢这样解释：Agent = 一个会观察环境、做出动作、根据反馈继续行动的智能体。用户给任务↓Agent 观察当前环境↓Agent 思考下一步↓Agent 执行动作↓环境返回反馈↓Agent 继续下一轮任务：买一瓶 100 美元以内的香水观察：当前页面是搜索框动作：search[香水名称 6.7 oz under 100]反馈：出现商品列表动作：click[某个商品]反馈：进入商品详情页动作：click[合适容量]

原创 RTX 4060 跑通 Qwen2.5-0.5B LoRA SFT/DPO微调

Qwen 是通义千问系列开源模型。0.5B表示模型大约 5 亿参数。Instruct表示它已经做过指令微调，可以直接按照用户问题回答。模型小，本地 4060 能跑。下载和训练都比较快。适合学习完整流程。后续可以迁移到更大的 Qwen 模型。LoRA 是一种参数高效微调方法。普通全量微调会更新模型大部分参数，成本很高。冻结原模型参数只在部分线性层上插入小的低秩矩阵训练这些小矩阵显存需求低。训练速度快。adapter 文件小。适合个人 GPU 学习。

原创 大模型 / RAG / Agent 面试高频题

大模型应用开发RAGAgentAI CodingLLM 工程化大模型微调算法 / NLP / 推荐等相关岗位（这里主要是介绍自己的项目，这里就不给出标准答案了）项目背景：为什么要做这个项目技术方案：用了 RAG、Agent、微调还是纯 prompt技术链路：数据怎么进来，模型怎么处理，结果怎么出去核心难点：不要说“工作量大”，要说技术难点指标结果：准确率、召回率、延迟、成本、人工节省等个人贡献：明确说“我负责什么”，不要只说“我们团队做了什么”

原创 如何在使用claude code的时候，不需要一直点yes

我们的方法不是给全盘权限，而是只在自己的当前文件夹下的方法。这会跳过几乎所有权限确认。Claude Code 官方明确说会跳过所有权限提示，只建议在容器或虚拟机这类隔离环境里用。比如WSL2或VM。

原创 2026大厂大模型/Agent面试题

1题目不是很全，因为不都是笔者的面试，都是笔者各个渠道（牛客，脉脉，boss直聘）刷到的，然后随缘汇总，帮助自己复习，也帮助大家复习。

原创 面试手撕多头注意力代码(multi-attention)及单头注意力代码

笔者之前几个月了，怎么也无法记住手撕多头注意力代码的过程。后来发现，其实最重要的，或者这道题，本身考察的是：“”，只要，其他的直接顺其自然就写出来了。

原创 面试agent复习基础题

标准回答：AI Agent是一种能够自主感知环境、做出决策并执行动作以实现特定目标的智能体。自主规划能力（将复杂任务拆解为子任务）、工具调用能力（使用外部工具弥补自身能力不足）和记忆能力（保留历史交互信息和任务状态）。与传统AI系统不同，Agent不需要人类一步步指令，只需给定最终目标，就能自主完成任务。小学生理解版：简单说：Agent 就是一个会思考、会用工具、能自己完成任务的 AI 机器人。

原创 大厂面试python复习基础100题

PEP 是 Python Enhancement Proposal，意思是 Python 增强提案。最常见的是PEP 8，它规定 Python 代码风格，比如缩进 4 个空格、变量名小写加下划线等。PEP 是 Python 社区记录语言设计、改进和规范的正式文档。PEP 8 是其中最常见的代码风格指南。Python 强制要求缩进，但不强制必须 4 个空格(都是2个空格的python代码也能运行,只要缩进对齐没问题就行)。4 个空格是 PEP 8 推荐风格。

原创 百度网盘【搜索/查找】如何限定在当前文件夹下搜索

原创 面试大厂leetcode重点题型简洁明快复习（dfs/bfs，动态规划，链表，滑动窗口/双指针，回溯，ACM型输入输出，二分）

笔者正在应聘大厂的春招岗位，笔者筛选了一下经常遇到的面试题型重点dfs/bfs动态规划链表滑动窗口/双指针回溯ACM型输入输出二分），笔者这里也尽量挑里面的最重点题型，从问题入手，对这些题型进行简洁明快的复习，其他的一些数据结构的题，也考，但笔者认为不是重点，这里就不提了。

原创 Windows 使用 conda 安装 Claude Code 到 D 盘，并接入 DeepSeek API

但实践中发现，不能直接把环境装到 Anaconda 安装目录下的 envs文件夹下，也就是D:\ProgramData\anaconda3\envs\claude-code内，因为。属于 Anaconda 的安装目录，有时普通 PowerShell 没有权限往里面创建新环境。因为最近deepseek v4 的api大降价，所以想在 Windows 上使用 Claude Code。直接指定环境完整路径，确保能直接把环境安装到这个路径内。路径下，但之前创建的其他环境都在 C 盘。

原创 Conda 环境安装到 D 盘的方法

C:\Users\用户名\ . conda\envs但我的C 盘空间不够，我想把环境创建到 D 盘。这里我以我的环境用户名举例。

原创 GitHub 仓库如何添加 Topic

GitHub Topic 就是给仓库添加的分类标签。技术栈，比如javavuepython项目类型，比如blogcrawler应用场景，比如chatbotportfolio框架或工具，比如reactflaskdjangonodejspythoncrawlerspiderrequests别人更容易通过关键词搜索到你的仓库，也能更直观地知道这个项目用了什么技术、解决什么问题。

