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万字深度解析 Andrej Karpathy Skills：当 AI 编程遇见行为约束——从 CLAUDE.md 四原则到生产级 AI 编码工作流的工程化实践（2026）

万字深度解析 Andrej Karpathy Skills：当 AI 编程遇见行为约束——从 CLAUDE.md 四原则到生产级 AI 编码工作流的工程化实践（2026）
2026-07-01 05:13:58 +0800 CST view 223
2026年Andrej Karpathy Skills在GitHub狂揽11.7万Star。深度解析CLAUDE.md四核心原则：先思考再编码、简洁性优先、精准修改、目标驱动执行，以及生产级AI编程工作流工程化实践。
Andrej Karpathy Skills CLAUDE.md AI编程 Vibe Coding LLM 行为约束 AI Agent Cursor

大模型推理引擎 2026 终极对决：vLLM vs SGLang，从 PagedAttention 到 RadixAttention，一次把 LLM 部署讲透（深度实战）

大模型推理引擎 2026 终极对决：vLLM vs SGLang，从 PagedAttention 到 RadixAttention，一次把 LLM 部署讲透（深度实战）
2026-07-13 05:12:59 +0800 CST view 190
深度对比 vLLM 与 SGLang 两大 LLM 推理引擎：从 KV Cache、PagedAttention、RadixAttention、连续批处理、分块预填充、推测解码、P/D 分离到量化部署，配可直接运行的生产级代码与基准测试。
vLLM SGLang LLM推理大模型部署 PagedAttention RadixAttention

samber/cc-skills-golang：给 AI 编程助手的 Go 技能包，让 AI 写 Go 少一点玄学

samber/cc-skills-golang：给 AI 编程助手的 Go 技能包，让 AI 写 Go 少一点玄学
2026-06-13 08:23:38 +0800 CST view 383
cc-skills-golang是一组面向AI编程助手的Go技能包，将Go工程判断、编码约定、排查方法整理成指令文档，让Claude Code/Codex/Cursor等AI在写Go时按统一口径工作，With Skill准确率98% vs 56%。
cc-skills-golang Go Claude Code Codex Cursor AI编程代码规范 Agent Skill Code Review

万字深度解析 LMCache：当 LLM 推理遇见「KV 缓存革命」——从 Transformer 注意力机制到多层存储分级、从 vLLM/SGLang 集成到生产级 PD 拆分的完整技术指南（2026）

万字深度解析 LMCache：当 LLM 推理遇见「KV 缓存革命」——从 Transformer 注意力机制到多层存储分级、从 vLLM/SGLang 集成到生产级 PD 拆分的完整技术指南（2026）
2026-07-02 08:42:52 +0800 CST view 270
深度解析 LMCache 开源项目：LLM 推理 KV 缓存管理层，涵盖架构设计、多级存储、Multiprocess 模式、非前缀复用、PD 拆分等核心技术，15+ 可运行代码示例。
LMCache LLM推理 KV缓存 vLLM SGLang AI推理优化 GPU优化分布式缓存

SGLang 深度实战：当 RadixAttention 重新定义 LLM 推理——从架构原理到生产部署的完整工程指南（2026）

SGLang 深度实战：当 RadixAttention 重新定义 LLM 推理——从架构原理到生产部署的完整工程指南（2026）
2026-07-20 17:18:01 +0800 CST view 175
深度解析SGLang推理框架核心技术：RadixAttention基数树KV缓存、连续批处理与CPU-GPU调度重叠、约束解码结构化输出、CVE-2026-5760安全漏洞修复、生产部署实战，以及与vLLM的完整对比选型指南。
SGLang LLM RadixAttention PagedAttention 推理优化 Python 深度学习向量检索 Agent RAG vLLM CVE Rust 高性能计算

io_uring 深度解剖：Linux 异步 I/O 的性能王者，为何又被 Google 全线封禁——从 SQE/CQE 环形队列到零拷贝、SQPOLL 与安全攻防

io_uring 深度解剖：Linux 异步 I/O 的性能王者，为何又被 Google 全线封禁——从 SQE/CQE 环形队列到零拷贝、SQPOLL 与安全攻防
2026-07-26 04:13:40 +0800 CST view 78
深度拆解 Linux io_uring：SQ/CQ 环形队列内存模型、SQE/CQE 生命周期、liburing 文件读写与 echo 服务器实战、SQPOLL/注册缓冲区/链式操作/multishot/零拷贝发送进阶特性，并剖析为何性能炸裂却被 Google 在 ChromeOS/Android/GKE 全线封禁，附内核 6.6 安全加固与生产决策清单。
io_uring Linux内核异步IO 高性能 SQPOLL 零拷贝 epoll 网络编程系统编程安全

