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AI LLM Code Agent Context Engineering Claude Code Codex 论文学习

Agent 的内存管理:Claude Code 与 Codex 如何决定"忘掉什么"

深度拆解 Claude Code / Codex 的上下文淘汰策略:分层压缩管道、compaction 幸存规则、KV cache 淘汰的同构问题,以及 arXiv 论文给出的反直觉证据——简单丢弃常常不输昂贵的摘要。

Claude Code 和 Codex 还在用 RAG 吗？——代码检索为什么回到了 grep

拆解 Claude Code / Codex 的代码检索机制：为什么两家都放弃了向量索引式 RAG，改用 agentic search（grep + 模型闭环）；Fetch 工具到底是干什么的；以及 arXiv 论文链条给出的证据与边界。

AI LLM Code Agent RAG Agentic Search Claude Code Codex 论文学习

给「物料搭建 + 还原业务逻辑」设计一套 AI Harness

前两篇讲了设计稿出码的难题和物料驱动搭建的问题地图。这一篇动手：从「AI 可被控制、可被配置的切面」出发，设计一套能真正跑起来的搭建 harness——用一条「逐步降低不确定性」的窄专家流水线，每步产出可校验的 typed artifact，把 skill.md / tool schema / MCP / 结构化输出 / 编排 / 校验门 / 人机门当成控制阀装上去。含可直接参考的 SKILL.md、工具契约、IR schema 与编排流程图。

AI Agent Harness Low-Code Frontend Orchestration MCP Skill

AI Design2Code Multimodal Frontend Code Generation Paper Reading

设计稿出码，七年走到哪了：从 pix2code 到 Design2Code 的深度精读

精读设计稿出码方向的两篇奠基论文——2017 年 pix2code（CNN+LSTM 学「截图→DSL」）与 2024 年斯坦福 Design2Code（多模态 LLM 直接出前端代码）。不只讲模型，重点拆解一个更隐蔽的问题：这个任务到底该怎么「评好坏」，以及为什么「元素召回」和「布局」始终是最难啃的骨头。

搭建系统最会流血的两处，其实是同一种病：PRD 抽取与双向同步

系列深挖篇。把「PRD→交互规格的 intake agent」和「schema↔代码的 round-trip」这两个搭建系统里最疼的单点挖到底，并揭示它们是同一种病——同一份信息在两种表示之间来回翻译时的边界问题。前者会静默编造缺失的逻辑，后者会静默漂移。负责任的解法都是同一句：把有损与歧义的部分显式化，而不是替它糊过去。含 intake 的完备性矩阵设计与 round-trip 四种策略的取舍。

AI Agent Low-Code Frontend Round-trip PRD Harness Architecture

AI Protocol Schema Low-Code Frontend Architecture Design System Harness

物料搭建 × AI Harness：一套完整表达生产级页面的协议族设计

本系列的规范篇。为「基于物料的 UI 还原 + AI Harness 控制的业务逻辑还原」这套架构，负责任地穷举出需要的全部协议/Schema——分六层、23 个协议，共享一个 Envelope、彼此用 id 交叉引用，逐一给出结构、关键字段与含义。目标是让这套协议族能完整表达复杂场景与真实应用页面，逼近生产运行表现；同时诚实标注它的边界与未解难点。

AI Thinking Cognition Human-AI Collaboration Productivity

把协议族跑起来：一个协议驱动的 TODO 应用（含可运行 demo）

系列实现篇。用 React + Vite + TS 把前面设计的协议族真正实现成一个可运行的 TODO 应用——整个 app 的视觉、数据、业务逻辑、边界态全部是一份声明式协议数据，运行时解释它渲染而成，换掉这份数据就换掉整个应用。接口用 mock 拦截真实 fetch 模拟真实行为（状态码/延迟/持久化/错误注入）。因为逻辑与 DOM 分离，同一个运行时能被无头单测完整覆盖。附可在线体验的 demo 与全部源码结构。

