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教你宇宙级AI编程（求关注）3周前
【无遮挡重置版】别让你的 claude code 频繁压缩上下文！一个技巧突破200K限制！释放 claude code 完整 1M 上下文
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PM.姜同学1月前
3 个能够真正提升工作效率的 skill claudecode 安装了 100 多个skill，能提升工作效率的只有这 3 个#AI #claudecode #skills #AI提效 #创作人计划
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建斌聊AI1月前
OpenClaw一句hello花了5毛钱？ 2个命令排查token消耗 #openclaw #我的养虾日记 #skill #上下文
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Suyee聊AI4天前
微信读书官方Skill怎么用？好用吗？ #微信读书#AI工具#obsidian #科技下一站 #claudecode
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程序员晓刘3周前
Codex真的可以自动管理上下文了！ #编程 #AI #Codex #大模型 #编程
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🍍Loading.ai2周前
Cloud code桌面端配置skill&远程MCP服务 一个视频教你"配置skill"以及不用本地部署的"MCP服务"！ #claude桌面端 #deepseek #AI #mimo #openclaw
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AI鹅鹅鹅1月前
AI Agent是怎么自动压缩上下文的？ #AI #context #Agent #抖音10亿流量扶持计划 #技术分享
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图灵图灵快显灵3周前
#skills #claude #AI学习
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小工蚁6天前
使用动态压缩上下文和全局记忆 插件显著降低token消耗 #小工蚁 #上下文工程
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AI大模型-楼兰1周前
面试官：上下文信息太长，如何有效地进行筛选与压缩且保证正确率最大化？#ai大模型 #大模型面试 #知识分享 #agent
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C哥聊科技1周前
节约上下文的设计技巧：让 Skill 更高效 为什么你的AI分析不了几十份报告？因为它根本装不下！每次读取信息，都在疯狂挤占它的工作台空间。空间一满，AI就开始丢信息、变弱智。今天分享一条我设计Skill的硬核原则，一招破解。#长上下文 #skill #ai
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凌泷·AI丙午版4天前
agent新手小技巧，及时更新skill#智能体#skill#ai
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清华鑫哥讲AI智能体4月前
一次讲透skill底层原理、分层交互细节、最小可行上下文 Agent skill有何优势？是如何实现的？渐进披露是什么？AI如何与文件系统进行分层交互？一个视频讲清楚skill来龙去脉与底层原理。#上下文工程 #agentskill #claudeskill #上下文窗口 #agent搭建
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胡泊Hubo1周前
保姆级SKILL写作指南 深度拆解官方SKILL写作文档，结合个人踩坑经验，一个视频教会你如何写好一个SKILL #ai #skills #ai创作浪潮计划 #ai新星计划 #保姆级教程
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起哥的AI实战2天前
测评主流做PPT的skill，这三个最好用 实测主流做PPT的skill，发现这3个最值得试👇 🔥 PPT Master 可编辑的AI PPT，每个文字框都能直接改。生成时实时预览，不满意直接点着改 🔥 Guizang PPT 审美最能打，AI味最轻。颜色克制、留白舒服、有人味 🔥 Frontend Slides 先给你看风格再选，不翻车 最后顺便提一句，我自己也做了个PPT Skill——演讲模式，左边PPT右边自动生成提词稿🎤 #AI #PPT #ai做ppt #skills #AI工具
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飞天闪客1月前
我犯了 skill 焦虑症，别怕，亲手写一个终结它！ #ai新星计划 #QClaw #SKILL #大模型
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程序员手艺人2月前
别再吹openclaw啦，跟风前先想想用处 99%的人都不知道拿openclaw干嘛，花499装openclaw？不如先补补想法 现在agent的思路就是 工具+上下文优化压缩+工具调用+skill+一直在执行+定时任务
