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技术文章、项目复盘和工程笔记，按发布时间整理。

2026年7月30日

给 Agent 接工具前，我会先限制什么

Agent 的风险不在于它会不会思考，而在于它能调用什么。工具白名单、参数校验、预算、幂等和人工确认要先于模型能力。

AI AgentTool CallingSecurityAuditHuman in the Loop

2026年7月23日

RAG 为什么会答得像对，却没有依据

流畅回答不等于可靠回答。把检索、引用、置信度和拒答拆开，才能判断问题出在资料、召回还是模型生成。

RAGCitationsEvaluationRetrievalLLM

2026年7月17日

AI 编程不是直接生成代码：需求、实现、测试、评审的闭环

把 AI 放进需求澄清、实现、验证和评审之间。代码生成只是中间步骤，验收闭环才决定结果能不能交付。

AI CodingEngineering WorkflowTestingCode ReviewSPEC

2026年7月11日

一次 LLM 调用后，到底该保存什么

把回答、会话、引用、检索 trace 和模型调用记录拆开保存，才能回答结果从哪里来、为什么会这样，以及如何复现。

AILLM APIAuditRAGPostgreSQL

2026年7月7日

企业知识库文档入库流程：解析、清洗、切片、向量化和索引状态

企业知识库 RAG 的效果，很大一部分在文档入库阶段就决定了。本文整理文档入库流程怎么设计：文件接收、hash 去重、解析、清洗、切片、元数据、embedding、索引状态、失败重试和回滚。

AIRAG知识库Document IngestionEngineering Practice

2026年7月3日

如何搭建企业知识库 RAG 系统

企业知识库 RAG 不是接一个聊天框，而是把文档入库、检索、重排、引用、权限、trace 和评测串成闭环。本文作为专题入口，先讲总体设计、架构分层、技术选型和实施顺序。

AIRAG知识库ArchitectureEngineering Practice

2026年6月30日

我同时跑了 Hermes 和 OpenClaw 两个月：直接对比与我的取舍

我把 Hermes Agent 和 OpenClaw 同时装在本地，用日常最高频的工作流（code review、调试、研究笔记、浏览器验证）跑了两个月。这篇把两者放在一起，直接对比实现原理、架构、优劣势，并结合正在使用的 Superpowers 说说实际取舍。

AIAgentHermesOpenClawSuperpowersMCPSkillsObservability

2026年6月24日

什么是 Skill？以及开发中常用的主流 Skill 整理

Skill 不是提示词合集，也不是单个工具调用，而是一套可复用的工作流说明。本文整理 Skill 的定义、和 Prompt / MCP / Agent 的区别，并结合 Superpowers 这类开发流程 Skill Pack、Claude Code、Codex 等开发者工作流整理开发中常用的主流 Skill 类型。

AISkillsAgentMCPWorkflow

2026年6月6日

我的 AI 编程工作流：SPEC、任务拆分、验证和交接

AI 编程没有万能打法。我主要按新项目和旧项目维护拆成两套流程，核心是主动写 SPEC 定边界、拆小任务、每步验证、并用 HANDOFF 保持连续性。这些文档不是一次性拉满，而是从新项目逐步积累起来的。这篇是我半年真实迭代后的做法。

AI-assisted DevWorkflowSPECAgentEngineering Practice

2026年5月28日

业务系统接入 LLM：提示词、结构化返回和会话如何落地

不把大模型当聊天框。以知识库问答和运维诊断为例，拆开接口调用、提示词组成、结构化结果、会话保存和可审计记录。

AILLM APIPrompt DesignStructured OutputSpring AI