检索，RAG 还是 Agentic Search
对比 RAG 的预先检索与 Agentic Search 的自主搜索，解释代码检索为何常用 grep、glob 和文件读取，并说明各自适用场景。
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共 34 篇文章
项目记忆，CLAUDE.md 与 AGENTS.md
用 CLAUDE.md、AGENTS.md 固化项目常识，说明记忆该写什么、如何分层加载，以及文件式记忆与向量记忆的取舍。
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System Prompt 写作，角色、约束与示例
通过代码审查 Agent 的迭代案例，讲清 system prompt 中的角色、边界和示例，展示如何用测试用例持续改进提示词。
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Context Window，模型的内存条
把上下文窗口看作模型一次请求的内存，讲清长度与成本、KV cache、prompt caching 和 lost in the middle，并给出 Agent 管理上下文的思路。
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Transformer 与 Attention，不推公式的直觉版
用直觉串起 token embedding、attention 和多层 Transformer，解释模型如何整合上下文，并说明这些机制与 Agent 的能力、成本和窗口长度的关系。
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采样，temperature、top-p 与"同题不同答"
模型从概率分布中采样，因此同题可能有不同答案。本文说明 temperature、top-p、top-k 和随机性的来源，并讨论 Agent 何时需要稳定输出。
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Next-token prediction，一个字一个字地猜
大模型每次根据已有上下文预测下一个 token。文章用 logits、softmax 和生成循环解释输出速度、无法回改已生成内容，以及先推理后作答的价值。
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Token，模型眼里的世界
模型不直接读字符，而是把文本切成 token；本文解释 BPE 如何合并片段、中文与英文的 token 差异，以及 token 如何影响计费和上下文。
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Agent 能力地图，为什么编码 Agent 最先成熟
梳理 Agent 在编码、浏览器、办公和研究等方向的能力差异，并用任务闭环、工具可靠性和结果可验证性判断哪些工作适合交给 Agent。
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Workflow 还是 Agent？大部分场景你不需要 Agent
同样是"让模型干好几步活"，有一种做法是把步骤写死在代码里，模型只负责每一步的内容，这叫 workflow。我们会用 Go 实现五种最常见的 workflow 模式：链式、路由、并行、编排者-执行者、评估-优化。然后你会发现，很多你以为需要 Agent 的场景，一个 workflow 就够了，而且更快、更便宜、更可控。
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