构建稳健的AI应用，可远不止“发个提示词就完事”这么简单。你得把上下文拿捏得死死的，还得能摸清对话的来龙去脉。而Spring AI的Advisors API，就...

当 AI coding agent 已经能写代码、跑测试、读 issue、开 PR，真正的瓶颈就不再是“怎么写一个更聪明的 prompt”。更大的问题变成：谁来...

上周五下午 5 点，我临时接到通知：6 点前要交周报。当时我手头上还有一个没结束的会议，根本不可能坐下来慢慢写。

买的科普书要么太专业、全是文字，孩子翻两页就扔；要么图画好看但没干货，看完啥也记不住。

每天追新模型，订阅三四个 Pro，Prompt 写了几百条，收藏夹里 50+ 教程，新工具一出，第一时间体验。

对方也会一脸懵：排序什么？数组？链表？整数？字符串？升序还是降序？用什么算法？时间复杂度要求？要不要稳定排序？

2026 年 3 月，Karpathy 上了 No Priors 播客，谈到 AutoResearch 和他所说的"loopy era"。核心意思不是"多写几个...

过去两年，开发者花大量时间在"怎么写好一条 prompt"上。但当模型能力到达某个阈值后，单条 prompt 的边际收益急剧递减。真正拉开差距的变成了：你能不能...

过去两年，我们用 AI 编程助手的方式，本质都是"一问一答"：你写一条 prompt，它给一段结果，你看一眼、再写下一条。「人始终站在循环里」，是那个一轮一轮发...

你写了一条Prompt：作为资深后端工程师，请review这段Python代码，遵循PEP8规范，检查潜在bug。

要不说 AI 圈真的是造词大师。提示词工程刚火完，Harness 工程还没消化完，现在又轮到一个新词——Loop Engineering。

在 AI 图像生成和 AI 视频生成场景中，Prompt 已经从简单文本描述，逐渐变成一种结构化的创作指令。一个可用的 Prompt 往往需要包含主体、场景、镜...

上一节中通过RAG方法，大模型已经获取到了公司的私有知识。为了方便调用，将其封装成了几个函数，并保存在了 chatbot/rag.py 中。 现在你可以通过如下...

最近，Addy Osmani 发布了一篇题为《Loop Engineering》的文章。

他用一个 30 分钟的演讲，把自己日常写代码的 Claude 配置摊开讲了一遍：Claude Code + loops + Dynamic Workflow。

Anthropic开源了一套面向小企业的Claude插件，一次安装就能获得15个基础技能、15套可直接使用的业务工作流，还自带能听懂大白话的路由模块。不用记命令...

现在的skills工作方式很简单：写个prompt，放进文件夹，需要时调用。demo阶段用起来挺爽，但一到生产环境就暴露问题：

一个有趣的发现：GPT-5 擅长优化自己的 prompt。你可以直接问它"这个prompt怎样修改能避免某种不良行为"，不少生产环境的 prompt 就是这样迭...

Prompt注入是当前大模型安全领域中最令人头痛的挑战之一，尤其对于那些被设计用来与外部环境交互并执行任务的智能体而言。攻击者通过在输入中嵌入恶意指令，试图操纵...

今天看了 Addy Osmani 的一篇文章，标题叫《Loop Engineering》。他的判断很直接：AI 编程的下一层，不是继续写更好的 prompt，而...