最近在做智能缺陷查重的项目过程中，遇到一个有意思的问题，尽管采用了精心设计的Prompt和强大的LLM，模型在返回重复缺陷时，仍产生数据不一致的“拼凑”结果。通过层层递进的分析，发现问题的根源并非出在Prompt工程或模型本身，而在于RAG数据库中的“信息断层”。这里将问题分析与调试过程记录下来，与大家共享。
计算、存储、网络作为云计算基础IaaS服务，一直是阿里云的核心产品，承载着百万客户的IT基础设施。曾经我们认为应用高可用、服务分布式可以满足客户对IaaS所有的稳定性诉求。但是随着数以百万计的客户上云，把业务的身家性命托付给阿里云IaaS服务时，我们发现客户对稳定性的诉求是永无止境的，应用高可用并不能保证所有的服务切换对业务无感，事实上，在部分IaaS服务异常时，即使应用层高可用，用户的体验也会因为请求被重置等受到影响。另外，也并非所有的客户都具备构建高可用服务架构的条件和能力，例如：游戏业务引擎的单机特性，高速发展的创业客户对ROI的考量等，因此试图通过应用层高可用来规避底层IaaS服务稳定性的风险，并非解决所有客户问题的银弹。
随着技术与发展，编程范式不断演进。OpenAI 前创始人，特斯拉自动驾驶负责人 Andrej Karpathy 在提出过类似观点。在软件 1.0 时代，我们通过计算机的编程语言对计算机进行编程，大家熟悉的 Java、Python 等语言都在做这个事情。在 2.0 时代，我们通过神经网络参数权重的调整来对神经网络进行编程。
本文从编译原理的视角，为当前AI工程实践（如Prompt Engineering、Context Engineering、Think Tool）提供坚实的理论根基。AI编程的演进并非凭空而来，而是重演了软件工程历史上对形式化、可验证性和可靠性的追求。
本文系统解读了Anthropic官方发布的提示词优化策略，旨在帮助用户充分发挥Claude等先进大语言模型的潜力。
Cursor 编辑器通过深度技术优化，实现了高效的代码处理能力。其核心在于采用先进的算法与架构设计，提升了代码分析与生成的性能。通过对 Cursor 的实际测试与验证，结果显示其在复杂代码场景下表现出色，具备较强的实用价值。
本文以一个经典的PyTorch手写数字识别代码示例为引子，深入剖析了简洁代码背后隐藏的深度神经网络（DNN）训练全过程。
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本文深入剖析了购物车拖拽功能的技术实现路径，在复杂业务场景下通过精细化控制、合理架构分工与细节体验打磨，实现了高效、稳定、流畅的用户交互体验。
本文系统阐述了在当前 Agentic AI 技术快速发展的背景下，如何构建一个可靠、高效且可落地的 AI Agent 应用。随着 LLM 和工具调用的标准化，开发的核心竞争力已转向 提示词工程（Prompt Engineering）、工作流设计（Workflow）和知识库构建（RAG） 三大领域。
