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Agent Skills 深度拆解:当 AI 的能力开始「软件化」——从 SKILL.md 开放规范到 GitHub 前十 8 席 Agent 的生态手术
编程
Agent Skills 深度拆解:当 AI 的能力开始「软件化」——从 SKILL.md 开放规范到 GitHub 前十 8 席 Agent 的生态手术
2026-08-10 06:43:09 +0800 CST
view 165
深度拆解 Agent Skills 生态:SKILL.md 规范逐行解剖、渐进式披露原理、GitHub 前十 8 席 Agent 的 Skills/Radio/Memory 分层、各家实现横评,附两个生产级 Skill 实战与性能成本账。
Agent Skills
AI Agent
SKILL.md
Anthropic
Claude Code
技能生态
MCP
开源
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
编程
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 985
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
Nushell 深度实战:30K Star 的结构化数据 Shell——从类型系统到插件架构的生产级全链路解析
编程
Nushell 深度实战:30K Star 的结构化数据 Shell——从类型系统到插件架构的生产级全链路解析
2026-05-07 00:37:06 +0800 CST
view 804
深度解析 Nushell 的类型系统、结构化数据管道、Rust 多 Crate 架构、插件机制和生产实践,从 Bash 迁移到 Nu 的全链路实战指南
Nushell
Rust
Shell
结构化数据
管道
插件系统
类型系统
DevOps
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
编程
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 498
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
编程
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 330
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)
编程
【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 344
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
AI 生成界面为什么总是样板间? taste-skill 如何用 SKILL.md 教 AI 学会设计品味
编程
AI 生成界面为什么总是样板间? taste-skill 如何用 SKILL.md 教 AI 学会设计品味
2026-07-08 12:47:28 +0800 CST
view 523
taste-skill 通过将设计品味封装为可组合的 SKILL.md 技能集,解决 AI 生成界面千篇一律的核心问题。本文深入解析其三段旋钮系统、设计技能体系与工程实践。
AI编程
taste-skill
前端设计
SKILL.md
Claude Code
设计系统
Ollama 深度拆解:当大模型变成「一个文件」——GGUF、4-bit 量化与 llama.cpp 计算图如何重写本地推理的心智模型
编程
Ollama 深度拆解:当大模型变成「一个文件」——GGUF、4-bit 量化与 llama.cpp 计算图如何重写本地推理的心智模型
2026-07-15 08:45:14 +0800 CST
view 385
从工程师视角深度拆解 Ollama 与本地大模型推理引擎:GGUF 单文件格式、K-quant/IQ-quant 量化家族、内存带宽墙、llama.cpp 计算图与 KV Cache,配 Modelfile、Python/Go 流式客户端与自量化实战。
Ollama
llama.cpp
GGUF
本地推理
大模型量化
KV Cache
AI 生成界面为什么总是样板间? taste-skill 用 SKILL.md 给 AI 装上设计品味
编程
AI 生成界面为什么总是样板间? taste-skill 用 SKILL.md 给 AI 装上设计品味
2026-07-08 12:50:03 +0800 CST
view 464
taste-skill 通过将设计品味封装为可组合的 SKILL.md 技能集,解决 AI 生成界面千篇一律的核心问题。本文深入解析其三段旋钮系统、设计技能体系与工程实践。
AI编程
taste-skill
前端设计
SKILL.md
Claude Code
设计系统
AI Agent
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
编程
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 274
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
DeepSeek-R1边缘推理实战:从云端独占到本地智能的范式转移
编程
DeepSeek-R1边缘推理实战:从云端独占到本地智能的范式转移
2026-05-19 12:42:27 +0800 CST
view 629
2026年,边缘AI不再只是云端模型的精简版。本文深入剖析DeepSeek-R1 CPU版的技术原理,从模型蒸馏、量化技术的底层原理到生产环境的完整部署方案,提供可直接落地的代码和可量化的性能数据。
DeepSeek
R1
边缘计算
AI推理
模型蒸馏
量化
llama.cpp
Ollama
端侧AI
Bun Shell:首个 JavaScript 原生 Shell 环境深度拆解——从架构原理到生产级实战
编程
Bun Shell:首个 JavaScript 原生 Shell 环境深度拆解——从架构原理到生产级实战
2026-08-17 13:47:56 +0800 CST
view 84
深度拆解 Bun Shell 架构设计、语法特性、生产级实战,与 bash/Node.js child_process 的性能对比,以及 Node.js 兼容层完整指南。
Bun
Shell
JavaScript
TypeScript
Node.js
跨平台
Shell脚本
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
编程
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 268
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
vLLM 深度实战:当 LLM 推理遇上 PagedAttention——从 KV 缓存管理到生产级高并发服务的完全指南(2026)
编程
vLLM 深度实战:当 LLM 推理遇上 PagedAttention——从 KV 缓存管理到生产级高并发服务的完全指南(2026)