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AigoSage3天前
#Harness #驾驭工程 #aicoding #上下文压缩
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AI学不懂2周前
一个skill：让你的token消耗量减少65% #skill分享 #token优化 #caveman #github热门开源项目 #prompt优化
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安逸Ai1周前
深度拆解 Claude Code 架构原理6- 上下文压缩 （第六期）上下文压缩压缩机制深度解析#Cluade #ClaudeCode #架构 #大模型 #原理讲解
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小美老师讲AI1周前
AI面试，大厂都在问什么？ #ai面试 #面试技巧 #大厂 #找工作 #面试
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FacialHair5天前
S06 上下文压缩：Agent 越跑越慢，不一定是模型差 Agent 跑久了以后变慢、跑偏、忘记前面做过什么，很多时候不是模型不行，而是上下文被塞爆了。 这一集讲清楚 Claude Code 里很关键的一步：上下文压缩。 重点不是“删历史”，而是让 Agent 在上下文变短之后，还能记住： 目标是什么、做过什么、文件在哪、下一步该干什么。 本集你会看懂： 1. 为什么工具结果会撑爆上下文 2. 大输出为什么要先落盘 3. micro compact 怎么只保留关键结果 4. summary compact 怎么保住连续性 5. 压缩和 memory 到底有什么区别 一句话：压缩不是为了省 token，而是为了让 Agent 能持续干活。 下集讲权限系统：Agent 能做什么，不能做什么，边界到底怎么管。 #AI #AI新星计划 #Claude #上下文压缩 #AI编程
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刘易超｜思存文化3天前
朱雀Ai检测助手更新了，skill写出来的作品也要做优化改进 朱雀Ai检测助手更新了，但我用workbuddy创建skill写出来的作品也要做优化改进，才能通过检测#朱雀AI检测助手 #AI写作 #写作 #workbuddy
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慢学AI4月前
skill如何实现近乎无限上下文？ #上下文工程 #大模型开发 #人工智能知识分享 #ai应用开发 《Equipping agents for the real world with Agent Skills》 ②
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新3周前
删1个token，价格涨10倍？Prompt Caching 上下文压缩时，正文被剥离只留摘要，缓存命中率会下降吗？答案反直觉：没满时前缀不动继续命中，将满时Compaction重建新前缀用一次失效换后续多轮命中。Prompt Caching是接口级缓存，相同前缀逐字符复用，命中只收原价10%。中间删一个字符，分叉点后全部失效，单字符价格最多涨10倍。Claude Code源码拆解：没满时else分支不压缩缓存继续命中，满了才触发压缩重建稳定前缀。上下文工程系列第11期。 #claudecode #源码解读 #ai创作浪潮计划 #青年创作者计划
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大模型项目实战1周前
上下文信息太长，如何有效地进行筛选与压缩且保证正确率最大化? #大模型 #ai大模型 #大模型学习 #大模型面试 #大模型应用
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晓辉博士7月前
DeepSeek-OCR是个怎样的创新？ DeepSeek-OCR这两天引起很多关注和讨论，又是一个意料之外但情理之中的创新，用视觉方式实现上下文信息的压缩，论文称用这种方法，用一张A100的卡一天能生成20万页的训练数据，对于接下来的模型进步很有帮助。#OCR #DeepSeek-OCR #DeepSeek #Glyph #上下文压缩
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小梅同学1周前
Skill 不好用？别重做，要迭代 很多人装了 Skill，或者用 skill-creator 创建了 Skill，真正用起来却总是不及预期。纠正一次，当下好了；下次再用，又回到老样子。 我基于 Claude Code 内部 skill improvement 机制做的 /skill-improve：高信号筛选、no-op 优先、每条建议必须有 evidence。 Skill 创建完只是第一步，真正好用的 Skill，是在真实使用里不断迭代出来的。 #claudecode #ai #程序员 #skill #小梅同学
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老傅10243周前
为什么你的 Agent 跑长了就崩？ 讲透 Subagent 隔离与 5 级上下文压缩 #AI #Agent #AI编程 #claude #Harness
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AI大模型学习5天前
