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linkai吸附参数在哪看
wkde地面站怎么设置正方形变燕尾
codex怎么做思维导图
obs暴力锁功能
ccswitch缓存怎么关闭
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AI
1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AI
4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.ai
2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Hubo
1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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AigoSage
3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Ai
1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AI
1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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FacialHair
5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AI
4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1024
3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 & AI
1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 & AI
1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AI
3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AI
8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 AI
1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AI
8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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sdsds222
2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.oou
1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AI
4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ya
3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AI
2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AI
4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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