AI提示上下文工程

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

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

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

AI大神卡帕西Andrej Karpathy通过长期实践总结了LLM在编程中的系统性缺陷，而Github社区把这些“失败模式”工程化，变成一个可执行的行为约束文件CLAUDE.md，点击标题！这个项目到底解决什么问题

这个开源Memoriki将 Karpathy卡帕西LLM Wiki 与Milla Jovovich的MemPalace MCP 合并后，Claude Code 现在能够记住所有会话的内容。 如果你用 Claude Code 处理过任何严肃的事情，你

AI开始自己改“用法”而不是改“大脑”，人类工程师正在被绕过！Meta-Harness让AI自己学会怎么用AI，把写提示词变成写程序，性能差距可达六倍，人类正在从调模型变成调流程。 Meta-Harness不练模型，专练“怎么用模型

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

Anthropic切断Claude与OpenClaw绑定暴露核心问题，agent系统本质依赖模型能力，切换GPT需调整提示词并构建多模型分工体系才能实现稳定与创意兼顾。 这次变化本质就一句话：Claude 不再免费给OpenClaw打工了，模型和工具彻底解

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

OpenClaw被切断Claude后，你以为系统变弱了 其实是你被Claude洗脑了！Anthropic切断订阅驱动OpenClaw路径，暴露Agent系统本质依赖模型能力，推动从单模型向多模型架构转型，核心在提示词Prompt重写与控制权重建。

别让模型背书了！RLM直接教它写程序，传统Agent被掀桌！RLM让模型写程序代替背文本，通过代码沙箱递归调用解决长上下文难题。predict-rlm工程化落地，小模型靠此法反超大模型。 RLM全称Recursive Language Models

那个抛出vibecoding的AI大神卡帕西又发话了，PR从Pull Request变成Prompt Request是认真的！ 以前程序员在GitHub上拼死拼活提交PR，也就是Pull Request，那个绿色按钮按下去的时候心都在颤抖。

单一大模型开始吞掉“衰老时钟”整个赛道！研究提出将多种衰老时钟知识蒸馏进单一大模型，通过多模态训练与强化优化，实现跨数据类型统一推理能力，在年龄预测与蛋白生成任务中超越传统专用模型，推动AI向一体化生物研究系统演化。 期刊级别：bioRxiv 预印

醒醒吧！你AI助手的大脑和身体早就不归你管了！智能体Agent能力由大脑模型与身体Harness共同决定，记忆Memory锁死长期价值。交控制权给闭源平台等于放弃数据主权，开放结构才能自由进化。 Agent Harness与Memo

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。