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wordpress建教学网站,wordpress 更改数据库,如何实现网站生成网页,wordpress实现论坛1. Claude Code Skills 背景介绍 Vibe Coding(氛围编程) 大家应该都听过#xff0c;那它是怎么发展而来的呢#xff1f; 第一代 AI 编码工具主要依赖于基于统计的补全技术#xff0c;随后发展为以 GitHub Copilot 为代表的“中间填充”#xff08;Fill-in-the-Middle#…1. Claude Code Skills 背景介绍Vibe Coding(氛围编程) 大家应该都听过那它是怎么发展而来的呢第一代 AI 编码工具主要依赖于基于统计的补全技术随后发展为以 GitHub Copilot 为代表的“中间填充”Fill-in-the-Middle预测模型这些工具本质上是被动的依赖开发者提供明确的上下文和光标位置。然而随着模型推理能力的飞跃特别是 Anthropic Claude 系列模型在长上下文处理和逻辑推理方面的突破一种新的范式即代理式编程Agentic Coding应运而生。Claude Code 的出现其不仅仅是一个运行在终端中的 CLI 工具而是一个具备自主规划与执行能力的智能代理 。与传统的 CLI 工具不同Claude Code 被设计为能够理解自然语言指令并将其转化为一系列复杂的系统操作包括文件编辑、代码运行、Git 版本控制管理以及错误调试 。它遵循 Unix 哲学具有高度的可组合性Composable和可脚本化Scriptable特征能够与其他命令行工具通过管道Pipe进行交互 。Claude Code 的核心竞争力在于其“全栈意识”。它不仅仅关注当前打开的文件而是能够通过索引和检索机制理解整个代码库的架构、依赖关系以及业务逻辑 。这种能力使得开发者可以从繁琐的语法细节中解脱出来转向更高层次的架构设计和意图表达这种工作流在社区中被形象地称为“氛围编程”Vibe Coding在 Claude Code 的架构中Skill技能 扮演着至关重要的角色。如果说 Claude 模型是大脑MCP 是连接外部世界的手脚那么 Skill 就是存储特定领域专业知识的操作手册。虽然 Claude Opus 4.5 拥有广泛的编程知识但它并不了解某家特定初创公司的内部部署脚本、某种冷门框架的特殊配置或者某个团队特定的代码审查规范。传统的解决方案是将这些信息全部塞入系统提示词System Prompt或上下文窗口中但这会导致两个问题一是上下文窗口迅速耗尽增加了推理成本Token Economics二是过多的无关信息会干扰模型的注意力导致“迷失中间”Lost in the Middle现象。Skill 通过引入动态加载Dynamic Loading和渐进式披露Progressive Disclosure 机制优雅地解决了这一难题。它允许开发者将海量的程序性知识Procedural Knowledge封装在本地文件系统中Agent 仅在识别到用户意图与某个 Skill 匹配时才会按需加载相关的指令和脚本 。这种架构不仅极大地扩展了 Agent 的能力边界还保证了推理的高效性和准确性。2. Claude Skills 给予Agent的启发大模型的工具调用流程传统的 AI Agent 在处理任务时会将所有可用的工具Tools一次性暴露给大语言模型。想象一下如果你有 50 个工具每次模型调用都需要处理这 50 个工具的描述信息这会带来几个严重问题Token 消耗巨大每个工具的描述可能有几百个 token50 个工具就是上万个 token大模型困惑面对过多选择模型容易选错工具或产生幻觉响应延迟处理大量工具描述需要更长时间成本高昂API 调用按 token 计费浪费严重Claude Skills 的核心思想是让模型在每次调用时只看到「相关的」工具而不是全部工具。这就像一个智能助手只有当你说我要分析数据时才会把数据分析相关的工具拿出来说我要处理 PDF时才会展示 PDF 处理工具。接下来我们就通过底层技术来复现这个非常高价值的Agent开发模式。为什么选择 LangChain 1.1LangChain 1.1 版本最大的优势就是在LangGraph之上构建并集成了革命性的 Middleware API。这个 Middleware API 允许我们在 Agent 的执行流程中插入自定义逻辑实现动态工具过滤在每次模型调用前修改工具列表状态管理通过 state_schema 追踪运行时状态请求拦截使用 request.override() 修改请求参数在 LangChain 1.1 之前实现动态工具过滤需要复杂的 hack比如重写 Agent 类或修改工具列表。现在通过官方支持的 Middleware API我们可以优雅地实现这一功能。