上千小时调教AI提示,凝练出6大黄金法则——KERNEL框架
作为一名技术负责人,我过去一年沉迷于Prompt工程,分析了1000+真实工作场景的提示,发现成功提示背后有6个核心模式。我称之为KERNEL。它彻底改变了我们团队利用AI的方式。
KERNEL框架详解:
K - Keep it simple(保持简洁)
避免冗长背景,明确单一目标。
例:“写Redis教程”,胜过“帮我写点关于Redis的东西”。
效果:减少70%令牌使用,响应速度提升3倍。
E - Easy to verify(易于验证)
提示中必须有清晰的成功标准。
“包含3个代码示例”比“让内容吸引人”更具体可检验。
测试显示:有明确标准的提示成功率达85%,无标准仅41%。
R - Reproducible results(结果可复现)
避免使用时间敏感词汇,如“最新趋势”。
指定具体版本和明确需求,保证同一提示未来仍有效。
测试中30天内一致性高达94%。
N - Narrow scope(聚焦单一目标)
一个提示只解决一个问题。
不要把代码、文档、测试混合请求,拆分复杂任务。
单目标满意度89%,多目标仅41%。
E - Explicit constraints(明确限制)
告诉AI不要做什么。
如“Python代码,不用外部库,函数不超过20行”。
限制减少91%无关输出。
L - Logical structure(逻辑清晰)
提示结构固定:
1. 上下文(Context)
2. 任务(Task)
3. 限制(Constraints)
4. 格式(Format)
实战对比:
旧提示:“帮我写个脚本处理数据,提高效率”→200行无用代码
KERNEL提示:
Task: Python脚本合并多CSV,列一致
Constraints: 只用Pandas,<50行
Output: 生成merged.csv
Verify: 在test_data/测试
结果:37行代码,一次成功
指标提升(1000条提示对比):
首次成功率从72%升至94%
产出时间减少67%
令牌消耗降低58%
准确率提高340%
修改次数由3.2降至0.4
进阶技巧:拆分复杂需求,链式调用多个KERNEL提示,每条专注一事,效果更佳。
最棒的是,KERNEL适用于GPT-5、Claude、Gemini及Llama等多种模型,完全无关模型类型。
#资源参考 #工具 #AI #提示词 #prompt
作为一名技术负责人,我过去一年沉迷于Prompt工程,分析了1000+真实工作场景的提示,发现成功提示背后有6个核心模式。我称之为KERNEL。它彻底改变了我们团队利用AI的方式。
KERNEL框架详解:
K - Keep it simple(保持简洁)
避免冗长背景,明确单一目标。
例:“写Redis教程”,胜过“帮我写点关于Redis的东西”。
效果:减少70%令牌使用,响应速度提升3倍。
E - Easy to verify(易于验证)
提示中必须有清晰的成功标准。
“包含3个代码示例”比“让内容吸引人”更具体可检验。
测试显示:有明确标准的提示成功率达85%,无标准仅41%。
R - Reproducible results(结果可复现)
避免使用时间敏感词汇,如“最新趋势”。
指定具体版本和明确需求,保证同一提示未来仍有效。
测试中30天内一致性高达94%。
N - Narrow scope(聚焦单一目标)
一个提示只解决一个问题。
不要把代码、文档、测试混合请求,拆分复杂任务。
单目标满意度89%,多目标仅41%。
E - Explicit constraints(明确限制)
告诉AI不要做什么。
如“Python代码,不用外部库,函数不超过20行”。
限制减少91%无关输出。
L - Logical structure(逻辑清晰)
提示结构固定:
1. 上下文(Context)
2. 任务(Task)
3. 限制(Constraints)
4. 格式(Format)
实战对比:
旧提示:“帮我写个脚本处理数据,提高效率”→200行无用代码
KERNEL提示:
Task: Python脚本合并多CSV,列一致
Constraints: 只用Pandas,<50行
Output: 生成merged.csv
Verify: 在test_data/测试
结果:37行代码,一次成功
指标提升(1000条提示对比):
首次成功率从72%升至94%
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最棒的是,KERNEL适用于GPT-5、Claude、Gemini及Llama等多种模型,完全无关模型类型。
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大望局
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罚罪2
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夜色正浓
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有罪之身
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小城大事
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生命树
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太平年
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各大行业产业链全景图
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新年AI红包定制项目,0基础操作快速变现教程
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简单粗暴的副业课
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AI闪电品牌课,一键写广告语,3秒出创意图,7天打造品牌,引爆流量
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巧匠课堂-AI合成商业实战班AIGC
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AI写真摄影实操变现,免费工具做出惊艳效果
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历史人物故事短视频教学,AI+剪辑快速起号涨粉
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AI制作人生哲学短视频
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AI财神到短视频制作教学,快速起号指南
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AI童装新春带货,0成本手机操作+快速上手爆单
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AI书单号带货视频,人人可做的涨粉变现指南