靠Skill真能实现大模型的"无限上下文"吗？为什么？ #大模型 #ai大模型 #大模型面试 #大模型学习 #Skills
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大宁（AI赋能）1周前
复制obsidian整个知识库和插件和skill #obsidian #obsidian技巧 #obsidian教程
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Ai大模型实战教学1周前
面试官：当上百个 Skill 塞爆 System Prompt 时你该如何进行架构重构与优化 ？#ai大模型 #大模型面试 #大模型应用 #知识分享
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AI大模型入门教程2周前
面试官：当上百个skill塞爆system prompt时，你该如何进行架构重构与优化？#ai大模型 #大模型应用 #prompt #人工智能
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AI打工人5天前
大模型是怎么记住上下文的-记忆机制 记忆机制从原理到工程落地: 方案一，全量历史给到prompt 方案二，滑动窗口，只保留最近n轮对话 方案三，摘要压缩 实战，三区记忆 + KV Cache #agent #记忆机制 #上下文 #大模型
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某老板5天前
AI写Skill总翻车？9招让它真听话！ #AI编程 #CloudCode #技能开发 #避坑指南 #高效工作
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徒步 & AI1周前
SKILL优化，讲解版本 以news-to-video技能包为演示案例，对其进行优化，减少技能使用过程中的token消耗，这个是使用Hyperframes技能帮我生成的讲解，比起另外一个纯演示版本，信息量丰富很多。#AI#skills#Hyperframes
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徒步 & AI1周前
SKILL优化，减少65%token消耗 实践输出SKILL之后，每次调用都会花掉很多Token，以为是流程需要，尝试让他输出每个步骤的token消耗情况，才发现了问题所在，21%的token消耗都在上下文中，还有24%的token消耗在视频素材整理合成阶段，对此做了一个深度优化，最终效果显著。#AI #skills #ai技巧分享
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算法魔法师1周前
从100万上下文到1024，DeepSeek V4这招太狠了 视频制作不易，如果这期视频对你有帮助的话呢，麻烦各位观众老爷点赞收藏一波，你们的支持是我做视频的最大动力！感谢！#青年创作者成长计划#AI新星计划#DeepSeekV4 #混合注意力机制 #大模型
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炼丹师的工具箱3天前
Token压缩代理，AI编程成本降低近九成的开源方案！ 用AI辅助编程的时候，命令行输出动辄几千个Token，账单飞涨怎么办？技术社区里有一些值得关注的新方案。 这类方案的核心思路很巧妙——它在命令输出和AI上下文之间加了一层代理。当执行git状态查看或运行测试时，原始输出先经过过滤压缩，去除冗余信息后再进入AI的视野。 具体工作机制分为三步：首先通过钩子自动拦截命令执行，然后对输出内容进行智能过滤，最后只保留关键信息传给AI。整个过程对开发者完全透明，不需要改变任何使用习惯。 从实际测量数据来看，效果相当可观。基于数千次真实开发命令的统计，常见操作的Token消耗平均可以降低近九成。测试命令的压缩率最高，状态查询和文件搜索也有显著改善。 更值得关注的是兼容性。这类方案支持多种主流AI编程工具，包括命令行助手、代码编辑器和自动化代理等十余种场景，覆盖了开发者日常使用的绝大部分命令类型。 技术实现上也很简洁。整个工具打包成一个二进制文件，没有外部依赖，运行时开销控制在毫秒级别。 这类开源方案在降低AI编程成本方面有一定优势，值得关注一下。 #Claudecode #程序员 #生产力 #技术分享 #CLI
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冬白AI编程4天前
Claude Code Skill装完后，怎么让它真的干活？ #ClaudeCode #Skills #AI编程 #AI工具
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破妄-胖2天前
1、Cursor+Claude code 双终端协同skill体系调整
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AI大模型大鱼4天前
挑战讲透大模型100问：为什么我们在做企业级RAG或者对话系统的时候，还要费死劲去研究“上下文压缩”？#大模型赛道 #大模型学习 #ai大模型 #RAG #程序员
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建斌聊AI3月前
每次都重新登录？那你没用对browser-use browser-use 这个 skill，用一句话解决反复登陆 #claudecode #opencode #browser #skill #skills
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卢菁老师讲AI8月前
