大多数人用 Claude 就像用搜索引擎——丢一句话进去，看看出来什么。但 Claude 4.6 已经不是一个"问答机器"了，它更像一个刚入职的天才实习生：聪明得吓人，但完全不知道你们组的规矩。这篇文章拆解 Anthropic 官方最新的提示工程指南，把那些"看起来都懂、做起来全忘"的技巧变成你明天就能用的 checklist。

一份纯技术向的设计：用 LLM-powered agent 跑一个固定的日常学习闭环（morning learn → evening test → next-day review），并用双维度打分管理句子库：实用度（1–5）与熟练度（1–5）。

你的 AI 回答总是不着边际？别再死磕 Prompt 了，多半是"上下文"没给对。本文深度解读"上下文工程"，剖析它与 RAG 的本质区别，并通过一个"AI 面试官"的完整实例，手把手教你打造一个不弱智的 Agent。

PDCA 是管理者的圣经，但对于 AI Agent 来说，它太慢了。本文提出 PAOE (Plan, Act, Observe, Evaluate) 模型，深度解析 ReAct 机制如何让 LLM 拥有“手眼协调”的能力，并附带 Python 实现代码。

你的 RAG 系统总是在胡说八道？多半是检索拖了后腿。本文基于 Medium 高赞文章，深度解析如何利用 Elasticsearch 的混合检索、函数得分等高级特性，拯救你那“弱不禁风”的 RAG。

字节跳动开源的 Eino 框架，让 Go 开发者也能优雅地构建 AI Agent——本文带你从零开始，用 Go 写一个智能穿衣助手

探讨 AI 时代的编程新范式：从传统编码到 Vibe 编程，强调人在其中的关键作用——提问、判断、决策和创新能力的重要性