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Agent 给你写了一堆代码,但完全不是你要的东西。你反复改 prompt,来回拉扯,最后自己上手改更快。
如果你在 2.x 时代用过 Milvus 大规模集群,可能踩过这种坑:在高并发写入时插一条数据,有时能看到,有时看不到。原因不复杂——DML 走 Proxy→m...
在 data_coord.proto 第 1074 行附近,有句平平无奇的话:When storage_version >= 3, binlog paths m...
第一次翻开 grilling 的 SKILL.md,我以为漏掉了什么。整个仓库居中位置、被两个上层 skill 反复委托的拷问原语,连 frontmatter ...
翻 Claude Code v2.1.202 的 release notes 时,有一句话我反复看了好几遍。
最近在翻 AI 编程增强框架的资料,看到一种说法开始在小圈子里流传:Trellis 比 superpowers 更强。
有一篇传播挺广的文章,结论是 GSD 完胜 OpenSpec 和 Superpowers,因为它从上下文腐烂层面解决问题。这个结论方向不算错,但读源码读得越细,...
你在 Milvus 里执行一句 delete,控制台秒级返回成功。看起来轻飘飘的一句话,底下其实牵动了一整套机制。
你可能有过这样的体验:往 NotebookLM 或 ChatGPT 里上传了一堆 PDF 和文章,问完问题,关掉窗口,什么都没留下。下次再问,又得从头喂资料。
一条推文,把工程师 / PM / 设计师这套用了三十年的职能分工,随手撕开了一个口子。发布者是 Anthropic 的 Boris Cherny,Claude ...
图 1:Agent Skills 开发指南信息图封面 - 6 字段规范、3 级加载、5 步评估闭环
图 1:gstack 项目概览(11.8 万 Star / 双引擎架构 / YC CEO 出品)
这是 Milvus 源码深度分析系列的第 3 篇。前两篇聊了数据隔离(多租户)和数据维护(Compaction),这一篇转到查询加速这条线,看看索引引擎在背后做...
这阵子在翻 zilliztech 的开源项目,发现一个现象:社区里聊 AI Agent,绕不开一个问题——上下文从哪来、怎么管。
用 Claude、Cursor 这类 AI Agent 用久了,多半会撞上这几个麻烦:
最近翻 AI 编程工具的源码,发现一个有意思的现象:GitHub 上两个 star 都破十万的项目,Superpowers 和 spec-kit,都说自己是一套...
写 prompt 的人多半都有个直觉:要防止模型做某件事,就在 prompt 里写一条不要做 X。听起来天经地义。
给 AI agent 写规则,多数人的本能反应是写禁令:不要做 X、禁止 Y、绝不 Z。这很符合直觉——你不想要的结果,就明确说不。
Superpowers 6.0 的官方标题很直白:roughly twice as fast, while spending almost 50% fewer ...
图 1:Milvus Compaction 的反差感——一个 API 背后藏着 7 套机制
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