LMCache 深度拆解：当 KV Cache 变成可复用资产——LLM 推理的「免费午餐」完整指南

LMCache 深度拆解：当 KV Cache 变成可复用资产——LLM 推理的「免费午餐」完整指南
2026-07-14 18:47:11 +0800 CST view 136
深度拆解 LMCache 项目：从 Transformer Attention 机制出发，详细讲解 KV Cache 原理、三层存储架构、生产部署实战、Docker Compose 配置、CacheGen 压缩算法、PD 分离、跨实例 KV Cache 共享，以及与 vLLM/SGLang 的集成，配完整代码示例与性能调优指南。实测 DeepSeek 多轮对话 3~5 倍 TTFT 改善。
LMCache KV Cache LLM推理 vLLM SGLang 推理优化 DeepSeek 分布式缓存

DFlash 深度解析：块扩散模型如何让 LLM 推理加速 6 倍——2026 投机解码完全指南

DFlash 深度解析：块扩散模型如何让 LLM 推理加速 6 倍——2026 投机解码完全指南
2026-05-28 19:39:07 +0800 CST view 750
深入解析 DFlash 块扩散投机解码方案：如何让 Qwen3-8B 实现 6 倍无损加速，超越 EAGLE-3 与 llama.cpp，附 SGLang/vLLM/MLX 完整部署指南。
LLM推理投机解码块扩散 DFlash 推理加速 Transformer优化 GPU CUDA SGLang vLLM

OpenWorker 深度解析：吴恩达的桌面 AI 智能体，从 aisuite 到生产级 Agent 架构的完整演进

OpenWorker 深度解析：吴恩达的桌面 AI 智能体，从 aisuite 到生产级 Agent 架构的完整演进
2026-07-26 12:13:55 +0800 CST view 147
深度解析吴恩达开源的桌面AI智能体OpenWorker：aisuite统一模型接口、Agent运行时架构、权限沙箱、记忆系统、任务规划、ReAct执行循环、工具系统、多模型策略、成本优化与实战应用。
OpenWorker AI Agent aisuite 桌面智能体吴恩达 Andrew Ng 多模型 Ollama 本地LLM Agent架构

Ollama Tool Calling × 本地 AI Agent：JSON Schema 协议 × 生产级多工具系统 × 安全防护实战

Ollama Tool Calling × 本地 AI Agent：JSON Schema 协议 × 生产级多工具系统 × 安全防护实战
2026-07-03 08:45:53 +0800 CST view 211
深度解析 Ollama v0.20 Tool Calling，从协议原理到生产级多工具 Agent 实战，含天气查询、数据库查询、Web搜索三大实战案例与安全防护策略。
Ollama AI Agent Tool Calling 本地大模型

【深度长文】Ollama v0.20 工具调用实战：本地大模型 + JSON Schema + 生产级 Agent 系统搭建指南（2026）

【深度长文】Ollama v0.20 工具调用实战：本地大模型 + JSON Schema + 生产级 Agent 系统搭建指南（2026）
2026-07-03 08:47:18 +0800 CST view 228
深度长文：Ollama v0.20 Tool Calling 从协议原理到生产级多工具 Agent 实战，含天气查询、数据库操作、Web搜索三大案例与安全防护策略（2026）。
Ollama AI Agent Tool Calling 本地大模型生产级

vLLM 深度拆解：当 KV Cache 学会「分页」——用操作系统智慧重写 LLM 推理的心智模型

vLLM 深度拆解：当 KV Cache 学会「分页」——用操作系统智慧重写 LLM 推理的心智模型
2026-07-15 10:13:07 +0800 CST view 161
深度拆解 vLLM 核心架构：从 PagedAttention 分页内存管理、Continuous Batching 动态调度，到 Speculative Decoding、Prefix Caching 等高级特性，配完整代码示例与生产部署指南。
vLLM PagedAttention LLM推理深度学习 GPU优化 Continuous Batching