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合欢宗大福利【coser】
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B站充电视频:渤海小吏【更新中1.17】
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B站充电视频:思维实验室【更新中1.25】
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国家中小学智慧教育平台,课件PPT、教学设计全套资源
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——影视——
【寒假亲子互动观影必备】100到部儿童动画超全珍藏合集
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女神蒙上眼
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风过留痕(4K)
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有罪之身
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夜色正浓
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唐宫-奇案之青雾风鸣
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成何体统
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太平年
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生命树
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精选付费短剧合集2.1-7
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每天听本书
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科技参考4
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商业参考4
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国际参考
链接:https://pan.baidu.com/s/1AwquYD_Ka96Rb7_-EQybAA?pwd=68je
商业报告解读
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投资参考2026
链接:https://pan.baidu.com/s/1WVDpnq6DTiRnvh-fWA5ieA?pwd=4696
政经参考2026
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AI学习圈:快刀广播站
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年度人文课堂
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教育的方法50讲【完结】
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青春期家庭教育40讲
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情绪觉知100讲
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讲透战争史
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严飞的社会学课
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周之江书院
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讲透资治通鉴·西汉
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2025得到年度图书榜单合集基于165万用户阅读数据与54位专家评审
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——资源——
🦄“2026朋友圈跨年九宫格,建议提前收藏
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生财有术大航海
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2026商业趋势洞察课
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剪辑实战训练营
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2026小红书内容电商趋势操盘手x实习生xAI
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抖音电商:选品 实操 搬运 直播
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❷链接:https://pan.quark.cn/s/c77ac8417e80
AI+美客多跨境电商实战
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马年个人IP闭门课
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AI宝藏级提示词40套AI论文提示词
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姜戈AI办公课程,零基础到精通的AI办公全攻略
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新年AI红包定制项目,0基础操作快速变现教程
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简单粗暴的副业课
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AI闪电品牌课,一键写广告语,3秒出创意图,7天打造品牌,引爆流量
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巧匠课堂-AI合成商业实战班AIGC
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AI写真摄影实操变现,免费工具做出惊艳效果
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历史人物故事短视频教学,AI+剪辑快速起号涨粉
