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记录思考,也留下实践的过程。

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知识笔记入门Agent 开发AgentWorkflowMemory

【演示】把学习任务拆成小步骤

从目标、步骤和记录三个部分整理一个演示学习任务,用于补充列表中的不同分类与难度。

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知识笔记深入RAG 与知识库RAGLLMPrompt

【演示】一份较长标题的学习资料:围绕文档整理、片段拆分、检索结果核对、来源引用与复习记录展开,观察不同屏幕宽度下的自动换行和右侧主内容区域如何适配

这份资料使用较长的标题、摘要和多个标签,便于观察列表模式、卡片模式以及窄屏模式中的信息间隔。摘要需要随容器宽度自然换行,标题不能覆盖来源标识,评分与浏览信息也不应挤到标签文字中。宽屏时,右侧主内容应利用可用空间;窄屏时,分类导航和筛选项应自然重新排列。继续增加一段用于观察高度变化的说明:不同资料的信息量可以不同,页面不应通过固定行高裁掉内容,也不应通过固定内容总宽度让宽屏产生过多空白。所有内容均为 AI 生成的页面演示材料。

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项目实践

进行中
PythonJSON SchemaTool Calling

学习示例:只读工具调用学习助手

AI 生成的 Agent 入门示例:让助手在受控的本地样例笔记中搜索、读取片段并返回带来源的回答,练习工具参数校验、调用边界、失败处理与调用记录。当前为待实践路线,不含虚构成果。

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进行中
PythonMarkdownSQLite FTS5

学习示例:带来源的个人笔记检索原型

AI 生成的检索学习示例:先用少量自编 Markdown 笔记完成分段、关键词检索和来源展示,再将召回结果交给问答步骤,理解检索与生成各自的职责。尚无真实部署或效果数据。

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进行中
PythonJSONLPrompt Engineering

学习示例:Prompt 对比实验记录器

AI 生成的入门学习示例:围绕同一道任务记录提示词版本、输入、输出与人工评分,练习用固定样本比较 Prompt 改动。当前提供目标和实现路线,尚未提交真实运行成果。

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每一点积累,都有迹可循。