AI Agent 卡壳？3 个顶级项目的上下文压缩策略 AI Agent 卡壳？3 个顶级项目的上下文压缩策略，藏着解决痛点的关键 AI Agent上下文压缩策略对比 #AIAgent #上下文管理 #压缩策略 #技术干货 #人工智能
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周乐杏1月前
CLI和SKILL如何处理超大数据量缓存问题 #人工智能 #视频日记
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超级峰3天前
离职交接.Skill：从3天到3分钟，实现拎包就跑 最近因为一些个人原因离职，但是需要整理交接文件，看到几百个乱七八糟的文件，名字五花八门，我差点原地崩溃。 正好我发现AI好像可以帮我整理，没想到原先要花3天干的事情，现在3分钟帮我整理好了，还把文件名称命名规范、分类到合适的文件夹，更绝的是，还帮我生成了一个网页总览。 最后，我把这个流程也做成了一个 Skill ，现在你只需要让 AI 使用这个 Skill ，也可以完成一键全自动离职交接文档整理打包了！真正做到离职交接、拎包就跑！ #ai #离职 #离职交接 #AI独立开发者 #我在抖音聊科技
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C哥聊科技7月前
DeepSeek-OCR 掀翻 AI 底层逻辑 DeepSeek-OCR刚刚开源，它用“上下文光学压缩”技术，将长文本转为图像处理，效率提升十倍，直接破解长上下文瓶颈。#deepseek #deepseekocr #长文本 #AI #汉字
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姜无维 AI1月前
硅谷最火的Harness Engineering是什么？ 再讲一个很多人忽略的问题： AI 为什么在第 10 步还正常，第 50 步就崩了？ 这背后其实是一个典型问题，上下文退化 随着任务变长，上下文被压缩，细节被丢失，决策质量下降 这不是 prompt 能解决的，这是系统设计问题。 所以你会发现一个很明显的趋势： 过去大家在卷： Prompt Engineering 现在开始卷：Context Engineering 和 Harness Engineering 最后总结一句： AI 的上限由模型决定，但AI 的可用性，由 Harness 决定 如果你是开发者或者创业者， 你应该思考的已经不是： “我用哪个模型？” 而是：“我有没有一套系统，让 AI 能稳定地把一件事做完？” 这，就是 Harness Engineering。 #harnessengineering #vibecoding #AI #智能体#学习AI
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顽皮的程序员2月前
还在为 AI 上下文压缩丢关键信息烦恼？聊了半天电商项目开发，想做购物车模块，结果 AI 压缩后只留了技术栈，核心的关联逻辑、存储方式全没了！传统压缩只做无差别摘要，重要的丢了、没用的留着。教你一招「目标导向压缩」，按任务需求精准留关键信息，再也不做无用功！ #AI干货 #大模型应用 #上下文压缩 #AI避坑
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小工蚁2月前
OpenCode上下文压缩插件 节省token消耗利器 #小工蚁 #opencode #和AI一起写代码
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虎子AI8月前
RAG上下文压缩大法 本期视频深入探讨了上下文压缩（Context Compression） 这一重要技术，旨在解决大模型上下文窗口有限的问题。 核心问题在于，传统的RAG检索可能会返回大量包含“噪音”（与用户问题语义无关的信息）的文本块。将这些噪音填入有限的上下文窗口，会稀释关键信息，从而损害大模型的性能。 上下文压缩的精髓是“少即是多”。其核心思路是在将检索到的文本块（chunks）送入大模型生成最终答案前，先进行一次“预处理”： 检索： 首先通过传统方式检索出与问题最相关的Top-K个文本块。 压缩/提炼： 然后让大模型逐一对这些文本块进行压缩，仅保留与用户问题语义高度相关的核心内容。视频中介绍了三种压缩模式： 信息过滤： 直接过滤掉无意义的文本。 生成摘要： 对原内容进行概括总结。 精准信息提取： 直接提取出最相关的关键信息。 生成： 最后，将所有压缩后的、去噪的精炼内容拼接起来，再交给大模型来生成高质量的回答。 这种方法让大模型分两步专注工作：第一步专注于“提炼信息”，第二步专注于“生成答案”，有效提升了最终答案的准确性和效率。 #RAG #上下文压缩 #大模型 #AI教程 #人工智能
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小工蚁3周前
vllm实现TurboQuant缓存压缩 模型上下文扩大4倍 #小工蚁 #vllm #大模型推理优化
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sdsds2222月前