AI Low-Code React TypeScript Protocol Frontend Architecture Harness

2026年7月16日

AI 时代的思考方式：真正的分水岭是「你把哪部分思考外包了」

结合 MIT 的 EEG 实验、Nature Human Behaviour 的人机协作元分析等一手论文，论证 AI 时代思考能力的分水岭不是「用不用 AI」，而是「卸载哪一层思考」——机械层可以外包，判断与综合层不能，否则你在借「认知债」。

2026年7月16日

从 Agent 供给工程到设计即交付：三份 AI 研发规范背后的生产线逻辑

结合论文与 KaiHub、Echo Builder、设计上下文、物料渲染等实现，解读 Skills & MCP、提示词与上下文工程、D2D 如何组成公司级 AI 研发生产线。

AI Agent MCP Skills Context Engineering D2D AI Engineering

2026年7月16日

提示词之后：上下文工程如何接管 LLM 应用质量

从系统提示词、用户提示词、会话上下文、检索上下文、Token 窗口、幻觉抑制和提示词模板库出发，结合 arXiv 论文解释为什么 LLM 应用的核心工程对象正在从 prompt 变成 context。

AI LLM Prompt Engineering Context Engineering RAG AI Infra

Dense Models 到底 Dense 在哪：为什么 vLLM 先把 MRv2 默认给普通 Transformer

解释 dense model、MoE、router、expert、active parameters、hybrid model 和 MRV2，并分析为什么 vLLM 0.25.0 先让 dense models 默认走 Model Runner V2。

AI AI Infra vLLM LLM Serving MoE Transformer 推理引擎论文学习

AI AI Infra vLLM LLM Serving PagedAttention Speculative Decoding 论文学习

vLLM 0.25.0 解读：PagedAttention 退场，MRv2 接管

从 PagedAttention 论文、MRv2 默认化、Transformers backend 提速和 TLI speculative decoding，看 vLLM 0.25.0 为什么是一次执行路径收口。

AI AI Infra vLLM LLM Serving KV Cache Transformers 源码阅读

vLLM 不是把外部模型包一层：它接管的是推理运行时

解释 vLLM 使用 Qwen、Llama、Gemma 或 Transformers backend 时，谁加载权重、谁驱动 forward、谁分配 KV cache，以及为什么这不是调用外部模型自己的 generate。

vLLM 是顶流，但不是终点：LLM 推理框架的五条路线

从 vLLM、SGLang、TensorRT-LLM、TGI、llama.cpp 到 RTP-LLM，梳理当下 LLM inference serving 框架的主流路线、学习价值和选型边界。

AI AI Infra vLLM LLM Serving SGLang TensorRT-LLM 推理引擎架构设计

vLLM 的请求是怎么跑完的：从入口到 GPUModelRunner 的源码链路

基于 vLLM v0.25.0 源码，串起 LLM.generate、AsyncLLM、LLMEngine、EngineCore、Scheduler、KVCacheManager、Executor、Worker、GPUModelRunner 和 OutputProcessor 的完整推理链路。

AI AI Infra vLLM LLM Serving 源码阅读推理引擎 KV Cache

AI LLM Agent Agent Skills Superpowers Context Engineering AI Infra

从提示词到工作制度：Superpowers Skill 的结构上下文哲学

结合 Superpowers 的 brainstorming、TDD、worktree、writing-skills 设计，以及 Agent Skills、Externalization、SkillsBench、Parametric Skills、HASP 等论文，解释为什么 skill 的本质不是更多 prompt，而是把 Agent 的工作上下文做成可触发、可验证、可复盘的结构。

2026年7月14日

任务能力怎样写进 LLM 权重：从一次梯度更新到预训练与对齐

沿着一条训练信号的旅程，解释 loss、gradient、AdamW 怎样改变权重，并串起预训练、SFT、RLHF、DPO、LoRA 与上下文学习。

AI LLM 模型训练论文学习 RLHF LoRA 可解释性

2026年7月14日

一组权重，为什么能学会许多任务：条件化计算、梯度冲突与多任务收敛

从一个根本无解的双标签训练集出发，解释任务条件、不同激活、梯度夹角、Pareto 折中，以及怎样让一个模型可靠地同时学会 A、B 和更多任务。

AI LLM 模型训练多任务学习优化可解释性

Graphify 源码深潜：从 AST 构图到 LLM 任务的上下文装配

从语法树构图、跨文件消歧和图遍历查询，到 Skill、AGENTS.md、CLI 与 MCP 接入，讲清 Graphify 如何在构图期与任务运行期分配 LLM 职责。