从 Caveman 令牌压缩到 Agent Skills：2026年7月 GitHub Trending AI 编码工具深度解析

从 Caveman 令牌压缩到 Agent Skills：2026年7月 GitHub Trending AI 编码工具深度解析
2026-07-09 01:47:33 +0800 CST view 450
深度解析2026年7月GitHub Trending上的AI编码工具生态：Caveman令牌压缩65%背后的工程原理、mattpocock/skills 354个生产级技能、openai/codex-plugin-cc多代理协作，以及这场正在发生的AI编程工具工程化革命。
AI编程工具 GitHub Trending Caveman Agent Skills AI Agent LLM Copilot 2026技术

深度长文：LLM 推测解码（Speculative Decoding）工程化实战——从原理到3倍加速的完整实现

深度长文：LLM 推测解码（Speculative Decoding）工程化实战——从原理到3倍加速的完整实现
2026-07-26 17:15:22 +0800 CST view 101
深度长文实战 Speculative Decoding 推测解码技术：从拒绝采样原理、草稿模型选型到 vLLM 生产部署，包含完整代码实现、性能基准测试和 DSpark 等前沿变体解析，不修改模型不牺牲质量即可实现 2-3 倍推理加速。
Speculative Decoding LLM推理加速推测解码 vLLM DSpark

大模型推理引擎实战：从 PagedAttention、Continuous Batching 到投机解码与量化部署，把 GPU 利用率榨到极限（vLLM/SGLang 2026 完全指南）

大模型推理引擎实战：从 PagedAttention、Continuous Batching 到投机解码与量化部署，把 GPU 利用率榨到极限（vLLM/SGLang 2026 完全指南）
2026-07-09 09:17:24 +0800 CST view 354
深入剖析 2026 年大模型推理引擎核心技术：PagedAttention、Continuous Batching、Chunked Prefill、RadixAttention 前缀缓存、投机解码与 AWQ/GPTQ/FP8 量化，结合 vLLM 与 SGLang 部署实战，把 GPU 利用率榨到极限的生产级完全指南。
LLM推理引擎 vLLM SGLang 推理优化量化部署投机解码 GPU利用率 KV Cache PagedAttention

vLLM 推理引擎源码级拆解：PagedAttention 显存虚拟化、Continuous Batching 调度与量化落地全指南

vLLM 推理引擎源码级拆解：PagedAttention 显存虚拟化、Continuous Batching 调度与量化落地全指南
2026-07-27 03:44:38 +0800 CST view 52
从显存字节到 CUDA kernel 源码级拆解 vLLM：PagedAttention 分页显存管理、Continuous Batching 连续批处理调度、Prefix Caching 前缀缓存与量化/投机解码实战，附完整代码与生产调参踩坑清单。
vLLM PagedAttention 大模型推理 KV Cache 显存优化连续批处理量化 LLM Serving

LLM 推理的显存战争：从 PagedAttention 到统一内存架构——KV Cache 管理五世代深度解析（2026）

LLM 推理的显存战争：从 PagedAttention 到统一内存架构——KV Cache 管理五世代深度解析（2026）
2026-06-15 11:18:23 +0800 CST view 419
深度解析大模型推理中 KV Cache 管理的五世代演进：从连续分配到 PagedAttention，再到异构缓存、分布式 KV 和统一混合内存架构。结合 vLLM、SGLang、TensorRT-LLM 给出生产环境选型指南。
LLM 大模型 KVCache PagedAttention vLLM SGLang TensorRT 推理优化显存管理分布式