# 基础库导入 import os import sys from pathlib import Path from typing import List, Callable, Any, Optional from typing_extensions import TypedDict # 加载环境变量 from dotenv import load_dotenv load_dotenv(overrideTrue) # LangChain 1.1 核心导入 from langchain.agents import create_agent from langchain.agents.middleware import ( AgentMiddleware, ModelRequest, ModelResponse, ) from langchain_core.tools import BaseTool, tool from langchain_core.messages import HumanMessage, AIMessage, BaseMessage print(核心库导入成功)上面的代码导入了我们需要的所有核心组件。特别注意 langchain.agents.middleware 模块这是 LangChain 1.1 新增的关键模块包含了AgentMiddleware中间件基类我们需要继承它ModelRequest封装了模型调用请求的所有信息消息、工具、状态等ModelResponse模型调用的响应写在最后本文介绍了如何使用 LangChain 1.1 的 Middleware 机制实现 Claude Skills 动态工具过滤。虽然没有把完全的过程demo 展示出来但是核心概念如下Middleware 机制作用在 Agent 执行流程中插入自定义逻辑核心方法wrap_model_call(request, handler)关键操作request.override(toolsfiltered_tools)State Schema作用定义 Agent 运行时需要追踪的状态实现使用 TypedDict 定义结构访问通过 request.state.get(“key”) 获取动态工具过滤原理根据当前状态skills_loaded决定暴露哪些工具好处减少 token 消耗、降低错误率、提升响应速度实现在 Middleware 中过滤并替换工具列表如何学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线科技企业深耕十二载见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事早已在效率与薪资上形成代际优势我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在大模型的学习中的很多困惑。我们整理出这套AI 大模型突围资料包✅ 从零到一的 AI 学习路径图✅ 大模型调优实战手册附医疗/金融等大厂真实案例✅ 百度/阿里专家闭门录播课✅ 大模型当下最新行业报告✅ 真实大厂面试真题✅ 2025 最新岗位需求图谱所有资料 ⚡️ 朋友们如果有需要《AI大模型入门进阶学习资源包》下方扫码获取~① 全套AI大模型应用开发视频教程包含提示工程、RAG、LangChain、Agent、模型微调与部署、DeepSeek等技术点② 大模型系统化学习路线作为学习AI大模型技术的新手方向至关重要。 正确的学习路线可以为你节省时间少走弯路方向不对努力白费。这里我给大家准备了一份最科学最系统的学习成长路线图和学习规划带你从零基础入门到精通③ 大模型学习书籍文档学习AI大模型离不开书籍文档我精选了一系列大模型技术的书籍和学习文档电子版它们由领域内的顶尖专家撰写内容全面、深入、详尽为你学习大模型提供坚实的理论基础。④ AI大模型最新行业报告2025最新行业报告针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。⑤ 大模型项目实战配套源码学以致用在项目实战中检验和巩固你所学到的知识同时为你找工作就业和职业发展打下坚实的基础。⑥ 大模型大厂面试真题面试不仅是技术的较量更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后就需要开始准备面试我精心整理了一份大模型面试题库涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题让你在面试中游刃有余。以上资料如何领取为什么大家都在学大模型最近科技巨头英特尔宣布裁员2万人传统岗位不断缩减但AI相关技术岗疯狂扩招有3-5年经验大厂薪资就能给到50K*20薪不出1年“有AI项目经验”将成为投递简历的门槛。风口之下与其像“温水煮青蛙”一样坐等被行业淘汰不如先人一步掌握AI大模型原理应用技术项目实操经验“顺风”翻盘这些资料真的有用吗这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理现任上海殷泊信息科技CEO其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证服务航天科工、国家电网等1000企业以第一作者在IEEE Transactions发表论文50篇获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目无论你是小白还是有些技术基础的技术人员这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。以上全套大模型资料如何领取