AI Agent LLM 代码知识图谱 MCP 源码阅读

从 Attention 到 PagedAttention：用 llama.cpp 跑通 Qwen2.5-7B 后，我终于看懂了 LLM 推理主线

用 BPE、Transformer、RoPE、GQA、FlashAttention、PagedAttention 等论文作纵轴，串起 Qwen2.5-7B 在 llama.cpp 上的 tokenizer、forward、KV cache、benchmark、PPL 和 sampling 实验。

AI AI Infra LLM Inference Transformer Attention KV Cache llama.cpp vLLM Qwen

Decode 为什么跑不到理论带宽：KV cache、activation、反量化和调度开销

系统拆解 decode 实测速度低于理论带宽上限的原因：权重读取、KV cache、activation、反量化 metadata、kernel 调度和 cache miss。

AI AI Infra LLM Inference Benchmark KV Cache Quantization llama.cpp Qwen

采样不是玄学：从 logits 到 temperature、top-k、top-p

用一次 llama-cli 采样实验讲清 logits、softmax、temperature、top-k 和 top-p 的真实作用。

AI AI Infra LLM Sampling llama.cpp Qwen 数学

Agent 能力会被内化吗：外部系统、模型训练与研发护城河

深读 Externalization、Toolformer、TInR、RISE、Agent Skills 等论文：哪些 Agent 外部系统会被模型内化，哪些不会，未来研发竞争力会迁移到哪里。

AI LLM Agent Tool Use 论文学习

Agent 长记忆不是向量库：从记忆流到内存管理

消化 Generative Agents、Reflexion、MemGPT、Mem0 和 A-Mem：为什么 Agent 长记忆不是简单存聊天记录，而是一套写入、整理、检索、更新和评估系统。

AI LLM Agent Memory 论文学习

Agent 的工具调用机制：从 Function Calling、MCP 到 Skill

拆开一次 Agent 工具调用：模型只提出结构化调用意图，运行时负责校验、执行和回填；MCP 标准化外部能力，Skill 标准化可复用工作流。

AI Agent MCP Skill Codex 工具调用

Agent 做长任务为什么会崩：从时间跨度到失败归因

消化 Voyager、METR long tasks、TheAgentCompany、SWE-Bench Pro、Odysseys、WildClawBench 和 HORIZON：长任务能力为什么不能只看成功率。

AI LLM Agent Eval 长任务论文学习

AI AI Infra LLM Math Learning Method Perplexity Representation

换空间是一种数学肌肉记忆：从 LLM 到顶级数学家的思考方式

从交叉熵、embedding、RoPE、量化和 LoRA 出发，讲清为什么数学家和工程师总是在换空间，以及如何把这种提问方式练成日常肌肉记忆。

AI AI Infra LLM Math Learning Method Mathematical Thinking

攻克数学恐惧：从顶级数学家的脑回路，到一条可训练的数学探索路径

从 Euclid、Euler、Gauss、Riemann、Noether、Poincare、Hilbert、Grothendieck、von Neumann、Ramanujan 和 Tao 的思维动作里，提炼一条适合 AI Infra 学习者的数学探索路径。

PPL 是什么：把模型困惑度理解成平均岔路数

用 Qwen2.5-7B 的 llama-perplexity 实测结果，讲清 PPL、交叉熵和量化质量评估之间的关系。

AI AI Infra LLM Evaluation Perplexity llama.cpp Qwen 数学

本机实操一次最小大模型蒸馏：用 GGUF Qwen 当 teacher

用本机 GGUF Qwen teacher、llama-server top-k logprobs 和 NumPy tiny student，讲清大模型蒸馏里的 soft labels、KL loss、训练流程和最小实现。

learning-log AI LLM AI Infra Distillation llama.cpp GGUF

为什么交叉熵偏偏要用 log：从模型开发者脑回路理解 PPL

从模型开发者会遇到的概率连乘、数值下溢和训练优化问题出发，还原 log、ln、exp、交叉熵与 PPL 之间的动机链条。

AI AI Infra LLM Evaluation Perplexity Cross Entropy 数学

2026年7月9日

Decode 速度上限公式：为什么 4.677GB 模型、16.99 tok/s 反推约 79.5GB/s

用 Qwen2.5-7B llama-bench 的真实数据，讲清 decode 为什么常被内存带宽卡住、bandwidth / model_size 怎么估理论上限，以及 79.5GB/s 这个反推数字到底代表什么。

