结构化输出 vs 工具使用 vs 预填充：2026年从Claude获取JSON
结构化输出 vs 工具使用 vs 预填充：2026年从Claude获取JSON 长期以来，强制模型输出JSON的技巧是在助手轮次中预填充一个左花括号。但这个技巧在当前版本的Claude模型上已经失效了，会返回400错误。如果你还在使用这种方法，一旦升级模型版本，代码就会崩溃。本文将介绍获取可靠结构化
在AWS Bedrock上构建生产级AI代理——值得关注的架构与代码决策
在AWS Bedrock上构建生产级AI代理——值得关注的架构与代码决策 原文：https://dev.to/aws-builders/building-production-ai-agents-on-aws-bedrock-architecture-and-code-decisions-worth
如何为你的AI代理构建评估框架（确保其在生产环境中不崩溃）
如何为你的AI代理构建评估框架（确保其在生产环境中不崩溃） 这个智能体通过了所有我手动测试的用例。然后有用户让它"预订更便宜的航班"，它愉快地调用了错误航班ID的预订功能，整整三天没人发现——因为我一直在运行的演示从未要求过"更便宜的航班"。 这就是陷阱。当你亲自运行测试智能体时，演示本身就是测试—
我把一个仅限Claude Code使用的网页阅读器变成了一个普通的MCP服务器
我把一个仅限Claude Code使用的网页阅读器变成了一个普通的MCP服务器 我在用智能体构建应用时反复遇到同一个问题： 页面是公开的，浏览器能正常读取，但我的智能体却会被拦截、重定向、限流，或者只拿到一个空壳 HTML，毫无有用内容。 这个领域已经有一个有趣的项目：insane-search。它
你的 CS 学位没好好教你的数据结构
你的 CS 学位没好好教你的数据结构 每个计算机科学课程都会反复灌输七种基本数据结构：数组、链表、哈希表、栈、队列、图、树。你可能闭着眼睛都能背出它们的 Big O 复杂度——说真的，90% 的代码用这些足够了。
为你的 AI Agent 选择合适的工具层：MCP、CLI 还是 Skills？
为你的 AI Agent 选择合适的工具层：MCP、CLI 还是 Skills？ 在软件工程中，选择正确的抽象层从来不是新问题。太抽象会让用户跳太多圈子（想想那些让人崩溃的 MiddlewareManagerAbstractFactoryProvider），太具体又会让重复代码满天飞。
更大的上下文窗口，并没有让我们的 RAG 变得更聪明
我们不再用「能塞进 prompt 多少个 token」来衡量检索质量。 长上下文模型出现后，很多人都做了同样的假设——如果 LLM 能读 128K token，检索似乎就没那么重要了。何必费心筛选文档，让模型直接读全部不就行了？ 听起来合理，但实践中完全不是这么回事。
量化会破坏 LLM 工具调用能力吗？在4GB笔记本GPU上的实测报告
"Q4 对工具调用安全吗？"这个问题在本地 LLM 圈子中反复被提起，而答案几乎都是基于个例的推测。作者在 4GB 笔记本 GPU 上构建了 QuantCall 基准测试，用 bootstrap 方法严谨测量了量化对不同模型工具调用能力的影响。
AGENTS.md 手把手教程：一步步构建，看 AI 编码助手如何用起来
在入门指南中我介绍了什么是 AGENTS.md 以及里面应该放什么。本篇是实战跟进：我们将为一个真实项目逐一编写完整的 AGENTS.md，然后让 AI 编码助手来使用它，亲眼见证效果。
你的 LLM API 密钥到底藏在哪？一篇文章讲清安全架构
你的 LLM API 密钥到底藏在哪？一篇文章讲清安全架构 如果有人今天攻破了你的某个项目依赖，他们能偷走你的 OpenAI、Anthropic 或 Gemini API 密钥吗？ 答案不取决于你用的是哪家 LLM 供应商，也不取决于你的代...