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AI制作人生哲学短视频
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AI财神到短视频制作教学,快速起号指南
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AI童装新春带货,0成本手机操作+快速上手爆单
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合欢宗大福利【coser】
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B站充电视频:渤海小吏【更新中1.17】
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B站充电视频:思维实验室【更新中1.25】
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国家中小学智慧教育平台,课件PPT、教学设计全套资源
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——影视——
【寒假亲子互动观影必备】100到部儿童动画超全珍藏合集
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女神蒙上眼
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风过留痕(4K)
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有罪之身
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夜色正浓
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唐宫-奇案之青雾风鸣
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成何体统
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太平年
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生命树
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精选付费短剧合集2.1-7
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How I Use Every Claude Code Feature
作者分享了他作为爱好者和专业开发者,如何高效使用Claude Code这个AI编程助手的心得体会。他强调,选择CLI代理工具时,细节体验和使用习惯往往比单纯的输出风格更重要——目标是“设定好上下文,交付结果”,而非纠结过程细节。
核心经验包括:
1. CLAUDE.md是关键
它是项目的“宪法”,承载代码库的AI使用规范。专业项目需严格维护,轻量且聚焦高频工具,避免简单堆砌文档。文档应以“防护栏”思维设计,指导AI避免错误,而非详尽手册。
2. 上下文管理与会话复用
使用/clear和/catchup命令重启会话,避免依赖不稳定的自动压缩。为复杂任务利用“Document & Clear”模式保存和恢复计划,确保上下文持久可靠。
3. Slash命令要简洁
建议仅保留常用快捷指令,避免复杂命令集,保持交互自然。AI应能理解自由输入,不应被繁杂命令束缚。
4. Subagents设计陷阱
自定义子代理虽能分担上下文压力,但往往导致信息割裂和流程僵化。作者更偏好“主-克隆”架构,让主代理动态调度自身副本,保持整体上下文一致性和灵活性。
5. Hooks机制保障流程质量
通过“提交时阻断”钩子强制代码通过测试,避免中途阻断让AI困惑。非阻断钩子提供实时反馈,提升AI执行质量。
6. 规划模式不可或缺
复杂功能先用规划模式明确设计和检查点,减少实现盲区。团队甚至自定义规划工具,强制符合内部设计规范和安全要求。
7. 技能(Skills)与MCP的演进
作者认为“技能”模式(脚本调用环境)更灵活强大,MCP应退居为安全网关,提供少而精的高阶接口,避免臃肿API。
8. Claude Code SDK的多样化应用
除交互式CLI,还可批量脚本处理大规模改动,构建内部聊天工具和快速原型代理,极大拓展了AI助理的实用场景。
9. GitHub Actions集成优势显著
在CI环境中运行Claude Code,结合钩子和MCP,实现自动化代码修复和PR生成,形成闭环自我优化工程系统。
10. 高级配置与企业级实践
利用代理设置监控请求,调整超时参数,使用企业API密钥做按需计费,并定期自查权限,确保安全和效率。
作者分享了他作为爱好者和专业开发者,如何高效使用Claude Code这个AI编程助手的心得体会。他强调,选择CLI代理工具时,细节体验和使用习惯往往比单纯的输出风格更重要——目标是“设定好上下文,交付结果”,而非纠结过程细节。
核心经验包括:
1. CLAUDE.md是关键
它是项目的“宪法”,承载代码库的AI使用规范。专业项目需严格维护,轻量且聚焦高频工具,避免简单堆砌文档。文档应以“防护栏”思维设计,指导AI避免错误,而非详尽手册。
2. 上下文管理与会话复用
使用/clear和/catchup命令重启会话,避免依赖不稳定的自动压缩。为复杂任务利用“Document & Clear”模式保存和恢复计划,确保上下文持久可靠。
3. Slash命令要简洁
建议仅保留常用快捷指令,避免复杂命令集,保持交互自然。AI应能理解自由输入,不应被繁杂命令束缚。
4. Subagents设计陷阱
自定义子代理虽能分担上下文压力,但往往导致信息割裂和流程僵化。作者更偏好“主-克隆”架构,让主代理动态调度自身副本,保持整体上下文一致性和灵活性。
5. Hooks机制保障流程质量
通过“提交时阻断”钩子强制代码通过测试,避免中途阻断让AI困惑。非阻断钩子提供实时反馈,提升AI执行质量。
6. 规划模式不可或缺
复杂功能先用规划模式明确设计和检查点,减少实现盲区。团队甚至自定义规划工具,强制符合内部设计规范和安全要求。
7. 技能(Skills)与MCP的演进
作者认为“技能”模式(脚本调用环境)更灵活强大,MCP应退居为安全网关,提供少而精的高阶接口,避免臃肿API。
8. Claude Code SDK的多样化应用
除交互式CLI,还可批量脚本处理大规模改动,构建内部聊天工具和快速原型代理,极大拓展了AI助理的实用场景。
9. GitHub Actions集成优势显著
在CI环境中运行Claude Code,结合钩子和MCP,实现自动化代码修复和PR生成,形成闭环自我优化工程系统。
10. 高级配置与企业级实践
利用代理设置监控请求,调整超时参数,使用企业API密钥做按需计费,并定期自查权限,确保安全和效率。
blog.sshh.io
How I Use Every Claude Code Feature
A brain dump of all the ways I've been using Claude Code.