2026-06-08 22:52:24 +0800 CST
view 809
深度解析vLLM推理框架的核心原理、PagedAttention创新机制、分布式推理架构,以及生产环境部署的最佳实践。
vLLM
PagedAttention
LLM推理
KV缓存
分布式推理
2026 年 vLLM 推理服务实战:PagedAttention 原理、分布式部署与性能调优完全指南
编程
2026 年 vLLM 推理服务实战:PagedAttention 原理、分布式部署与性能调优完全指南
2026-06-08 22:53:03 +0800 CST
view 519
深度解析vLLM推理框架的核心原理、PagedAttention创新机制、分布式推理架构,以及生产环境部署的最佳实践。
vLLM
PagedAttention
LLM推理
KV缓存
分布式推理
Agent Skills 深度实战:当 AI 学会「工程师纪律」——从 Addy Osmani 的 7 个斜杠命令到生产级 AI 编程工作流的完全指南(2026)
编程
Agent Skills 深度实战:当 AI 学会「工程师纪律」——从 Addy Osmani 的 7 个斜杠命令到生产级 AI 编程工作流的完全指南(2026)
2026-06-15 00:50:09 +0800 CST
view 814
Agent Skills 是 Google 工程总监 Addy Osmani 开源的 AI 编程工程技能库,通过 7 个斜杠命令(/spec、/plan、/build、/test、/review、/code-simplify、/ship)将软件开发六阶段生命周期固化到 AI 工作流中,让 AI 从「代码生成器」升级为「工程助手」。
AI编程
Agent Skills
Addy Osmani
Claude Code
工程化
软件开发
Skill
生产级
通义千问 Qwen3.8-27B 深度解析:Max 级旗舰权重首次开源,270 亿参数 Dense 模型如何在家用显卡上跑出旗舰性能
编程
通义千问 Qwen3.8-27B 深度解析:Max 级旗舰权重首次开源,270 亿参数 Dense 模型如何在家用显卡上跑出旗舰性能
2026-08-17 18:44:06 +0800 CST
view 80
深度拆解阿里 Qwen3.8-27B:2.4T 旗舰与 27B 开源版的关系、MoE 架构细节、Dense 模型设计、vLLM/Ollama/昇腾部署实战、性能实测,以及完整的本地 RAG 代码示例。Apache 2.0 开源,家用显卡可跑。
Qwen3.8
通义千问
大模型
MoE
Dense架构
vLLM
Ollama
本地部署
Hermes Agent 深度实战:从「LLM 审判官」到自进化 Skills——不训练模型也能越用越强的 Agent 工程全解(2026)
编程
Hermes Agent 深度实战:从「LLM 审判官」到自进化 Skills——不训练模型也能越用越强的 Agent 工程全解(2026)
2026-07-22 07:45:42 +0800 CST
view 221
深度解析 Hermes Agent 自进化机制:LLM 审判官、三层记忆系统、Skill 自动生成的工程实现。不训练模型也能越用越强的 Agent 架构全解,含源码分析、部署指南与竞品对比。
Hermes Agent
AI Agent
自进化
记忆系统
Skill生成
LLM
开源项目
Nous Research
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)
编程
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 543
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
编程
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 216
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
TensorRT-LLM 1.0 深度实战:当 PyTorch 架构成为默认体验,NVIDIA 的 LLM 推理引擎正式走向成熟
编程
TensorRT-LLM 1.0 深度实战:当 PyTorch 架构成为默认体验,NVIDIA 的 LLM 推理引擎正式走向成熟
2026-07-22 10:46:37 +0800 CST
view 214
深度解析 TensorRT-LLM 1.0:PyTorch 架构正式稳定、LLM API 稳定化、多模态 VLM 原生支持、Qwen3 MoE 优化、LoRA 生产级管理、trtllm-serve 推理服务化,配完整部署实战代码。
TensorRT-LLM
LLM推理
GPU加速
PyTorch
NVIDIA
深度学习
模型部署
推理优化
LLM 推理优化全景实战:从 PagedAttention 到投机解码——让大模型推理成本下降 70% 的技术革命(2026)
编程
LLM 推理优化全景实战:从 PagedAttention 到投机解码——让大模型推理成本下降 70% 的技术革命(2026)
2026-05-30 15:42:55 +0800 CST
view 648
深度解析 LLM 推理优化的核心技术:PagedAttention 内存管理革命、投机解码加速策略、INT4/FP8 量化技术、MoE 架构优化,从架构原理到代码实战,让大模型推理成本下降 70%。
LLM
推理优化
vLLM
PagedAttention
投机解码
量化
MoE
WorldMonitor 深度拆解:73K Stars 的「全球态势感知」仪表盘,凭什么不用任何前端框架?
编程
WorldMonitor 深度拆解:73K Stars 的「全球态势感知」仪表盘,凭什么不用任何前端框架?
2026-07-27 08:44:14 +0800 CST
view 426
深度拆解一周涨1万Star的WorldMonitor:500+信源聚合、双地图引擎、零框架Vanilla TS前端、一套代码6个站点变体、本地Ollama兜底与MCP/SDK全家桶,附自托管与mini复刻实战。
WorldMonitor
开源
态势感知
Vanilla TypeScript
deck.gl
MCP
Ollama
Tauri
vLLM V1 深度拆解:当一个 LLM 推理引擎决定「从零重写」——PagedAttention、分离式推理与 LMCache 如何重新定义大模型服务的性能天花板
编程
vLLM V1 深度拆解:当一个 LLM 推理引擎决定「从零重写」——PagedAttention、分离式推理与 LMCache 如何重新定义大模型服务的性能天花板
2026-08-03 09:43:58 +0800 CST
view 212
深度拆解vLLM V1引擎四大核心架构:PagedAttention V2融合块表与前缀树缓存、分离式推理Prefill/Decode架构、KV Connector标准化接口、LMCache三层KV Cache管理,附完整部署配置与性能基准测试
vLLM
PagedAttention
LMCache
分离式推理
大模型推理
KV Cache
推理引擎
LLM Serving
GPU优化
开源
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