AI AI Infra LLM Inference Benchmark llama.cpp Qwen 数学

2026年7月9日

KV cache 那笔账：为什么 Qwen2.5-7B 在 2048 长度下大约是 117MB

从人话直觉、小数字张量形状和 Qwen2.5-7B 的真实参数出发，讲清 KV cache 公式、GQA 为什么省 7 倍，以及 100 并发为什么会变成 11.7GB。

AI AI Infra LLM Transformer Attention KV Cache Qwen llama.cpp 数学

AgentBench 学习笔记：评测 Agent，不能只看它怎么回答

消化 AgentBench 论文：为什么 LLM Agent 需要交互环境评测，AgentBench 如何用 8 类环境测试长期推理、决策和指令遵循，以及它对 Agent eval 的启发。

AI LLM Agent Eval 论文学习

Evoflux 学习笔记：小模型不会稳定用工具时，先别急着微调

消化 Evoflux 论文：为什么紧凑模型在 MCP 风格工具调用里容易失败，Evoflux 如何把工具调用看成可执行工作流的推理时演化修复，以及它对 Agent 系统设计的启发。

AI LLM Agent Tool Use MCP 论文学习

HELM 学习笔记：模型评测不是跑榜，而是建立一张能力地图

消化 HELM 论文：为什么 LLM 评测不能只看单一排行榜，HELM 如何用场景、指标和透明产物重构模型评测，以及工程团队应该如何借鉴。

AI LLM Eval AI Infra 论文学习

AI LLM Eval Instruction Following 论文学习

IFEval 学习笔记：别只问模型聪不聪明，先测它是否真的听话

消化 IFEval 论文：为什么指令遵循需要可验证评测，IFEval 如何用 25 类可检查约束构造约 500 条样本，以及它对 prompt 和模型发布门禁的启发。

LLM-as-a-Judge 学习笔记：让模型当裁判，到底靠不靠谱

消化 MT-Bench 与 Chatbot Arena 论文：为什么开放式回答难以自动评测，LLM-as-a-Judge 如何近似人类偏好，以及 position、verbosity、self-enhancement 等偏差该如何处理。

AI LLM Eval LLM-as-a-Judge 论文学习

Out 投影到底在输出什么：把多头 attention 结果重新混回 hidden state

补齐 W1-Q4 attention 内部四步的最后一块：用混音台直觉、小数字矩阵乘和 Qwen2.5-7B 的真实 shape，讲清 attn_output.weight 与最终 output.weight 的区别。

AI AI Infra LLM Transformer Attention llama.cpp 源码阅读数学

BPE 不是一个汉字一个 Token：从 Qwen tokenizer 实验看懂 token 计费

用 Qwen2.5 tokenizer 的中文、英文、代码和 emoji 实测数据，讲清为什么 token 不是字符，以及为什么 LLM 按 token 而不是字符计费。

AI AI Infra LLM Tokenizer BPE Qwen 学习笔记

PrologMCP 学习笔记：别让大模型硬想，把演绎推理交给符号系统

消化 PrologMCP 论文：为什么 LLM 在深层演绎推理上不稳定，PrologMCP 如何把 Prolog 标准化为 MCP 工具，以及“模型做翻译、求解器做推理”的系统分工。

AI LLM Agent MCP Prolog Symbolic AI 论文学习

SWE-bench 学习笔记：代码模型评测，终于从刷题走向真实修 Bug

消化 SWE-bench 论文：为什么传统代码生成评测不足以衡量软件工程能力，SWE-bench 如何用真实 GitHub issue、仓库上下文和测试执行构造可执行评测。

