11:49marktechpost@Michal Sutter精选本文介绍了6款无代码工具,支持构建企业级RAG系统、多智能体工作流以及微调数百个LLM。这些工具无需编程经验即可快速部署智能应用,显著缩短开发周期。文章逐一解析每款工具的核心功能和适用场景。技巧无代码工具RAG多智能体LLM微调AI开发推荐理由:想不写代码就搞定AI应用?这6个工具能帮你快速搭RAG、调模型,省时又省力。原文
02:47AWS Machine Learning Blog@Enrique Salgado Hernández精选本文介绍了Amazon QuickSight中BI资产的备份最佳实践。首先讲解如何选择需要备份的资产(如仪表板、数据集等)。然后说明可用的API(如ListDashboards、CreateDashboard)用于备份操作。最后提供示例代码帮助快速实现备份流程。技巧Amazon QuickSightAWS备份策略BI资产教程推荐理由:AWS教你备份QuickSight资产,有代码示例,照着做就能避免数据丢失。原文
01:58AWS Machine Learning Blog@Anuranjan Mondal精选PAR 在 AWS 上构建了一个生产级多租户 LLM 分析系统,通过三层架构强制执行行级安全:使用 AWS SigV4 进行加密请求签名、在 Amazon Bedrock 上进行语义验证、以及通过 Split-Plane SQL 实现程序化数据隔离。每层独立运行以降低跨租户数据暴露风险,即使 LLM 本身被攻破或操纵也能保护数据。技巧AWSAmazon Bedrock多租户行级安全AI安全推荐理由:AWS 这篇教程手把手教你用 Bedrock 和 Split-Plane SQL 搭建多租户 LLM 分析系统,三层隔离防止数据泄露,值得做企业级 AI 安全的开发者看看。原文
01:57AWS Machine Learning Blog@Sanghwa Na精选AWS 博客展示如何用 Amazon Nova 2 Lite 和 Claude Sonnet 4.6 构建两模型管道,用于扫描文档的数字化。Nova 2 Lite 在单次调用中完成多模态提取(检测照片、提取姓名坐标、返回页面元数据)。Claude Sonnet 4.6 根据版面布局进行空间推理,将姓名和面孔匹配。该管道在 Amazon Bedrock 上运行,通过分工降低总处理成本。技巧Amazon Nova 2 LiteClaude Sonnet 4.6Amazon Bedrock文档数字化多模态1 个信源在谈推荐理由:用 Nova 2 Lite 做粗提取,Claude Sonnet 4.6 做精准匹配,文档数字化省心又省钱。原文
01:56AWS Machine Learning Blog@Troy Parrett精选本教程展示如何结合Amazon Bedrock Data Automation自动提取医疗理赔表单数据,再通过Amazon Bedrock AgentCore托管AI代理进行验证并转换为FHIR资源存入AWS HealthLake。该端到端工作流可减少人工处理流程,同时通过自动化校验保持数据准确性。文中逐步讲解每个组件的配置与集成方法。技巧Amazon BedrockAWS HealthLakeFHIR智能体医疗数据推荐理由:AWS官方手把手教你搭医疗理赔流水线,用Bedrock自动抽数据、转FHIR格式存HealthLake,能省不少人工核对时间。原文
01:33AWS Machine Learning Blog@Joshua Lacy精选本文介绍如何使用Amazon Bedrock AgentCore的内置可观测性功能调试生产环境中的智能体故障。文章涵盖常见的故障模式,如无限循环和工具调用失败。通过追踪和指标分析智能体行为,并提供结构化工作流来解决问题。本文是两部分系列的第一部分,第二部分将讨论性能优化和内存管理。技巧Amazon BedrockAgentCore可观测性智能体工具调用推荐理由:AWS博客教你用Bedrock AgentCore内置观察功能排查生产智能体故障,比如无限循环和工具调用失败,省去自己搭建监控的麻烦。原文
06:46Simon Willison’s Weblog(博客/媒体)Jon Udell 反对“人类在环中”的说法,认为这拱手交出了主动权。他主张“人类代理在环中”,即由人类主导流程,邀请 LLM 代理加入团队。他以“Doctor, it hurts when agents create unreviewable PRs”为例,强调代理不该成为产生不可审查代码的黑箱。核心是让代理辅助而非替代人类的判断与工作流。技巧Jon Udell智能体编程助手LLMs推荐理由:Jon Udell 换了个角度聊 AI 工作流:别让代理做黑箱,让它们当团队助手,人类还是舵手。原文
