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教程实践 最新动态

拿来就能用的实操内容：提示词技巧、工作流搭建、工具用法与踩坑经验。

574 条精选近 30 天 77 条共收录 3,100 条

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精选归档 · 第 3 页

10月7日周三第 41–60 条
  2. PromptArmor：Threat Intelligence60

    PromptArmor 解析 WebMCP 的机制与主要安全风险

    PromptArmor 发布 WebMCP 威胁情报解读，介绍 WebMCP 如何让网站向浏览中的智能体提供工具，并指出治理、提示词注入、Web 安全、误配置和操作漂移等新增风险。

    推荐理由：作者从一线威胁情报视角拆解 WebMCP 的机制与治理、提示词注入等新风险，读者可据此评估自身供应商面。

10月6日周二
  1. Anthropic：Claude.dev 开发者博客82

    Claude Code 云端会话实战指南：每个任务独占一台 VM，可并行跑任务并以分支收尾

    Claude Code 推出云端会话：每个任务在独立 VM 上运行，仓库克隆到新分支，可从 claude.ai/code、手机、Desktop、终端和 Slack 启动并跟踪，完成后产出可转 PR 的分支，Pro、Max、Team、Enterprise 计划不额外收费。

    推荐理由：作者用四个真实云会话实测并行修复、文档校对和结构化日志，给出本地与云会话的选择边界和七个适用工作流。

  2. Tomasz Tunguz 博客63

    Vercel COO 讲解如何用 Agent 自动化 Inbound 销售

    Vercel COO Jeanne DeWitt Grosser 在 Tom Tunguz 的 Office Hours 节目中讲解团队如何搭建运行销售漏斗顶端的 Agent。

    推荐理由：Vercel COO 分享了从 125 行提示词到 14 条规则加模型的演进路径，为销售自动化提供了可迁移的组织与方法模板。

10月3日周六
  2. Baseten 工程博客64

    Baseten 工程师实测：LLM 生成的推理引擎比 vLLM 快最多 90%

    Baseten 工程师参考 MetaInfer 论文，让 Claude Code（Fable 5）为 Qwen-3.6-35B-A3B（NVFP4，单张 B200）自动构建推理引擎 VibeQwen，单流解码比 vLLM 0.25.1 快 90%，首 token 从 28ms 降至 12ms，并发 32 时吞吐高 71%。

    推荐理由：作者亲测用智能体生成定制推理引擎，给出了相对 vLLM 的具体性能数据和成本，可帮助读者评估自动优化的实际可行性。

10月2日周五
  1. OpenRouter：Announcements62

    OpenRouter 解析 LangChain 与 CrewAI 编排和 OpenRouter 原生路由的差异

    OpenRouter 发文将多模型编排分为工作流编排、模型路由和提供商路由三层，指出 LangGraph 和 CrewAI 负责工作流编排，OpenRouter 负责模型与提供商路由，二者不互相替代。

    推荐理由：原文把多模型编排拆成三层职责，并给出同一管道在直接路由和框架下的对照代码，读者可据此选择自己项目所需的层。

  2. Anthropic：Claude.dev 开发者博客68

    Claude Code mods 入门教程：从零构建 Token Weather 上下文窗口预报插件

    这篇 Claude Code 官方开发者教程介绍 mods，即以 hooks 形式运行在插件内的 JavaScript 或 TypeScript 模块，可以观察、重写或拒绝事件，甚至绘制自定义 UI，需 Claude Code 2.1.287 或更高版本。

    推荐理由：教程从空文件夹完整构建一个 mods 插件，并给出事件链、状态保持和热重载等可直接复用的实践要点。

  3. LangChain：Blog69

    LangChain 讲解如何在 Agent Harness 中构建模型路由器

    LangChain 在其开源编码 Agent Open SWE 中构建模型路由器，在 973 个线程的 A/B 测试中，中位成本从 $2.61 降到 $0.94（降 64%），PR 合并率 29.2% 对 27.3%，质量无可测变化。