国外技术社区
dev 社区和国内的掘金社区很相似,技术分类也比较多,像 Java、Python、js、分布式等应有尽有,文章质量普遍都还不错,其实如果平时多留意不难发现,掘金上有一些文章是翻译自 dev社区。
stackoverflow 一个问答类的技术社区,和国内知乎比较相似,但与知乎不同的是 stackoverflow 更垂直于技术,不像知乎内容比较杂。
simpleprogrammer 这个网站上纯技术文章不多,指导建议性的文章比较多。讲述一些职场、以及软件开发中的一些 “ 潜规则”。
tutorialspoint 网站提供了很多课程、技术文章,还有一些很实用的工具,比如:JSON 格式化,base64 转化工具等。
它还提供了 N 多种语言的在线编码工具,比如:html 机型适配,Java 代码运行结果等预览,都非常的实用。
sitepoint 是一个偏向前端、移动端的技术网站,有一些高质量的前端方面的文章、电子书。该站有类似的问答社区,各种页面问题还有解决的 demo。
daniweb 也是一个质量比较高的问答平台,看着有点像社交平台
Dzone 是一个技术涵盖比较全面的网站,像云平台、数据库、物联网、开发运维、Java 语言等都有。
#资源参考 #技术论坛 #技术社区
dev 社区和国内的掘金社区很相似,技术分类也比较多,像 Java、Python、js、分布式等应有尽有,文章质量普遍都还不错,其实如果平时多留意不难发现,掘金上有一些文章是翻译自 dev社区。
stackoverflow 一个问答类的技术社区,和国内知乎比较相似,但与知乎不同的是 stackoverflow 更垂直于技术,不像知乎内容比较杂。
simpleprogrammer 这个网站上纯技术文章不多,指导建议性的文章比较多。讲述一些职场、以及软件开发中的一些 “ 潜规则”。
tutorialspoint 网站提供了很多课程、技术文章,还有一些很实用的工具,比如:JSON 格式化,base64 转化工具等。
它还提供了 N 多种语言的在线编码工具,比如:html 机型适配,Java 代码运行结果等预览,都非常的实用。
sitepoint 是一个偏向前端、移动端的技术网站,有一些高质量的前端方面的文章、电子书。该站有类似的问答社区,各种页面问题还有解决的 demo。
daniweb 也是一个质量比较高的问答平台,看着有点像社交平台
Dzone 是一个技术涵盖比较全面的网站,像云平台、数据库、物联网、开发运维、Java 语言等都有。
#资源参考 #技术论坛 #技术社区
Learnku
分享 10 个我常逛的国外技术社区,真的受益匪浅! | Java 技术论坛
本文收录在个人博客:www.chengxy-nds.top,技术资源共享,一起进步 经常有小伙伴问:“小富,有什么国外的技术社区、博客推荐吗?” 总有人问,索性我就把自己经常访问的10个国外技术社区分享出来。想要玩转这些资源...
10个核心原始提示词(Prompt),助你用Perplexity AI替代Google搜索,全面提升工作效率:帖子 | #经验
1. 深度调研模式
“You’re my research assistant. Find the latest studies, reports, and articles on [topic]. Summarize each source with: Title | Date | Key Finding | Source link.”
2. “给行家讲解”模式
“Explain [complex concept] as if I have deep domain knowledge but limited time. Include: key principles, debates, and real-world applications.”