尝试Skills推理过程上下文垃圾回收 Openclaw可用 LiteSkill：一种上下文压缩机制的Skills框架，#openclaw #小龙虾 #skills #AI #大模型 尝试缓解上下文过长的问题，节省token。 可兼容搭配Openclaw运行。 Github仓库：https://github.com/sdsds222/LiteSkills Skill开发者需要遵循规范格式，在Skill中引入<CLEAN_SKILL Skill名称ID>标签， 用于声明当前skill使用LiteSkill上下文回收框架协议 执行上下文回收操作后，从Skill开始执行到结束之间的执行Skill的所有tool返回和assistant推理过程全部被裁剪回收，脚本会将<CLEAN_SKILL>和</CLEAN_SKILL>之间的冗余信息（包括Skill描述信息）清空。 注入Opencla的原理： 使用nodejs编写中间代理脚本，openclaw的请求会流经代理， 代理进行回收协议规则提示词的注入以及上下文的裁剪。
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Nova.oou1月前
openclaw上下文压缩优化 #openclaw #ai #ai新星计划 #教程 #科技
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慢学AI4月前
解构“隔离上下文”的三种模式 精读《langchaincontext engineering》⑥#上下文工程 #langchain #大模型开发 #人工智能知识分享
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马斯洛AI智能体3周前
deepseek-v4的1M上下文如何不污染？使用局限在哪里 当上下文膨胀到 100 万 token 时，标准注意力机制下每个 token 的注意力会被 100 万个 KV 条目"稀释"，关键信号淹没在噪声中——这就是你说的"注意力稀释/上下文污染"的本质。 DeepSeek-V4 的解法不是去"修复"一个稀释后的注意力分布，而是从架构层面根本性地阻止了稀释的发生——它让每个 query token 只与精心挑选的几百个、而非 100 万个 KV 条目交互。 #deepseek #上下文工程 #上下文 #ai #大模型
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微风ya3周前
VibeCoding大赏 | nature skills使用教程来啦！如果你能够耐心看完这个视频，不论是应用nature skills或者以后使用其他skills都会有非常深刻的认识！学到就是赚到！欢迎提交pr呀！ #科研日常 #科技干货分享 #vibecoding大赏 #ai新星计划
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大厂吾师兄（AI篇）2周前
ClaudeCode官方最新干货: Prompt Cache 面向 **Agent / LLM 应用开发者** 与 **做长上下文产品** 的同学：一期聊透 **Prompt Caching**——它在你架构里不是「加速选项」，而是 **成本、延迟、稳定前缀** 的底层前提。 **你会听到：** - 前缀与 **精确匹配** 为什么一换 token 就全量重算，**顺序** 为什么比你想的还重要 - **Claude Code 式三层缓存**（全局 / 项目 / 会话）+ **Cache Control 断点** 怎么把「能复用」和「能升级」分开 - 常见坑：动态内容塞错位置、改 system、动工具顺序、模型切换、压缩时弄断前缀 - 收束到 **设计原则** 与 **生产监控**：命中率、延迟、存储、预热、A/B 与账单对齐 #Claude , #ClaudeCode , #Anthropic , #PromptCaching , #Agent
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冯大善人的AI日记1周前
违规号重生第 2 天！ 学会这5个命令，小白也能玩转Claude#违规号重生 #21天挑战 #Claude #AI工具 #小白学AI
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朱老师AI趣谈7月前
DeepSeek新开源模型外网爆火！ 上下文光学压缩，DeepSeek-OCR是个怎样的创新？#OCR #deepseek #上下文压缩 #AI长期记忆
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小梅同学1周前
别再乱装 Skill 了，高阶用户都在自己造 Skill 不是越多越好。 别人的 Skill 是别人的经验，你自己的工作流才最值钱。 这期讲怎么用 skillify 把真实会话里的流程沉淀成 Claude Code Skill。 #ClaudeCode #AI #程序员 #Skill #小梅同学
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小工蚁2年前
上下文压缩算法：提高RAG应用性能的关键 #小工蚁 #langchain
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Token杰-自然智群7月前
deepseek-ocr文本到图像压缩解决上下文问题 #大模型 #ai #智能体 #deepseek
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飞飞在学AI2周前
Codex越用越卡？我推荐这个skill #ai #人工智能 #AI工具 #AI人工智能 #大模型
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慢学AI4月前
摘要、压缩与处理大工具输出的技巧 Manus联合创始人 Peak Ji上下文工程分享④ #大模型开发 #人工智能知识分享 #ai应用开发 #manus #上下文工程
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