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AI大模型开发与运维数据库
素材来源官方媒体/网络新闻,,,子智能体的核心概念\x0a在 Claude Code 中，子智能体是一种独立的智能体循环，它拥有全新的 token 上下文，被主智能体派遣去完成特定子目标，并在任务结束后向主智能体报告结果。这种设计类似于“分而治之”的编程范式：主智能体负责整体协调，而子智能体则专注于细分任务，避免主上下文被过度膨胀，从而保持高效。 \x0a\x0a这种机制并非全新——早在 2025
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AI大模型向量数据库企业应用
素材来源官方媒体/网络新闻,,,浅层循环的局限：\x0a简单却脆弱 浅层智能体的工作原理：它本质上是一个简单的“while 循环”，通过用户提示、LLM 推理、工具调用（如搜索）和观察输出反复迭代。 \x0a\x0a这种设计依赖 LLM 的上下文窗口作为唯一状态，适合短期、事务性任务，例如“东京天气如何？我该穿什么衣服？”只需几步即可完成。 \x0a\x0a然而，当任务扩展到多步复杂场景——如“研
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开源开发与运维开源镜像数据库
素材来源官方媒体/网络新闻,,,核心目的与价值\x0a解决 AI 编码助手在复杂任务中的问题，如输出不一致、遗漏错误或缺乏自纠错能力。它提供标准化工作流，让开发者快速构建可靠的 AI 辅助编码系统。主要价值包括：减少 AI 生成代码的失败率，确保输出符合项目规范；支持复杂功能实现，如多代理系统或异步爬虫；适用于各种 AI 编码工具，但以 Claude Code 为中心，利用其斜杠命令功能。目标用户
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AI大模型开发与运维数据库
素材来源官方媒体/网络新闻,,,来自 Jason Zhou @jasonzhou1993 分享，焦点是如何通过 “.agent docs” 系统优化 Claude Code 的上下文工程，显著提升 AI Agent 在复杂代码库中的表现。他强调，这种方法能将 AI Agent 性能提升 10 倍，尤其适用于大型或遗留项目。 \x0a\x0a上下文工程的核心作用\x0aClaude Code 默认处
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AI开发与运维机器学习人工智能与算法
素材来源官方媒体/网络新闻,,,来自 Simon Willison 最新博客，用来描述专业工程师如何高效且负责任地使用 AI 工具编程。\x0a\x0a核心观点 - 区分两种使用 AI 的方式：\x0a· Vibe Coding：快速、松散、不负责任的编程方式，完全依赖提示词驱动，不关心代码实际如何运作，适合低风险的小项目\x0a· Vibe Engineering：经验丰富的专业工程师使用 LL
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AI大模型开发与运维人工智能与算法
做每个人都能学的 AI 启蒙小伙伴，分享 AI 最新信息和技术应用，分享 AI 在工作和生活中的落地应用，帮助每个人在自己的领域里借助 AI 发挥 ×10 的能量。
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AI大模型机器学习人工智能与算法
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AI大模型开发与运维机器学习
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AI向量数据库大模型云原生可观测
素材来源官方媒体/网络新闻,,,Claude Code PM (CCPM) 是一个专为用 Claude Code 的开发团队打造的项目管理系统，帮你把产品需求变成高质量代码，少走弯路、少出 bug。它解决上下文丢失、任务阻塞、代码随意和进度不透明等痛点，核心是通过结构化流程 + 并行开发 + 可追溯记录提升效率。\x0a\x0aCCPM 把开发分成五步，像流水线一样：\x0a1. 产品规划：用命令
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AI大模型数据库机器学习
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AI大模型向量数据库云安全
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AI向量数据库大模型数据库
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AINoSQL数据库云存储容器服务
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AI大模型机器学习数据库
素材来源官方媒体/网络新闻,,,Claude Code：快速、灵活的开发者利器\x0aAlex（Claude 关系负责人）和 Cat（cc PM）在视频中分享了 cc 的开发内幕和使用心得。\x0a\x0a1. 快节奏开发与“吃自己的狗粮” \x0a cc 的开发团队以“产品思维”驱动，工程师从自身需求出发快速原型化功能。团队先在 Anthropic 内部（员工昵称 “Ants”）测试新功能，收集
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AI大模型向量数据库容器
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AI向量数据库大模型关系型数据库
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开源数据库云通信企业应用
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数据库数据库NoSQL数据库关系型数据库
素材来源官方媒体/网络新闻,,,和 Apple Notes 相比\x0aNotion 跟 Apple Notes 这种单机存储的工具不一样，它是个协作平台，数据需要在成千上万人的工作空间里同步。\x0a\x0a和 Google Docs 相比\x0aNotion 不仅仅是简单的文档编辑，它更像一个复杂的“关系网络”，包含页面、任务、数据库等互相链接的内容。这种复杂性让离线功能的开发变得超级有挑战。
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AI向量数据库大模型机器学习
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AI大模型数据库容器
素材来源官方媒体/网络新闻,,,cc 在自动化代码生成、快速原型化和上下文理解，显著提升了开发效率，尤其在处理技术债务、实验性开发和协作中表现突出。\x0a做好：明确的规划、清晰的任务定义、现代化的技术栈、开发者的主动审查、开发流程的融入和开发环节的闭环等，更能发挥战斗力！\x0a\x0a1. 效率提升与技术债务的快速解决 \x0a 列举了在六周内完成的众多“技术债务”项目，例如将 React N
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