00:54marktechpost@Sana Hassan精选本教程使用 Python 构建完整的 OCRmyPDF 流水线。先生成合成图像 PDF 以测试 OCR,再将其转换为可搜索 PDF 和 PDF/A 格式。通过提取侧边文本、计算单词召回率(word-recall)并比较文件大小来验证效果。还能调整 Tesseract 参数、清理噪点、纠正方向、在内存中运行 OCR 以及批量处理整个文件夹。技巧OCRmyPDFPDF/ATesseractPython文档扫描推荐理由:手把手教你用 Python 调 OCRmyPDF,从生成测试图片到批量转 PDF/A,还带召回率比较,适合文档处理需求的人。原文
15:15marktechpost@Sana Hassan精选本教程基于 Hugging Face 的 Fable 5 Traces 数据集,在 Colab 中构建稳定工作流。手动解析合并的 JSONL 文件避免依赖问题,检查仓库文件并标准化工具调用。通过审计结构、脱敏密钥和可视化分布,导出安全的无 CoT 聊天数据集。最后使用纯 Python 的朴素贝叶斯模型在 traces 上训练基线,无需复杂框架。技巧Fable 5 TracesColab工具调用数据审计基线模型推荐理由:手把手教你用 Colab 搞定 Fable 5 Traces 数据,从解析到审计再到训练基线,全流程避坑实战。原文
22:24techcrunch@Connie LoizosConnor Christou确诊癌症后,将血检结果、扫描数据、穿戴设备输出和日记全部输入Claude来辅助决策。Claude帮助他整合多模态健康数据,识别出传统医疗流程中易被忽略的模式。他通过AI对比不同治疗方案的临床试验数据,最终选择了定制化疗法。整个过程强调数据驱动而非猜测,并公开了具体操作流程。技巧Claude创始人癌症健康数据AI医疗推荐理由:有人把血检、扫描、手表数据全喂给Claude来治癌症,不是科幻,是他真这么干了。原文
19:36Sebastian Raschka: Ahead of AI@Sebastian Raschka, PhD精选本文介绍如何用aider和Continue等本地编码代理工具替代Claude Code与GitHub Codex订阅。这些工具可搭配Ollama部署的Llama 3和DeepSeek Coder等开源模型。本地运行能保护代码隐私,并节省每月订阅费用。作者给出了从安装Ollama到连接模型的完整配置步骤。技巧Claude CodeCodexaider编程助手开源模型推荐理由:想省掉Claude Code的月费?Sebastian手把手教你用本地开源模型加aider和Continue自己搭编码代理,便宜又安全。原文
11:39marktechpost@Sana Hassan精选本教程演示如何从Hugging Face流式加载NVIDIA Open-SWE-Traces数据集,无需本地下载即可在Google Colab中高效处理。内容涵盖多轮智能体对话标准化、代码补丁解析、构建包含轨迹长度、工具使用次数、补丁大小、语言分布及解决结果的分析DataFrame。最后基于成功标签、Token限制、语言过滤和补丁可用性筛选出监督微调子集。技巧NVIDIAOpen-SWE-TracesHugging Face微调编程助手5 个信源在谈推荐理由:想自己动手做代码智能体微调数据?这教程手把手教你解析NVIDIA开源的Open-SWE-Traces,连Token预算和工具使用指标都算好了。原文
23:01AWS Machine Learning Blog@Christopher Phillippi精选Stripe采用ReAct代理框架构建金融合规系统,通过任务分解将复杂流程拆解为92个原子步骤。系统使用提示缓存技术将推理成本降低40%,同时保持人工监督机制确保审计可追溯性。该设计在Stripe的支付处理场景中覆盖了98%的合规审核任务,漏报率低于0.5%。技巧StripeReAct金融合规智能体提示词工程推荐理由:Stripe分享了他们怎么用AI代理处理金融合规的真实案例,包括ReAct框架和提示缓存省钱技巧,适合做合规系统的人参考。原文
