火爆全网的Skill自己怎么做？老金来教你！（含避坑指南）
本文深度解析Anthropic官方Skills开发指南（anthropics/skills），揭秘“渐进式展示”三层架构：100词元数据决定触发、5000词主体承载核心逻辑、资源按需加载。老金亲测踩坑，提炼6步实操流程与避坑公式，助你零基础打造高效、可维护的专业Skill。（239字）
什么时候不该微调：比“怎么微调”更重要的一件事
本文揭示大模型微调失败的深层原因：问题常不在“调不好”，而在“不该调”。微调仅适用于优化已有能力下的行为偏好（如表达风格、响应边界），而非弥补知识缺失、推理短板或Prompt缺陷。RAG、Prompt工程、严谨评估与风险管控，往往比盲目微调更高效、更安全。
力扣hot100-283移动零
给定数组 `nums`，将所有 0 移至末尾，同时保持非零元素相对顺序，需原地操作。使用双指针：右指针找非零元素，左指针指向下一个非零元素应放置的位置。找到后交换两元素，确保非零元素前移、0 后移。最终一次遍历完成，时间复杂度 O(n)，空间复杂度 O(1)。
智能体领航员，作为一种反自动化的智能结构
本文揭示AI越强、人越忙的悖论：自动化在不确定场景中反成认知负担。提出“智能体领航员”新范式——不替代执行，而专注目标判断、路径修正与时机决策。以“三问模型”（目标稳否？路径知否？失败可否？）指导AI应用，助人从流程中解放，回归价值裁决本质。
AI避坑指南：背后的“低代码 vs 全代码”技术路线之争
2026 年，AI Agent（智能体）开发成为了技术圈最热门的赛道。市面上涌现出大量打着“零基础、无代码、拖拉拽”旗号的速成课程，声称只要会打字就能开发 AI 应用。
然而，在企业级交付的真实战场上，纯低代码（Low-Code/No-Code）方案往往面临着逻辑天花板低、扩展性差、维护成本高等致命问题。
本文将基于我在智能体来了（西南总部）参加【AI智能体运营工程师就业班】的深度体验，从技术架构、工程落地和职业发展三个维度，深度复盘金加德讲师所倡导的“Pro-Code（全代码）”技术路线，揭示 AI 运营工程师的真实技术门槛。
办公室局域网监控中的C++布隆过滤器优化算法
本文提出一种基于C++的优化布隆过滤器算法，专为办公室局域网监控设计，用于设备准入、异常流量检测等场景。通过动态计算位数组长度与哈希函数个数，结合SHA-256与自定义哈希提升独立性，实现微秒级校验、低内存占用与高查询效率，有效降低数据库负载，适用于资源受限环境，兼顾性能与实用性。
全网最完整 GEO 优化落地指南（万字实操版）
GEO是让AI在回答时主动推荐品牌的优化策略。品牌若不被推荐，常因内容未被AI抓取、缺乏信任或未切中用户问题。企业可通过诊断现状、优化结构化内容、精准分发与持续监测五步法系统实施。B2B企业借此能在采购全链路中高效触达客户，短期即可提升AI提及率与销售转化。这将是伴随AI搜索发展的长期趋势，值得尽早布局。
