咱也是好起来了，作为兼具编程经验与项目经验的选手，开始着手类似 MCP 架构的大模型融入公司业务的落地项目。

🌿LLM Wiki 不是简单的资料收藏工具，而是一种面向大模型时代的知识管理方法。🌿它通过结构化整理、持续更新、语义检索和上下文调用，让零散内容逐步沉淀为可复用...

目前市面上多数对话智能体仅依靠基础记忆与提示词编排，在长周期深度思辨对话场景中存在明显短板：

当下主流大模型评测基准多为单轮静态任务，仅能验证基础语言能力，完全无法模拟真实交互里的序列决策、状态持续演化、情绪 / 认知压力干扰等场景腾讯云。

无论模型多么强大，它始终只能完成一件事情：根据已有上下文，预测下一个 Token。

这也是“我与 LLM”的协作里最值得“沉淀”的部分。LLM 更像一个记得住教训的制作副手：用户指出“飞机不该悬停”“舰队不该消失”“字幕挡住地图”“音效不该乱响...

我手动在网上找这个资料的下载渠道，折腾了个把小时就是没找到，索性将这个图扔给WB让它找：

4，Skill安全审核，这也是我第一次用Skill安全审计这个Skill，试试看会输出什么内容：

项目状态：筹备中 | 核心定位：AI 结构化实验（非医疗建议） | 工具链：WorkBuddy + 腾讯文档 + IMA

近半年如果你关注 AI 客户端、MCP、Agent Memory、Computer Use 这些关键词，就会发现很多 AI 工具正在从“聊天窗口”变成更完整的 ...