16:09marktechpost@Sana Hassan本教程分步指导你在 Google Colab 中从零构建一个轻量级 AI 智能体,灵感来源于 Nanobot 架构。内容包括:实现提供者抽象层、注册工具调用功能、添加会话记忆管理、集成生命周期钩子、定义技能模块,以及部署一个 MCP 风格的工具服务器。全程不使用外部框架,让你理解消息、工具、记忆与模型响应的协作机制。最终得到一个可对接真实 LLM 提供者的智能体循环。技巧NanobotGoogle ColabMCP服务器智能体工具调用推荐理由:手把手教你用 Colab 搭一个能调用工具、记住对话的 AI 智能体,还把 MCP 服务器也揉进去了,代码全开源。原文
08:52Hugging Face: Blog(博客/媒体)精选HuggingFace推出新功能:只需一条命令即可在HF Jobs上启动vLLM推理引擎。vLLM是一个高性能、低延迟的推理框架,支持多种GPU和自定义模型。该功能简化了从模型托管到服务部署的流程,无需手动配置容器或基础设施。用户可以快速部署LLaMA、Mistral等开源模型。技巧vLLMHuggingFaceHF Jobs推理模型部署推荐理由:HuggingFace出了新招:一行命令就能跑vLLM服务器,省去了手动配置的麻烦,适合快速部署自己的模型。原文
06:56Meta Engineering Blog(博客/媒体)精选Meta在博客中分享了构建隐私感知基础设施时,资产分类面临的挑战。隐私控制(如保留、访问、用途限制)需要对数据有准确理解,但相同名称可能在不同上下文有不同含义,例如字段“age”在不同场景代表不同数据。Meta通过案例研究说明了如何设计分类系统来识别这些差异。技巧Meta隐私控制资产分类AI安全推荐理由:Meta用实际案例讲隐私控制的难点,一个‘age’字段在不同场景含义不同,搞错了会出大问题。原文
02:09AWS Machine Learning Blog@Renuka Kumar精选AWS博客提出Agentic Overlays方案,通过薄包装层将传统REST服务转化为支持A2A交互的智能体。该方案同时使REST API兼容Model Context Protocol (MCP),作为工具暴露。企业无需重写业务逻辑、重复代码或运行并行基础设施。博客提供参考架构和示例代码,帮助减少基础设施中的智能体膨胀。技巧AWSAgentic overlaysMCPA2A企业服务推荐理由:AWS教你怎么给旧REST服务套个Agentic Overlays壳,不用重写代码就能变A2A智能体、兼容MCP,比从头建省事多了。原文
01:37OpenAI@OpenAI (@OpenAI)OpenAI 在官方博客发布“How agents work”指南,详细拆解 Agent 的核心组成:模型调用(以 GPT-4o 为例)、工具集成(代码解释器、函数调用等)、持久化记忆(向量数据库)以及编排模式(链式与多步)。指南对比了简单查询与复杂多步骤 Agent 的设计差异,并给出基于 Assistants API 的代码示例。文章未公布新的基准分数,但提供了可立即实现的架构建议。技巧AgentOpenAIGPT-4o工具使用指南10 个信源在谈推荐理由:OpenAI 手把手教你做智能体,从原理到代码都有,适合想自己搭 Agent 的同学。原文
00:58AWS Machine Learning Blog@Venkata Sistla精选AWS发布了一篇博客,展示如何利用现代数据网格策略构建受治理的无服务器数据网格。该方案基于AWS无服务器架构,提供安全、可扩展的数据基础。文章详细说明了如何为生产级Agentic AI应用搭建数据网格。它涵盖了数据治理、访问控制和数据共享等关键环节。技巧AWS数据网格Agentic AI无服务器云服务推荐理由:想用AWS搞Agentic AI?这篇手把手教你搭数据网格,安全又省心。原文
00:57AWS Machine Learning Blog@Aurelio DeSimone精选AWS发布了Chaplin开源方案,利用AI代理通过模型上下文协议(MCP)提供自助健康事件分析。Chaplin基于Amazon Bedrock,可自动聚合AWS Health事件并提供可操作建议。该方案支持自然语言查询,无需编写复杂代码即可洞察AWS资源健康状态。用户可快速部署并自定义MCP服务器来扩展分析能力。技巧Amazon BedrockChaplinMCP智能体AWS服务推荐理由:AWS出了个叫Chaplin的开源工具,用Bedrock的AI代理配合MCP协议,让你自然语言查AWS健康事件,不用写代码就能找到问题原因。原文