英伟达ASPIRE深度解析：具身智能的Skill时刻——从Coding Agent到机器人技能库、从经验沉淀到持续学习范式的完整技术指南（2026）

英伟达ASPIRE深度解析：具身智能的Skill时刻——从Coding Agent到机器人技能库、从经验沉淀到持续学习范式的完整技术指南（2026）
2026-07-04 08:12:57 +0800 CST view 495
2026年7月1日，英伟达GEAR团队开源机器人技能库ASPIRE，具身智能负责人Jim Fan称之为范式转变。深度解析ASPIRE的核心原理、技术架构、实现细节，以及它如何像Coding Agent一样让机器人通过写代码、看执行轨迹、修程序、沉淀技能来实现持续学习。
NVIDIA ASPIRE 具身智能机器人技能库持续学习 Coding Agent Skill Refinement 经验沉淀 LLM GPT-4 Claude Jim Fan GEAR团队

SGLang vs vLLM：2026年大模型推理框架深度对比与选型指南

SGLang vs vLLM：2026年大模型推理框架深度对比与选型指南
2026-04-08 15:51:53 +0800 CST view 1967
深度对比SGLang与vLLM两大LLM推理框架，从架构设计、核心原理、性能实测、适用场景多维度解析，附2026年选型建议
LLM SGLang vLLM 推理优化大模型

2026年大模型推理框架横评：vLLM 0.5 vs TGI 2.0 vs TensorRT-LLM 1.8 vs DeepSpeed-MII 0.9

2026年大模型推理框架横评：vLLM 0.5 vs TGI 2.0 vs TensorRT-LLM 1.8 vs DeepSpeed-MII 0.9
2026-07-10 17:44:16 +0800 CST view 306
深度对比2026年四大主流LLM推理框架：vLLM 0.5、TGI 2.0、TensorRT-LLM 1.8、DeepSpeed-MII 0.9，涵盖PagedAttention、FP8量化、ZeRO-3、连续批处理等核心技术原理，配生产级代码示例与实测性能数据。
LLM vLLM TensorRT-LLM TGI DeepSpeed 推理优化量化 AI部署

llmfit 深度拆解：一条命令算清你的机器能跑哪个大模型，Rust 硬件探测与适配度评分引擎全解析

llmfit 深度拆解：一条命令算清你的机器能跑哪个大模型，Rust 硬件探测与适配度评分引擎全解析
2026-07-24 07:14:55 +0800 CST view 96
深度拆解 GitHub Trending 破万星的 llmfit：Rust 硬件探测、权重与 KV cache 显存估算公式、内存带宽速度模型、MoE offload 运行模式，附 100 行 Python 复现 mini-llmfit 与工程集成实战。
llmfit Rust 本地大模型 Ollama llama.cpp 量化 KV cache MoE 硬件选型开源

LLM推理引擎终极对决：vLLM vs TensorRT-LLM深度解析与2026生产环境选型指南

LLM推理引擎终极对决：vLLM vs TensorRT-LLM深度解析与2026生产环境选型指南
2026-04-20 13:45:31 +0800 CST view 837
深度对比vLLM与TensorRT-LLM两大LLM推理框架，从PagedAttention到Kernel Fusion，从量化技术到生产部署，助你做出正确的技术选型决策
LLM vLLM TensorRT-LLM 推理优化大模型部署量化技术 AI工程

Ollama深度解析：Go语言打造的本地LLM推理引擎——从Modelfile容器化到GPU调度的完整实战指南

Ollama深度解析：Go语言打造的本地LLM推理引擎——从Modelfile容器化到GPU调度的完整实战指南
2026-07-06 05:48:17 +0800 CST view 168
深度解析Ollama本地LLM推理引擎架构与实战
Ollama 本地推理 LLM Go llama.cpp GGUF GPU Modelfile

2026大模型推理框架年度横评：vLLM/TGI/TensorRT-LLM/DeepSpeed-MII 架构深度解析与生产级选型指南

2026大模型推理框架年度横评：vLLM/TGI/TensorRT-LLM/DeepSpeed-MII 架构深度解析与生产级选型指南
2026-06-18 17:54:54 +0800 CST view 654
深度横评2026年四大主流大模型推理框架，涵盖PagedAttention架构、ContinuousBatching、算子融合、FP8量化、NVMe卸载等核心技术，配实测数据与生产级选型指南
大模型 LLM 推理框架 vLLM TensorRT-LLM TGI DeepSpeed GPU推理 AI部署 NVIDIA

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