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持续分享真实项目中的方法、经验与实践成果

通过产品、教程、文章和项目实践,把零散经验沉淀为可理解、可复用的方法。

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文章记录真实问题、解决方法与实践成果
产品沉淀可直接使用的工具与解决方案
教程串联从基础认知到项目实践的学习路径
持续更新:更多项目实践与复用方法
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产品与内容围绕真实项目形成完整实践路径

从产品能力、使用教程到案例拆解和工程实践,帮助你快速理解方案,并应用到自己的项目中。

Learning

从真实问题出发,建立系统化的学习路径

教程覆盖基础认知、工具使用和项目实践,既可以按主题逐步学习,也可以针对当前问题快速查找。

Articles

持续更新的技术文章与实践记录

围绕软件开发、业务系统、工具配置和项目交付,沉淀可查阅、可复用的经验与方法。

AI编程

用户已经说“不做了”,Agent为什么还在继续?

上下文压缩可以减少 Token,却可能让已取消需求重新出现。本文结合三个公开源码项目,分析摘要、最近原文与结构化状态如何协同。

AI编程

同一个AI Agent服务多个客户,数据为什么会串到别人那里?

多租户Agent的数据泄漏通常发生在模型调用之前。本文从身份、记忆、RAG、缓存、工具、异步任务和日志出发,建立可验证的租户隔离链路。

AI编程

AI Agent 跑了半小时突然崩了,怎样才能不从头再来?

长时间Agent崩溃后不必整条重跑。本文从检查点、结果未知、幂等副作用、版本隔离和故障注入出发,拆解一套可验证的断点续跑机制。

AI编程

AI Agent 上线前,为什么传统自动化测试突然失效了?

传统自动化测试没有过时,但只断言一次输出已经不够。本文以编程Agent为例,建立覆盖工具、轨迹、最终状态、多次试验和发布门禁的五层测试体系。

AI编程

大模型接进公司后,为什么该先建AI网关,而不是聊天页面?

当多个业务同时接入大模型,真正缺的不是聊天框,而是统一的身份、路由、安全、成本与质量边界。本文拆解AI网关的架构、适用边界、失败模式和分阶段落地路线。

AI热点

Skill 越装越多,Agent 为什么却越来越不好用?

Skill 能让 Agent 固化工作流程,但数量增加不等于能力线性增长。本文从渐进加载机制出发,分析路由冲突、规则碰撞、上下文成本和维护债务,并给出六项治理方法。

AI热点

AI写完的代码,你敢直接上线吗?

AI生成完成不等于可以上线。本文从需求、代码、测试、发布四道闸门出发,给出按风险分级的客观验收方法。

AI编程

Agent Harness 是什么?让大模型真正干成事

大模型负责推理,Harness 负责工具、上下文、权限、状态与验证。本文讲清 Agent Harness,并介绍 DeepSeek Harness 的插件化架构与使用边界。