00:56AWS Machine Learning Blog@Nick Biso精选本文演示了如何在Amazon SageMaker AI上部署SeedVR2进行视频超分辨率。介绍了解决方案架构和具体部署步骤。通过性能对比展示了SeedVR2在视频放大质量和处理效率上的提升。技巧SeedVR2Amazon SageMaker AI超分辨率视频增强模型部署推荐理由:AWS教你用SeedVR2在SageMaker上给视频做超分辨率,有步骤有对比,想试试高清视频放大可以看看。原文
00:55AWS Machine Learning Blog@Andrea Gallo精选本文介绍如何在Amazon SageMaker AI上利用NVIDIA Blackwell架构优化训练配置。包括根据模型大小(1B到64B参数)选择合适精度格式,调整batch size和序列长度以利用Blackwell扩展内存,以及策略性应用激活检查点。通过P6-B200实例启动分布式训练,提供一套实用的训练调优框架。技巧Amazon SageMaker AINVIDIA BlackwellP6-B200实例训练优化编程助手5 个信源在谈推荐理由:AWS发了篇实战教程,教你用NVIDIA Blackwell在SageMaker上调优训练,从选精度到调batch size都讲清了,搞大模型训练的人别错过。原文
08:25Simon Willison’s Weblog(博客/媒体)精选Simon Willison 受 Mozilla 的 MDN MCP 服务启发,将 mdn/browser-compat-data 仓库中的浏览器兼容性数据转换为约 66MB 的 SQLite 数据库。他使用 Claude Code for Web (Opus 4.8) 生成了转换脚本,并用 Codex Desktop (GPT-5.5) 构建了一个 GitHub Actions 工作流,将数据库推送到独立的 db 分支。该数据库托管在 GitHub 上并设置了 CORS 头,用户可通过 Datasette Lite 在线浏览和查询。技巧MozillaMDNClaude CodeGPT-5.5GitHub Actions2 个信源在谈推荐理由:Simon 用 Claude 和 GPT 帮你把 MDN 浏览器数据转成了 SQLite,能直接用 Datasette Lite 在线查,超方便。原文
03:15marktechpost@Sana Hassan本文手把手教你从零搭建一个OpenHarness风格的智能体运行时,包含工具调用、类型化工具模式、权限控制、生命周期钩子、记忆模块、技能系统、上下文压缩、重试逻辑、成本追踪以及多智能体协调共10个核心组件。所有代码均可直接运行,无需API密钥或额外基础设施。通过暴露完整控制流,你将理解框架内部机制而非将其当作黑盒。技巧OpenHarness智能体工具使用多智能体内存管理推荐理由:想自己搭一个能记东西、会用工具、还能多智能体协作的Agent框架?这篇教程从零拆开所有模块,代码直接跑,比看黑盒框架实在多了。原文
02:26AWS Machine Learning Blog@Ying Wang精选本文教程演示如何将Snowflake语义视图与Amazon Quick集成,实现自然语言BI查询。通过加载S3中的电影评论数据到Snowflake,使用SQL定义语义视图,再通过Cortex Analyst进行自然语言查询。最后自动化生成Amazon Quick数据集和仪表板,使得BI团队能用自然语言访问受治理的数据层。整个过程可手动或通过脚本完成,确保响应反映一致业务逻辑。技巧SnowflakeAmazon QuickCortex Analyst自然语言查询BI推荐理由:这篇教程手把手教你搭一个能自然语言查数据的BI系统,从数据加载到仪表板生成全都有,还能用Cortex Analyst问问题。原文
02:25AWS Machine Learning Blog@Jimin Kim精选这篇教程展示了如何利用Amazon Nova 2 Sonic和Amazon Bedrock AgentCore构建一个语音预约提醒助手。该助手能够通过语音验证患者身份,处理确认、取消或改约操作,并收集就诊前健康信息。当需要时,助手会将问题升级给人工客服。教程包含一个浏览器界面用于测试,若要连接真实电话线路,需集成Amazon Connect等电话服务。技巧Amazon Nova 2 SonicAmazon Bedrock AgentCore智能体语音助手医疗保健推荐理由:想自己搭一个能打语音电话的预约助手?AWS用Nova 2 Sonic和Bedrock AgentCore给你写好了样板,带测试界面。原文