3. 逆向观点生成器
“Summarize the mainstream consensus on [topic]. Then present 3 contrarian or under-discussed perspectives with credible citations.”
4. 多源整合分析
“Summarize how [Company A], [Company B], and [Company C] approach [problem]. Highlight differences in strategy, data use, and outcomes.”
5. 带引用写作助手
“Draft a 500-word article on [topic]. Use academic tone, include 3 cited sources (with links), and end with a future trend prediction.”
6. 数据猎人
“Find the latest available statistics on [metric]. Return: Figure | Source | Date | Link | Context (1 sentence).”
7. 新闻洞察流程
“Summarize this week’s top 5 news stories in [industry]. Highlight implications, patterns, and what most people missed.”
8. 来源可信度鉴定
“Evaluate the credibility of this source: [link]. Check author expertise, citations, publication reputation, and potential bias.”
9. 内容调研引擎
“I’m writing a post about [topic]. Find 5 stats, 3 frameworks, and 2 quotes from experts to support it.”
10. AI工作流伙伴
“When I ask a question, also suggest 3 follow-up queries that expand or deepen understanding.”
这些提示词覆盖调研、写作、数据挖掘、内容策划和信息验证等全链条,极大提升你的AI使用效率。
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X (formerly Twitter)
God of Prompt (@godofprompt) on X
Google Search is so dead ☠️
I’ve been using Perplexity AI for 6 months it now handles every research brief, competitor scan, and content outline for me.
Here’s how I replaced Google (and half my workflow) with a single AI tool:
I’ve been using Perplexity AI for 6 months it now handles every research brief, competitor scan, and content outline for me.
Here’s how I replaced Google (and half my workflow) with a single AI tool:
Agentic RAG 技术栈图谱,揭示构建智能代理系统的核心层级与关键组件:
Level 0 部署与基础设施
涵盖Groq、AWS、together.ai、Baseten、Modal、Fireworks AI、Replicate等,保障模型和系统的高效运行环境。
Level 1 评估与监控
LangSmith、MLflow、Weights & Biases、Hugging Face、Deepchecks、Fairlearn等,负责模型性能、偏差与安全性监测。
Level 2 基础模型
包括Claude 3.7 Sonnet、Mistral AI、Cohere、Gemini 2.5 Pro、LLAMA 4、GPT-4等,提供强大的语言理解和生成能力。
Level 3 编排框架
LangChain、DSPy、Microsoft AutoGen、Adaflow、LiteLLM、Ray、Haystack等,实现多模型、多任务的流程控制与协同。
Level 4 向量数据库
Milvus、Redis、Pinecone、Elasticsearch、Chroma、Vald等,负责高效存储与检索海量向量化信息。
Level 5 嵌入模型
Voyage AI、OpenAI、spaCy、FastText、Hugging Face、Cohere等,支持文本向量表示转换,为检索和推理提供基础。
Level 6 数据摄取与提取
