「工程效率」共找到 1865 篇相关文章
OpenAI分享了一份上下文工程实用指南。
OpenAI产品负责人Miquel联合Piotr发布Context Engineering深度指南。介绍了Context Engineering概念、6种核心上下文,指出RAG只是其中一环,还讲述信息检索的多种范式及上下文组装方法。
今天,分享Clawdbot记忆系统最佳工程实践
文章分享了 Clawdbot 记忆系统的最佳工程实践。它能自主处理现实任务,其持久记忆系统独特,将一切保留在本地。文中介绍了上下文构建、记忆存储、搜索等方面,还提及多代理记忆、压缩、刷新等内容。
Harness 工程之道:Skill 原理与最佳实践
文章介绍 Agent Skills,一种为 AI Agent 扩展能力的规范。从概念原理出发,结合 trade-ab-skill 项目,讲解结构规范、触发机制、作用域优先级及最佳实践,还介绍用 skill-creator 创建 Skill 的流程。
ICML 2026 巡礼:注意力效率革命的九个切面
7月7日,ICML 2026进入正会第一天。雷峰网精选首日上午9篇论文,涵盖持续学习、多模态融合等方向,如MePo让预训练模型学会持续学习,HAF解决模态不平衡下的融合问题,展现AI研究前沿趋势。
AI 时代到底该怎么管一个工程团队
Fiona Fung在Anthropic大会分享AI时代管理工程团队经验,指出软件工程瓶颈转移,需重构流程,介绍了少做和多做的事、技术辩论方式、代码评审分工等内容,还提及组织形态、指标及未解决的问题。
具身智能发展趋势与展望 | 中国工程科学
文章深入探讨具身智能的概念、内涵、计算框架与系统实现,梳理发展现状、趋势与挑战,强调生成式AI在其演进中的关键作用,还分析我国发展进展、风险,并给出研究方向与对策。
AI智能体的上下文工程:Manus的构建心得
季逸超在文章中分享了 Manus 构建 AI 智能代理的心得,包括围绕 KV 缓存设计、使用掩码管理工具、将文件系统作上下文等内容,还指出要保留错误信息、避免小样本带偏等。
逆向工程:ChatGPT 的记忆是如何工作的
文章是工程师eric对ChatGPT记忆系统的深度逆向工程和技术实现推测,详细拆解‘可保存记忆’和‘聊天历史’,分析工作原理、实现方案,探讨其对提升用户体验的作用,认为‘用户洞察’是关键。
通过逆向工程探秘 Claude Code 背后的运作机制
作者通过逆向工程研究Claude Code内部运作,了解其比Cursor等工具慢且贵的原因。Claude Code注重通用性和安全性,执行任务时多有安全检查,虽增加成本延迟,但更可靠,且在命令行工具中用户体验出色。
30分钟轻松掌握Cursor,快速提升开发效率和体验
本文通过在WebX老项目实践,验证Cursor用AI大模型能高效生成符合老旧项目规范的代码框架,显著提升开发效率与体验。还介绍其页面区域、AI聊天区功能,通过实战演示展示提效过程,最后提及可与MCP结合及OpenAI开源模型部署方案。