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拥抱Agent和Agentic，旧系统的重构之路

老系统能用AI开发新功能吗？完全可以。编程本质是翻译，LLM擅长此道。本文分享5个月Claude Code实战经验，掌握这套方法论，即可稳步为遗留系统添加新功能、重构甚至重写。

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Skills对agentic应用设计的一些影响

Skills 正在重塑 Agent 智能体开发模式，Skills 将复杂的代码开发转变为纯文档驱动的 SOP 工作流。开发者无需编写大量代码，只需编辑 skills.md 即可快速构建业务专用智能体。Skills 是新时代的 SaaS，让 Agentic 应用开发效率大幅提升。

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ReWOO（Reasoning WithOut Observation）是一种革命性的Agent设计模式，通过将推理与观察解耦，实现"先规划后执行"的工作流程。相比传统的ReAct模式，ReWOO能减少LLM调用次数，显著提升执行效率。本文深入解析ReWOO的三大核心优势：架构优化：一次性生成完整执行计划，支持并行工具执行避免幻觉：Execute阶段零LLM参与，基于真实工具输出进行变量引用...

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AI Agentic应用开发实战2 - ReAct模式

这篇文章介绍了ReAct及其增强模式Reflexion两种Agent框架。 ReAct结合推理与行动，通过"思考-行动-观察"循环解决LLM的幻觉问题和无法与外界交互的问题。实现依赖提示词引导思维链、定义可用工具、规范输出格式和注入领域知识，本质上仍是文本生成。 Reflexion在ReAct基础上增加自我反思能力，通过Actor（执行）、Evaluator（评估）、Self-Reflectio...

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AI Agent 开发实战1-CoT 模式

Chain of Thought（CoT）是大语言模型推理能力的关键突破。研究者发现，仅需在提示词中加入"Let's think step by step"，就能显著提升模型在复杂任务上的表现。本篇介绍了这句魔法的核心原理，并从数学角度解释了其中的原理。同时也指出了该模式存在何种问题。最后还介绍了一个比较好用的提示词模板，可以让你的Claude Code，Codex和Trae等AI开发工具准确度...

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为什么需要在claude cli中使用TASK.md和TASK_DONE.md

TASK.md 是一种轻量级 AI Agent 任务管理模式，专为解决 Claude Code 等长时间运行代理的会话间状态丢失问题而设计。基于 Anthropic 官方双代理架构理念，该模式通过简单的 Markdown 文件实现任务队列、上下文传递和进度追踪的持久化。相比纯提示词记忆或复杂数据库方案，TASK.md 具有 Git 原生集成、人类可读、零成本部署的优势。文章详解了最佳实践模板，包括...

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Clopus-02 — 24小时自主运行的 Claude Code 实验

项目背景作者 Denislav Gavrilov 在上周进行了一个实验：在 Linux 虚拟机上安装 Claude Code，并赋予其完全控制权限，让它生成一个"子实例"来控制。这个实验在 X 上吸引了 70万人观看，110万次曝光。核心目标让一个 Claude Code 实例能够无限期自主运行，无需任何人为干预。技术架构作者为 Claude 配备了：短期记忆：使用 SQLit...

https://denislavgavrilov.com/p/clopus-02-a-24-hour... ● 702 次访问

Java Strings的秘密

这篇文章深入讲解了 Java 字符串的内部实现机制，主要涵盖以下几个核心主题： 1. String 的不可变性 String 一旦创建就无法修改，这带来了线程安全、安全性、可缓存（字符串池）以及哈希码缓存等优势。 2. 字符串存储与编码的演进 JDK 9 之前，所有字符都使用 UTF-16 编码存储，每个字符占用 2 字节。JDK 9 引入了 Compact Strings （紧凑字符串，JEP ...

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ReAct Prompting

什么是 ReAct？ ReAct = Reasoning（推理）+ Acting（行动），由 Yao 等人于 2022 年提出。核心思想是让 LLM 以交错方式生成推理痕迹和执行任务行动。工作流程 ReAct 采用三步循环： 1. Thought（思考） - 模型规划下一步行动 2. Action（行动） - 与外部资源交互（如搜索引擎、知识库） 3. Observation（观察） - 获取反...

https://www.promptingguide.ai/techniques/react ● 699 次访问