01:09AWS Machine Learning Blog@Bojan JakimovskiLoka 利用 Amazon Nova 2 Sonic 模型打造了自然且低延迟的语音代理,解决了传统机器人式助手导致客户挂断的问题。该架构将响应延迟优化至接近人类对话水平,显著降低用户等待时长。Loka 的方案减少了客服流失率并提升了品牌口碑。技巧LokaAmazon Nova 2 Sonic语音代理低延迟推荐理由:Loka 用 Amazon Nova 2 Sonic 做出了几乎没延迟的语音代理,客户不挂电话,客服成本也降了。原文
00:51Hugging Face: Blog(博客/媒体)精选NVIDIA 发布 NeMo AutoModel,通过自动化模型并行、混合精度训练和梯度检查点,简化 Transformer 模型微调流程。该工具可自动检测硬件配置,支持多 GPU 分布式训练,无需手动调整参数。在微调 BERT-base 模型时,相比标准 PyTorch 实现,NeMo AutoModel 将训练时间缩短约 40%,并保持相同精度。技巧NVIDIANeMoAutoModelTransformer微调2 个信源在谈推荐理由:NVIDIA 搞了个 NeMo AutoModel,能自动帮你加速微调 Transformer 模型,省去手动调参的麻烦,速度还快很多,适合想快速出结果的人。原文
22:55IT之家(博客/媒体)央视新闻介绍了高校毕业论文AIGC检测的技术原理。当前AI检测基于困惑度与突发性等概率特征,无法做到100%准确。学生试图通过AI降低AI率时,反可能从62%升至94%。专家建议建立以人工评议为主、AI检测为辅的“人机共判”模式。技巧AIGC检测论文查重困惑度高校AI误判推荐理由:央视解释了为什么论文AI率越改越高,原来检测原理有bug。搞清楚误判原因,别瞎改。原文
17:54marktechpost@Sana Hassan精选本教程演示如何用Graphify和NetworkX将多模块Python应用转为知识图谱。通过Graphify的tree-sitter解析器离线提取代码结构,生成graph.json。之后用NetworkX分析文件类型、关系类型、中心性分数、社区检测和最短路径。最终生成静态与交互式可视化,展示模块、类、函数和数据库对象的连接。技巧GraphifyNetworkXPython代码结构可视化社区检测推荐理由:想可视化你Python项目的代码结构?这个教程教你用Graphify和NetworkX离线搞定,还能找出上帝节点和社区。原文
16:54IT之家(博客/媒体)OpenAI 在 GitHub 公布了 Plant Talk 开源项目,让室内植物通过语音与 ChatGPT 交流。搭建需要安装 Codex Desktop 的电脑、麦克风、摄像头和扬声器。用户可向植物提问“需要浇水吗?”等,系统还能接入土壤湿度、光照等传感器。可创建不同植物人格,如高冷仙人掌、话痨绿萝等。技巧OpenAIChatGPTPlant Talk开源项目植物对话10 个信源在谈推荐理由:OpenAI 出了个好玩的开源项目,教你用 ChatGPT 和家里的植物聊天,还能问它渴不渴、光照够不够,动手党快试试。原文
03:23Simon Willison’s Weblog(博客/媒体)精选Simon Willison 用 Claude Code for web 构建了一个测试界面,用于探索 OPFS(Origin Private File System)与 Pyodide 的组合。该工具旨在验证 Datasette Lite(基于 Pyodide 和 WebAssembly 的浏览器内 Python 应用)能否编辑用户电脑上的持久 SQLite 文件。测试结果可在不同浏览器中运行。技巧OPFSPyodideDatasette LiteClaude Code浏览器文件系统推荐理由:Simon 用它测试 Pyodide + OPFS 能否让 Datasette Lite 编辑本地 SQLite 文件,适合想搞浏览器端 Python 数据库的人。原文
01:00AWS Machine Learning Blog@Yuan Tian这篇博客展示如何用Amazon Bedrock AgentCore构建一个对话式蛋白质研究助手。它通过自然语言解析提取结构化搜索参数,基于蛋白质语言模型进行向量相似性搜索。搜索结果会自动生成AI科学摘要,无需手动编码查询逻辑。整个过程涵盖查询解析、向量检索和摘要生成三步。技巧Amazon Bedrock蛋白质研究智能体RAG推荐理由:想建一个能聊蛋白质研究的智能助手?这篇教程用Bedrock AgentCore教你搞定,自动解析问题、向量搜蛋白质,还能生成摘要。原文
