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AI 后端学习

“AI 后端学习”分类下的文章与持续更新。

2026-09-04

2026 前沿大模型发布雷达：官方资讯、API 文档与退役公告入口

持续维护的前沿模型发布索引，覆盖 OpenAI、Anthropic、Google、DeepSeek、Qwen、xAI、Mistral、Kimi、MiniMax 与 GLM 的官方发布、模型目录、API 文档和退役公告。

2026-09-04

解释 Agent Harness 的核心组成、运行循环、上下文工程、工具协议、权限、沙箱和评测，并给出最小可用架构。

2026-09-04

从模型自由度、权限、沙箱、扩展、自动化和团队治理维度，对比 Codex、Claude Code、OpenCode 与自建 Harness。

2026-09-04

Codex CLI 与 SDK 使用路线：仓库规则、任务表达、权限审批、验证闭环和非交互自动化。

2026-09-04

Claude Code 实战指南，覆盖安装、CLAUDE.md、设置作用域、权限、Hooks、MCP、Skills 和 Agent SDK。

2026-09-04

使用 OpenCode 组织多模型 Provider、主 Agent、子 Agent、项目规则与细粒度权限，并规避版本配置差异。

2026-09-04

面向 Java 后端的自建 Harness 方案：状态机、模型适配、工具注册、审批、事件流、持久化和可替换模型。

2026-09-04

面向生产 Agent 的安全与质量方案：威胁模型、权限分级、Prompt Injection 防护、回归评测、事件日志和上线门禁。

2026-05-10

全面梳理 2026 年主流 AI 编程工具（Claude Code、Cursor、GitHub Copilot、Windsurf、Cline、Aider）的 Skills/插件体系，涵盖安装教程、热门社区资源、MCP 生态 Hub、以及端到端工作流实战示例。

2026-05-09

讲解大模型应用的工程化实践，涵盖 LLM 可观测性（LangSmith/Langfuse）、评估框架、安全防护、缓存策略、降级方案和低代码平台（Coze/Dify）对比。