AI提示上下文工程

揭秘 OpenClaw 框架中 cache-ttl 配置的隐藏机制，通过设置15分钟缓存过期时间实现智能体会话自动修剪，结合心跳保持与上下文管理，解决长时运行AI助手的记忆膨胀和指令遗忘问题，实现数周稳定运行的生产级部署方案。 OpenClaw 框架中的智

summarize 0.12.0 版本现已发布！ 点击标题，这是一款用于OpenClaw从 URL、文件和媒体快速生成摘要 ! 幻灯片和媒体功能重大更新：更强大的 Chrome 侧边栏滑动模式、更流畅的 YouTube/视频切换、AssemblyA

OpenClaw持久化记忆系统记住你的项目结构、技术栈和代码风格，告别重复解释，每年节省150-200小时开发时间，让AI像合作三年的老搭档一样懂你。 OpenClaw有个"持久化记忆"系统，这名字听起来很技术，其实就是"记性好"。你第一天告诉它你用Nex

Anthropic内部几百个Skills实战：从库解释到运维自动化，揭秘Claude Code Skills的九大分类体系与最佳实践，附赠团队协作与插件市场搭建秘籍，助你打造属于自己的AI工具箱帝国。 Claude Code的Skills功能。这玩意儿说白

本文深入剖析Agent智能体系统的核心原理与工程实践，揭示决定Agent成败的关键并非模型能力，而是围绕Harness构建的测试、验证与约束基础设施。文章详细讲解控制流、上下文工程、工具设计、记忆管理、多Agent组织、评测体系、追踪机制和安全边界八大核心模块，并通过OpenClaw开源实现展示这些

Hermes通过分层记忆架构，将提示词稳定性与检索能力拆分，实现高效低成本的智能体长期记忆机制，并通过技能与用户建模进一步提升连续性与实用性。  别再傻乎乎让智能体背课文了！Hermes用四层记忆结构告诉你，什么叫“该记的记，不该记的滚”，顺便把成本和速度

从认知科学与AI机制出发，解析ADHD与LLM在联想、记忆、推理等方面的深层相似性，并揭示这种思维模式如何转化为AI时代的协作优势 作者同时具备ADHD亲身体验与长期LLM协作实践，这种“双重一线视角”极其稀缺。一边来自神经认知层面的真实感受，一边来自工程

你以为在调提示词，其实高手早就让AI自己优化自己了！通过Karpathy提出的autoresearch方法，将提示词优化从人工反复试错转为AI自动循环进化，仅需定义评分标准即可持续提升输出质量，实现效率与稳定性的双重跃迁 当你对着Claude噼里啪

探索如何将零散的AI提示词升级为可复用的技能系统，通过Markdown文件夹实现工作流程的标准化、模块化和团队共享，提升智能体协作效率与组织知识管理。  为什么你的AI提示词总在"薛定谔的靠谱"状态

AI行业正在从上下文窗口(context window)思维转向真正的记忆架构（memory architecture）。OpenViking、MemPO、EverMemOS等系统展示了文件系统式记忆、强化学习记忆管理以及神经科学记忆模型，AI开始具备跨会话学习能力。

我花两小时读完Claude Code全部文档，发现了十个没人用的逆天功能！本文揭示Claude Code十个被忽视的官方功能，包括超思考模式、临时问答、计划模式、子代理探索等，每个功能都能显著提升开发效率并节省时间。 一个被所有人忽略的关键

Claude Code比Web版强，核心在工具框架与上下文优化，不仅是模型，更是编码助理。 你们可能以为，Claude Code比你们在网页上聊天的那个Claude厉害，是因为它背后换了个更聪明的“大脑”。哎，这就像你以为学霸考第一是因为他脑袋比你们大一圈

mengram是一个开源通用记忆工具，为人工智能代理提供类人类记忆——语义记忆、情景记忆和程序记忆。基于经验的程序，能够从失败中学习。提供免费 API、Python 和 JS SDK，并集成 LangChain 和 CrewAI。 你是否厌倦了每次

ContextPlus是上下文工程领域的核心工具，通过结构化长期记忆系统解决大模型token限制与理解瓶颈，让AI从单轮生成器进化为能持续开发复杂项目的真正工程师。 ContextPlus 这个东西，它的核心目标，就是专门用来解决一个大问题：那些大

别把AI当老实人！给它个目录它能脑补出一本书，越聪明越会编！研究发现，大语言模型可通过文档目录推理并生成完整内容，即使缺乏原文支持也能形成高度可信的错误答案。该现象源于结构元数据与训练数据的结合，构成新的安全风险SMRA，对RAG系统和企业知识管理产生重大影响。

基于Karpathy autoresearch循环构建的语音AI优化框架AutoVoiceEvals，通过对抗性评估与自动迭代实验，在真实业务场景中实现通过率从25%升至100%、得分提升33%的显著效果，全程零人工干预。 AutoVoiceEva