AI LLM Eval Code Agent SWE-bench 论文学习

2026年7月7日

Masked Softmax 到底在 mask 什么：把 QK 分数变成注意力权重

面向初学者拆解 masked softmax：先补 softmax 的 exp、求和、归一化，再讲 causal mask 如何把未来 token 权重变 0，最后对上 GQA 下的 Q/K/V shape 和 llama.cpp attention graph。

AI AI Infra LLM Transformer Attention Softmax llama.cpp 源码阅读数学

2026年7月7日

QKV 投影到底在投什么：从 3584 维 hidden 到 28 个 Query 头、4 个 KV 头

面向初学者拆解 Transformer 的 QKV 投影：从 Query/Key/Value 的角色，到矩阵乘、shape 推导、GQA、KV cache 和 llama.cpp 的 build_qkv 源码对应。

AI AI Infra LLM Transformer Attention llama.cpp 源码阅读数学

2026年7月7日

RoPE 为什么只是高中三角函数：把 Q/K 向量按位置旋转

面向初学者拆解 RoPE：先补 cos/sin 的横向和纵向直觉，再推导二维旋转公式、128 维 head 拆分、相对位置如何进入 QK 点积，并对上 llama.cpp 的 ggml_rope_ext。

AI AI Infra LLM Transformer Attention RoPE llama.cpp 源码阅读数学

AI Infra 工程师日常工作地图：以 OpenAI 岗位为镜，明自己的学习坐标

基于 OpenAI 公开 AI Infra 相关岗位描述，按训练、推理、数据、GPU 集群、可靠性、评测发布、Agent Infra、安全和开发效率拆解 AI Infra 工程师每天实际做什么，并映射到个人学习路线。

AI AI Infra LLM 职业地图学习笔记 OpenAI

一个 token 的诞生：从 llama.cpp 主循环看懂 Prefill 和 Decode

从 llama.cpp 的命令行入口、tokenize、生成 while 循环、llama_decode、batch、n_past 和 KV cache 串起一次 LLM 推理，解释 prefill 与 decode 的代码分叉和性能差异。

AI AI Infra LLM llama.cpp 推理引擎源码阅读

LoRA 机制学习笔记：为什么它能把函数和技能变成大模型的可插拔补丁

从矩阵乘法、Transformer 线性层、低秩增量和 adapter 加载机制出发，解释 LoRA 如何与大模型内核协作，以及为什么 Program-as-Weights 和 Parametric Skills 都选择把能力内化成 LoRA。

AI LLM AI Infra 论文学习 LoRA PEFT Program-as-Weights Parametric Skills

LoRA rank=16 数学直觉：不是更新 16 个维度，而是用 16 个方向生成完整增量

从矩阵秩、外积、低秩分解和瓶颈层出发，用通俗数学解释 LoRA 里的 rank=16 到底是什么意思，为什么它能影响所有输出维度，以及为什么常在 8/16/32/64 之间取值。

AI LLM AI Infra 论文学习 LoRA PEFT 数学

计算图不是在算，而是在排活：从伪代码到 ggml 看懂 llama.cpp 的 Qwen2 forward

用一段极简伪代码解释计算图，再拆开 ggml_tensor、ggml_cgraph 和 llama.cpp 的 Qwen2 graph builder，看懂一次 forward 如何从 logits 反向追出完整执行图。

AI AI Infra LLM llama.cpp ggml 推理引擎源码阅读

Parametric Skills 学习笔记：把 Agent 技能从上下文说明书编译成 LoRA 参数

深入拆解 Parametric Skills：为什么文本技能会在长上下文 Agent 中失效，如何用 hypernetwork 把 SKILL.md / 轨迹经验转成 LoRA adapter，以及它和 Program-as-Weights 的关系。

AI LLM AI Infra 论文学习 Parametric Skills agent LoRA skills

本地跑通一个真实 PEFT LoRA：从环境、代码到 base/adapter/merged 输出对比

完整记录一次生产常见 LoRA 推理链路：Apple Silicon 本地环境、uv 隔离环境、Transformers + PEFT 加载 Qwen2.5-0.5B 基座和 commit message LoRA adapter，比较 base、active adapter、merged model 的输出。

AI LLM AI Infra 论文学习 LoRA PEFT Transformers 本地推理