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AI 提示词万能公式：4 步写出高质量 prompt，附 4 个场景实战对比
提示词万能公式等于精准角色定位加明确任务要求加固定输出规范加清晰约束条件，四个模块缺一不可。附职场办公、文案创作、代码编写、知识解答四大场景的普通提示词与公式优化版对比，5 分钟落地。
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双引擎架构：文件 vs 向量数据库
Claude Code 的记忆系统同时使用了 Markdown 文件和向量数据库两种存储引擎。这篇文章深入拆解 CCB 和 MAGMA 的内部实现，看看它们各自怎么存、怎么找、怎么整理。
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意图驱动：AI 如何理解你要找什么
用户问了一个问题，记忆系统怎么判断该去哪个引擎找、找什么层、找多深？这篇文章拆解意图分类、路由决策、跨系统检索的完整流程。
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LangChain 的 6 个核心模块，分别解决什么问题
本文逐一拆解 LangChain 的六大核心模块：LLM 与提示词管理、Chain、LCEL、RAG、Agent、记忆模块。每个模块给出问题定义、工作原理、代码示例和典型使用场景。
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LangChain 是什么？AI 应用开发框架入门
LangChain 是目前最流行的 AI 应用开发框架之一。本文从零讲解 LangChain 的定位、核心架构、配套工具链和实际应用场景，帮你快速理解这个框架到底解决什么问题。