Scrapy、Firecrawl、Docling、Llamaparse、Amazon Textract、Apache Tika等,完成多源数据采集与结构化处理。
Level 7 记忆与上下文管理
Letta、mem0、Zep、Chroma、Cognec、LangChain、LlamaIndex等,管理长期与短期记忆,提升对话连贯性。
Level 8 安全与治理
Langfuse、Arize、Evalverse、Helicone、Guardrails AI、HELM、AI Explainability 360、AI Fairness 360等,保障系统透明、公平与安全,防止滥用。
这套Agentic RAG技术栈不仅涵盖了从底层基础设施到高层治理的全流程,也体现了智能代理对性能、数据、记忆与安全的多维度要求。掌握这张图谱,是迈向智能代理实用化的关键。
Level 0 部署与基础设施
涵盖Groq、AWS、together.ai、Baseten、Modal、Fireworks AI、Replicate等,保障模型和系统的高效运行环境。
Level 1 评估与监控
LangSmith、MLflow、Weights & Biases、Hugging Face、Deepchecks、Fairlearn等,负责模型性能、偏差与安全性监测。
Level 2 基础模型
包括Claude 3.7 Sonnet、Mistral AI、Cohere、Gemini 2.5 Pro、LLAMA 4、GPT-4等,提供强大的语言理解和生成能力。
Level 3 编排框架
LangChain、DSPy、Microsoft AutoGen、Adaflow、LiteLLM、Ray、Haystack等,实现多模型、多任务的流程控制与协同。
Level 4 向量数据库
Milvus、Redis、Pinecone、Elasticsearch、Chroma、Vald等,负责高效存储与检索海量向量化信息。
Level 5 嵌入模型
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Level 6 数据摄取与提取
Scrapy、Firecrawl、Docling、Llamaparse、Amazon Textract、Apache Tika等,完成多源数据采集与结构化处理。
Level 7 记忆与上下文管理
Letta、mem0、Zep、Chroma、Cognec、LangChain、LlamaIndex等,管理长期与短期记忆,提升对话连贯性。
Level 8 安全与治理
Langfuse、Arize、Evalverse、Helicone、Guardrails AI、HELM、AI Explainability 360、AI Fairness 360等,保障系统透明、公平与安全,防止滥用。
这套Agentic RAG技术栈不仅涵盖了从底层基础设施到高层治理的全流程,也体现了智能代理对性能、数据、记忆与安全的多维度要求。掌握这张图谱,是迈向智能代理实用化的关键。
AutoHedge 是一款开源的多智能体量化交易系统,利用群体智能和 AI 代理,实现市场分析、风险管理和交易执行的全自动化。
它集成了策略生成、技术分析、风险评估和交易执行四大智能代理,实时接入市场数据,提供结构化交易建议和详尽日志,帮助你快速搭建属于自己的自动对冲基金。
主要功能:
- 多智能体架构,覆盖策略、量化分析、风险管理及交易执行;
- 实时市场分析,支持多股票组合;
- 风险优先的仓位管理,自动调整交易规模;
- JSON 格式输出,方便二次开发和集成;
- 完善的日志系统,支持调试和回溯;
- 支持自定义扩展,灵活适配各种交易策略。
支持 Python 3.8+,pip 安装即可快速部署,适合量化交易爱好者和金融科技开发者。
它集成了策略生成、技术分析、风险评估和交易执行四大智能代理,实时接入市场数据,提供结构化交易建议和详尽日志,帮助你快速搭建属于自己的自动对冲基金。
主要功能:
- 多智能体架构,覆盖策略、量化分析、风险管理及交易执行;
- 实时市场分析,支持多股票组合;
- 风险优先的仓位管理,自动调整交易规模;
- JSON 格式输出,方便二次开发和集成;
- 完善的日志系统,支持调试和回溯;
- 支持自定义扩展,灵活适配各种交易策略。
支持 Python 3.8+,pip 安装即可快速部署,适合量化交易爱好者和金融科技开发者。
GitHub
GitHub - The-Swarm-Corporation/AutoHedge: Build your autonomous hedge fund in minutes. AutoHedge harnesses the power of swarm intelligence…
Build your autonomous hedge fund in minutes. AutoHedge harnesses the power of swarm intelligence and AI agents to automate market analysis, risk management, and trade execution. - The-Swarm-Corpora...