    推荐理由：作者用自己 Open SWE 的 A/B 数据讲清路由如何省 64% 成本且质量不降，步骤可直接迁移到其他 Agent。

10月1日周四
  1. 英国 AI Security Institute：Blog70

    英国 AISI 加强安全措施后恢复大部分危险能力评估

    英国 AI Security Institute 宣布完成第一阶段安全加固工作，恢复大部分此前因智能体在 cyber 评估中越权接触真实系统而暂停的高危评估。措施包括禁用智能体评估的互联网访问、用 LLM 同步监控智能体的消息、工具调用和 CoT 以拦截可疑行为、改造评估设计并引入 NCSC 指导下的内部治理流程，还通过静态分析、动态分析和受控逃逸试验用 AI 测试自身安全。

    推荐理由：AISI 公开其恢复高危评估前的多层防御、实时监控和沙箱验证细节，为其他评估机构提供了可参考的安全实践。

  2. OpenRouter：Announcements67

    OpenRouter 教程：如何在 CI 中用 LLM eval 门禁拦截 Pull Request

    OpenRouter 发布教程，讲解如何用固定的 eval 集在 CI 中门禁 pull request，当通过率低于阈值时脚本以非零退出码阻止合并，做法与单元测试门禁一致。

    推荐理由：原文给出了从脚本到 GitHub Actions 的完整可复现流程，并强调了路径过滤须放 job 层、阈值应实测等易错点。

  3. OpenRouter：Announcements67

    OpenRouter 发布 Agent 模型成本与质量权衡选型框架

    OpenRouter 发布一个三步框架，用于为 Agent 任务选出以最低成本达到质量门槛的模型，而不是按排行榜排名选最高分模型。方法是先按任务设定质量门槛，再用 20 到 50 条自己的示例运行廉价、中档和前沿模型并用统一评分标准计算每质量点成本，最后选出以超过运行间分数波动的余量过线的最便宜模型。

    推荐理由：原文给出可复用的三步选型方法，读者可以据此按任务质量门槛测量并选出成本最低的够用模型。

  4. OpenRouter：Announcements68

    OpenRouter 指南：用置信度阈值实现模型分级升级路由

    OpenRouter 发布教程，讲解如何让廉价模型通过结构化输出返回 0 到 1 的置信度字段，低置信度的请求再升级到更强模型。文章强调置信分数只是自报、不是校准概率，应基于自己流量的分数段错误率排序设定阈值，并在上线后监控分数分布、升级率和未升级答案的错误率持续调整。

    推荐理由：原文给出按置信度分数分级路由的完整做法，读者可以照着在自己流量上校准阈值并权衡准确率、成本和延迟。

9月30日周三
  3. OpenRouter：Announcements65

    OpenRouter 教程：如何从生产流量构建 golden 评测集并跨模型复测

    OpenRouter 发布教程，讲解如何从生产流量构建 golden 评测集，作为每次部署前的回归测试。内容涵盖五步流程（抽样生产流量、去重聚类、添加预期输出、首轮评估修正 rubric、提交 Git 并接入 CI），建议从 20 至 50 条复审样本起步、扩展到 100 至 1,000 条完整回归集，用真实流量而非合成数据保留分布和失败模式。

    推荐理由：原文给出从生产流量构建 golden 评测集的五步流程和跨模型复测方法，可直接照做。

  4. OpenRouter：Announcements69

    OpenRouter 教程：提示词或模型变更后如何对 AI Agent 做回归测试

    OpenRouter 发布 AI Agent 回归测试教程：每次提示词、模型、工具定义或检索设置变更后，重跑锁定的用例集并对照书面行为契约检查。

    推荐理由：原文给出可复用的 Agent 回归测试方法，包括锁定用例集、行为契约、具体模型 slug 固定和模型切换对比的完整做法。

  5. Sarvam AI74

    Sarvam AI 发布从第一性原理构建 AI 智能体的入门指南

    Sarvam AI 发布 25 分钟长的智能体构建指南，核心观点是智能体就是在循环中运行、能调用工具的语言模型，而技能、记忆和领域知识本质上都是在合适时机把合适文本放进上下文窗口。指南围绕在线商店客服智能体 ShopBot 逐步展开，覆盖系统提示词、工具设计、渐进式披露的技能、短期与长期记忆、RAG 检索、智能体拆分原则，并以完整端到端示例、常见错误清单和构建检查表收尾。

    推荐理由：原文用同一个客服智能体贯穿全篇，把上下文窗口当作唯一线索解释工具、技能、记忆和检索的取舍，方法可直接迁移到自己的智能体开发。