手搓生产级 AI Agent 系统（1）：ReAct 核心循环深度实现——从原理到50行代码
不依赖框架从零手写ReAct核心循环。拆解三种输出解析策略失败率对比（JSON23%vs正则4%）、四层停止条件、工具描述质量5倍差异实测。50行代码跑通。
搭建一个轻量 Agent Harness——让 AI Agent 安全地执行命令、读写文件
几十行 Python 实现 Agent 安全沙箱：命令白名单、目录隔离、危险操作审批。搭配 LLM 实现安全的自主 Agent。
AI 工具开发实战（1）：开发一个命令行 AI 翻译工具——支持中英互译、多语言、文件翻译
从零开发命令行 AI 翻译工具：Python + Click CLI + LLM API，支持单句翻译、文件翻译、交互模式、批量翻译，翻译十万字成本不到 1 元。
LLM API 调用成本优化实战：从月烧 3000 到 300，我的经验总结
LLM API 成本控制四步法：加缓存省 30%、截断上下文省 30%、多模型路由省 50%、压缩 System Prompt 省 10%。附优化前后对比和 Python 代码。
2026 AI 开发者生存指南（7）：10 个 AI 开发者必备的开源项目导航
2026 年 GitHub 上最值得关注的 AI 开源项目：vLLM、Ollama、LangChain、CrewAI、Dify 等，附推荐技术栈组合。
AI 模型的 Prompt 注入攻击与防护
Prompt 注入攻击原理和 AI 应用的安全防护方案
AI 应用开发实战（5）：AI Agent —— 工具调用、自主决策、多步循环完整实现
从零构建一个完整的 AI Agent 系统：工具定义与注册机制、Function Calling 实现、Think-Act-Observe 多步循环、错误处理与容错，以及 Agent 与 Chat/RAG 模式的融合。
AI 应用开发实战（4）：从零实现 RAG 系统 —— 文档解析、向量检索、知识库问答
从零构建一个完整的 RAG 系统：文档解析与 Chunk 切分策略、Embedding 与向量存储、Query 改写与混合检索、Re-rank 重排序、完整 Pipeline 集成，附可运行的全套代码。
AI 应用开发实战（3）：多轮对话进阶 —— 清除历史、注入 System Prompt、上下文截断策略
深入讲解 AI 应用多轮对话的核心技术：对话上下文管理与记忆机制、System Prompt 动态注入策略、Token 窗口截断算法、多轮对话状态保持，以及生产环境中的长对话优化方案。
AI 应用开发实战（2）：Prompt 工程实战 —— 从零构建可靠的 Prompt 系统
深入讲解生产级 Prompt 工程的方法论：Prompt 原子组件设计、结构化模板模式、Few-shot 与 CoT 的最佳实践、Prompt 版本管理与 A/B 测试，以及基于 LangChain 的 Prompt Template 实现。
AI 应用开发实战（1）：从零搭建你的第一个 AI 应用 —— FastAPI + LLM API 调用完整教程
从项目初始化开始，一步步搭建一个完整的 AI 应用：FastAPI 项目骨架、LLM API 封装、流式响应、前端对话界面，以及生产部署的最佳实践。
Prompt Engineering 系统化指南 —— 从写单条提示词到构建完整 Prompt 系统
系统化讲解 Prompt Engineering 的核心方法论：Prompt 原子组件（角色/指令/上下文/格式）、结构化 Prompt 设计模式、思维链与 Few-shot 的高级用法、Prompt 管理系统架构。
AI 模型部署从入门到生产 —— ONNX 转换、TensorRT 加速、推理服务搭建
完整讲解 AI 模型从训练完成到生产部署的全流程：模型导出与格式转换（ONNX/TensorRT）、推理优化（FP16/INT8 量化）、推理服务框架选型（Triton/vLLM/SGLang）、性能压测与监控。
2026 年 AI Agent 开发踩坑实录 —— 从入门到放弃再到真香
半年 AI Agent 开发实战中遇到的 7 个真实坑，从 Tool Call 循环到上下文爆炸，每一个都是代码换来的教训。