Building AI Agents:有人整理了一份超全资源合集,帮你从零开始构建自己的智能代理(agents)。
内容涵盖视频教程、开源代码库、经典书籍、研究论文和在线课程,来自谷歌、Anthropic、OpenAI等大厂,系统讲解大语言模型(LLM)、智能代理和多代理协作(MCP)等核心技术。
这份免费资料以Google文档形式公开,适合开发者和爱好者全面学习与实践。
#资源参考 #AIAgents #开源资料
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Google Docs
Building AI Agents
📹 Videos: 1. LLM Introduction: https://www.youtube.com/watch?v=zjkBMFhNj_g 2. LLMs from Scratch: https://www.youtube.com/watch?v=9vM4p9NN0Ts 3. Agentic AI Overview (Stanford): https://www.youtube.com/watch?v=kJLiOGle3Lw 4. Building and Evaluating Agents:…
10个权威网站获取博士论文资源,轻松下载全球开源学位论文:
1. Open Access Theses and Dissertations — 海量免费论文库
2. Open Thesis — 多学科开放存取论文平台
3. DART-Europe E-theses Portal — 欧洲博士论文集中地
4. ProQuest Dissertations & Theses — 国际知名学术资源
5. MIT Theses — 麻省理工学院论文资源
6. Digital Library of Theses & Dissertations — 数字化学位论文库
7. Caltech Thesis — 加州理工学院学术论文
8. British Library — 英国国家图书馆论文收藏
9. Electronic Theses & Dissertation Centre — 电子论文中心
10. Harvard DASH — 哈佛大学开放存取论文 | #论文
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视频内容搬运和二次创作流程繁琐?从下载、字幕生成、翻译到元数据制作,再到定时上传B站,环节多且费时。
YTB2BILI 是一个开源自动化视频处理系统,支持从 YouTube 等平台抓取视频,自动生成高质量字幕,智能翻译多语言内容,AI生成符合B站规范的标题和标签,最后按计划批量上传,极大简化了搬运流程。
系统内置多项智能功能:Whisper AI 语音识别字幕,百度与 DeepSeek AI 翻译,腾讯云COS云存储,Bilibili官方SDK对接,支持扫码登录与状态持久化,任务失败自动重试,实时可视化管理面板方便监控处理进度。
项目采用 Go + Next.js 架构,支持 MySQL/PostgreSQL/SQLite 多数据库,开发与生产环境灵活配置,支持多平台运行。开箱即用,一键构建启动,无需复杂部署。| #工具
适合内容创作者、二次剪辑和搬运团队,省时省力提升效率。
主要功能:
- 自动下载YouTube及其他平台视频
- Whisper AI自动生成精准字幕
- 百度翻译及DeepSeek AI多语言字幕翻译
- AI智能生成视频标题、描述和标签
- 高清封面自动下载并上传云存储
- 定时智能上传视频及字幕,防止被限制
- 实时管理面板监控任务状态和进度
- 支持B站扫码登录,状态自动检测和持久化
- 支持MySQL、PostgreSQL和SQLite数据库
- 任务失败自动隔离重试,保证流程稳定
只需配置数据库和云存储,启动服务即可轻松实现自动化搬运,极大提升视频内容管理效率。
#资源参考 #视频自动化处理系统 #B站
YTB2BILI 是一个开源自动化视频处理系统,支持从 YouTube 等平台抓取视频,自动生成高质量字幕,智能翻译多语言内容,AI生成符合B站规范的标题和标签,最后按计划批量上传,极大简化了搬运流程。
系统内置多项智能功能:Whisper AI 语音识别字幕,百度与 DeepSeek AI 翻译,腾讯云COS云存储,Bilibili官方SDK对接,支持扫码登录与状态持久化,任务失败自动重试,实时可视化管理面板方便监控处理进度。
项目采用 Go + Next.js 架构,支持 MySQL/PostgreSQL/SQLite 多数据库,开发与生产环境灵活配置,支持多平台运行。开箱即用,一键构建启动,无需复杂部署。| #工具
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- 任务失败自动隔离重试,保证流程稳定
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#资源参考 #视频自动化处理系统 #B站
GitHub
GitHub - difyz9/ytb2bili: 一个功能完整的视频自动化处理系统,支持从 YouTube 等平台下载视频,自动生成字幕、翻译内容、生成元数据,并定时上传到 Bilibili。
一个功能完整的视频自动化处理系统,支持从 YouTube 等平台下载视频,自动生成字幕、翻译内容、生成元数据,并定时上传到 Bilibili。 - difyz9/ytb2bili