00:09AWS Machine Learning Blog@Ashley Chen精选73°本文介绍了使用Amazon Bedrock AgentCore实现生产级多租户系统的池模型模式。通过医疗AI代理示例,展示了为多个诊所和医院构建共享基础设施但隔离租户的架构。该方法可降低运营成本,同时保证每个租户的数据隔离与安全。读者将掌握具体实现步骤与最佳实践。技巧Amazon BedrockAgentCore多租户池模型医疗AI推荐理由:AWS这篇博文手把手教你用Bedrock AgentCore做多租户,共享底层资源又能隔离租户数据,适合医疗等SaaS场景,比自己折腾省心多了。原文
22:52Hugging Face: Blog(博客/媒体)精选IBM Research推出CUGA,一个轻量级智能体框架,提供24个可直接运行的工作示例。每个示例展示了如何用CUGA构建工具调用、多步推理和状态管理等功能。示例覆盖代码执行、数据库查询、网页浏览等场景,所有代码均在GitHub开源。开发者可通过这些示例快速上手CUGA,无需复杂配置即可构建生产级智能体应用。技巧CUGA智能体IBM Research开源推荐理由:IBM Research开源了CUGA框架,有24个现成示例,教你一步步构建能调用工具、多步推理的智能体。想快速上手Agent开发可以看看。原文
16:51Hugging Face: Blog(博客/媒体)精选Hugging Face将huggingface_hub库的发布频率从每两个月一次提升至每周一次。流程中利用GPT-4自动生成发布说明,通过GitHub Actions运行超过2000项测试,并由人类维护者进行最终审核。该方案使版本迭代速度提升8倍,同时保持稳定性。技巧huggingface_hubHugging FaceGPT-4GitHub Actions自动发布推荐理由:Hugging Face分享了他们如何用GPT-4和GitHub Actions把库发布从两个月一次提速到每周一次,还保留了人工把关,挺实用的经验。原文
16:03OpenAI: 官网动态(博客/媒体)Omio 通过整合 OpenAI 的对话式 AI 技术,重新定义旅行搜索体验。其产品允许用户用自然语言描述行程偏好,系统自动生成多方案比较。公司借此将产品迭代周期从数周缩短到数天。Omio 正从传统旅行平台转型为 AI-native 企业。技巧OmioOpenAI对话式旅行旅行预订AI应用推荐理由:旅行 App 用上 ChatGPT 式对话,直接说“想去巴黎看展”就能出方案,比翻菜单方便多了。原文
14:40marktechpost@Sana Hassan精选71°本文通过GLM-5.2的OpenAI兼容API搭建了完整工作流,包括安全加载API密钥和创建可复用聊天封装。演示了思考努力控制、流式推理、函数调用以及工具使用代理的实现。还展示了结构化JSON输出和长上下文检索功能,并记录了token消耗与成本核算。技巧GLM-5.2推理模型函数调用长上下文8 个信源在谈推荐理由:这篇教程手把手教你用GLM-5.2 API实现推理控制、函数调用和检索,代码可直接复用。原文
08:12Simon Willison’s Weblog(博客/媒体)Simon Willison在Hacker News发现Moebius 0.2B图像修复模型,声称拥有10B级性能,原本需PyTorch与CUDA。他决定利用Claude Code在终端辅助下,通过ONNX Runtime Web的WebGPU后端将该模型移植到浏览器中运行。最终成功制作出demo(地址simonw.github.io/moebius-web/),用户可上传图片、涂抹区域并一键修复。整个过程仅用数小时,且与Datasette项目并行开发。技巧MoebiusClaude CodeWebGPU图像修复浏览器推理推荐理由:Simon用Claude Code把0.2B参数的Moebius图像修复模型跑在浏览器里,无需显卡就能涂掉图片里的东西自动补全,挺酷的。原文
02:28OpenAI Blog(博客/媒体)Jason Liu分享了如何利用Codex的上下文机制管理长期运行的工作。他将任务分解为多个互相关联的子任务,让Codex保持对项目整体的理解。这种方法使得工作能在单个提示之外持续进行,有效提升复杂项目效率。技巧CodexOpenAI提示词工程上下文管理工作流10 个信源在谈推荐理由:想用Codex做复杂项目?看看Jason Liu的实操技巧,手把手教你保持上下文、拆分任务,让AI帮你干大活。原文