原创 新手学Git：如何把本地 Git 项目上传到 GitHub

新手学Git：以一个小游戏项目为例，完成初始化、提交、查看历史与恢复版本中，我们已经把小游戏项目在本地接入了Git，完成了初始化、提交、查看历史和恢复版本。已经有一个本地 Git 项目，如何把它上传到 GitHub。整个过程非常简单核心就是两件事先在 GitHub 上创建一个远程仓库再把本地仓库关联到这个远程仓库并推送上去。

原创 新手学Git：以一个小游戏项目为例，完成初始化、提交、查看历史与恢复版本

最近我在做一个小游戏项目。但项目跑起来以后，我再继续修改就开始担心：如果我继续修改项目，万一改坏了，怎么回到之前的版本？这时候我才真正开始学习Git。所以这篇文章，我直接结合我自己的真实操作过程，写一篇适合新手入门的 Git 最小实践教程。

原创 Codex防止项目间相互覆盖：“按文件夹/仓库隔离项目”

codex中AI Agent（智能体）的作用域和上下文，严格绑定于你当前打开的 Workspace（工作区文件夹），所以写新项目的时候要学会换文件夹。

原创 打开vscode总是提示未找到python的解决办法（打开终端却能找到）

要让 VS Code 正确识别并使用Conda 环境，可以按照以下步骤操作。你需要明确地把 Conda 里的那个 Python 解释器指派给它。打开vscode总是提示未找到python，打开终端却提示能找到。VS Code 的 Python 插件通常会自动扫描系统里安装的。的代码高亮、跳转、报错提示以及右上角的“运行”按钮，就都会使用。里的这个 Python 环境了。

原创 TRAE定位anaconda的位置（便于TRAE帮我们给该项目新的conda安装环境）

有的时候，Trae的builder不能很好的识别我们当前的conda安装路径，导致没法把换进恰好的配到我们的新的conda里。

原创 Colab复现 NanoChat：从 Tokenizer(CPU)、Base Train(CPU) 到 SFT(GPU) 的完整踩坑实录

为什么我们要运行nanochat这个项目来学习GPT？答： 我们想快速建立对大模型训练流程的整体认知，而偶像把很复杂的gpt框架写的很精简（删去了细枝末节的，保留了最重点的），简化成一个很简单的只有8000行代码就写完的nanochat项目，这些代码也都是实现gpt的技术最重点。nanochat链路清晰完整，代码量可控，非常适合新手快速学习与快速验证。为什么我们使用来运行nanochat项目？答：我们的GPU资源受限，而Google的Colab。

原创 uv简单介绍及初步使用案例

可以看一下这个网址从pip到uv：一口气梳理现代Python项目管理全流程！演进阶段使用工具解决了什么问题带来了什么新问题最简单代码案例（含解释）1. 全局安装阶段全局安装非常直接，先把包装上就能用。项目之间没有边界：多个项目共用同一套包，容易发生版本冲突和环境污染。这条命令会把requests直接安装到当前 Python 的全局环境里。优点是简单，装完马上能用；缺点是这个包会和其他项目共享，一旦别的项目需要不同版本，就容易冲突。2. 虚拟环境阶段venv解决项目间的隔离问题。

原创 如何使用edge浏览器打开控制台？

但是我们点开检查页面以后，有的时候我们的屏幕过小，上面没有中文，我们不知道哪一个才是控制台。

原创 uv初步介绍及简单的使用方法例子

uv核心命令清单🌰 uv例子：从零写一个小爬虫案例：如何使用 `uv`运行一个GitHub 项目？可以看一下这个网址从pip到uv：一口气梳理现代Python项目管理全流程！演进阶段使用工具解决了什么问题带来了什么新问题最简单代码案例（含解释）1. 全局安装阶段全局安装非常直接，先把包装上就能用。项目之间没有边界：多个项目共用同一套包，容易发生版本冲突和环境污染。这条命令会把requests直接安装到当前 Python 的全局环境里。优点是简单，装完马上能用；缺点。

原创 colab常用快捷键，colab平台创建文件连接google drive，拉取github项目的方法

colab的常用快捷键。colab创建文件colab链接google drive平台。

原创 vscode换浅色主题

左下角：-> ->然后选择： 里面的一种。

原创 同花顺电脑版打开指标平台【指标广场】的方法

原创 同花顺远航版使用斐波那契扩展

但是大家发现波浪尺三点画线后，拓展出的线很少，一般只到100%。现在画出的线就非常多了，能更好的使用斐波那契扩展功能。没有关系，我们先使用波浪尺用三点画一下线，再。（就会有更多的线）。

原创 vscode中markdown使用单个$显示公式($...$),preview页面里公式显示失败

这两个插件，然后打开右侧的preview页面，有时候行内使用($…$)的方法显示数学公式，但是显示失败。

原创 pytorch常用张量构造词句表和nn.组件速查表

可以速查一些pytorch的用法。常用nn.组件速查表。

原创 【Word 排版】文本框/文字行间距异常偏大的解决方案

Word 文本框中的行距异常，通常由对齐网格这一隐藏全局属性导致。所以我们在段落设置中去掉这个选项的勾选，就可以去掉非必要的网格约束，实现对排版的精确控制。

原创 新手leetcode快速刷题指南

我们现在准备刷题了，时间紧、任务重，希望快速上手。只学对刷题最有用的 20% Python 知识，先能写题、跑通、过样例，再逐步变强。首先我们刷题前要知道的用 list/dict（数组/哈希表）+ 循环 + if，配合几个常用库（）和固定模板（双指针/栈/队列/BFS/二分/回溯/DP）就能解决：然后开始我们的新手LeetCode刷题入门指南。