技术博客.
聚焦 AI 应用落地、Agent 工作流、RAG、Tool Calling、系统集成与工程实践。记录从原型到生产级的每一段技术沉淀。
Agent 与代码开发：从补全助手到可控交付流
这篇文章把 AI Coding 场景拆成代码补全、仓库问答、改动执行、审查与验证四类任务，解释什么适合交给 Agent，什么必须保留人工决策，并给出一套更贴近工程交付的落地方式。
Agent 设计协作：先把约束、设计系统和交付物定义清楚，再谈生成创意
这篇文章从真实产品设计流程出发，重写 Agent 在设计协作中的落地方式：需求澄清、参考资料整理、设计系统约束、方案探索、资产生成、设计 QA 和研发交付。重点不是让模型直接产出最终稿，而是让 Agent 稳定承担信息整理、变体探索和一致性检查，把最终审美判断留给设计师。
Agent 零售电商：先把商品数据、促销规则和人工运营串起来，再谈智能卖货
这篇文章从零售电商和商品运营场景出发，重写 Agent 在零售场景中的落地方式：商品发现、购物决策辅助、促销与库存校验、订单与售后衔接、人工客服与运营升级、评估与复盘。重点不是让 Agent 为了转化率无限推销，而是让它基于真实商品数据和规则稳定提供导购、解释和流程协助。
Agent 法律咨询服务：先把咨询分诊、材料收集和律师跟进串起来，再谈自动答法
这篇文章从律所和企业法务服务台场景出发，重写 Agent 在法律咨询服务中的落地方式：咨询 intake、案件分诊、材料收集、法源定位、答复草稿、律师跟进、保密控制和审计留痕。重点不是让 Agent 直接替代律师给最终法律意见，而是让它承担问题澄清、资料整理和流程推进，把正式结论、签发和对外回复留给持证专业人士。
向量 embeddings 入门：理解 AI 的数据表示
向量 embeddings 是 AI 应用的核心。本文介绍什么是 embeddings、常见模型、以及在实际项目中的使用。
Claude API 实战：Anthropic 模型完全指南
Claude API 以长上下文和高质量输出著称。本文介绍 Claude API 的使用方法、消息格式、工具调用等。
pip 与虚拟环境：Python 包管理完全指南
Python 项目依赖管理是必备技能。本文介绍 pip、venv、uv 等工具，以及 requirements.txt、pyproject.toml 的最佳实践。
Python 类型提示：类型系统的艺术
类型提示让 Python 代码更健壮、更易维护。本文详细介绍基础类型、泛型、Protocol、TypeVar 等高级用法。