https://lkehub.cn/ AI 学习、Skills 实战、开源项目与免费资源。写给想真正把 AI 用起来的工程师。 zh-CN Mon, 31 Aug 2026 05:55:49 GMT https://lkehub.cn/posts/ai-learning-roadmap/ https://lkehub.cn/posts/ai-learning-roadmap/ Mon, 24 Aug 2026 00:00:00 GMT 很多人学 AI 的方式是"收藏一堆教程，然后从头到尾看一遍"。这条路走不通。这篇讲我踩了两年坑之后总结出的四阶段路线，以及每个阶段该做什么、不该做什么。 ai-learning https://lkehub.cn/posts/claude-skills-engineering/ https://lkehub.cn/posts/claude-skills-engineering/ Tue, 18 Aug 2026 00:00:00 GMT 写了几十个 Skill 之后我发现，Skill 的质量瓶颈从来不是 Prompt 写得好不好，而是它的边界清不清楚。这篇讲如何像写库一样写 Skill：单一职责、显式契约、可回归测试。 skills ai-learning https://lkehub.cn/posts/open-source-rag-kit/ https://lkehub.cn/posts/open-source-rag-kit/ Mon, 10 Aug 2026 00:00:00 GMT 做了一年 RAG 项目之后，我把反复用到的检索、重排、评测模块抽成了开源库。这篇讲它的设计取舍，以及为什么我把"可评测"放在"功能多"之前。 open-source https://lkehub.cn/posts/free-ai-resources-2026/ https://lkehub.cn/posts/free-ai-resources-2026/ Tue, 28 Jul 2026 00:00:00 GMT 从模型 API 到 GPU 算力再到学习资料，整理一份我亲自验证过可用性的免费清单。附每个资源的真实额度和隐藏限制——免费午餐确实存在，但都写在细则里。 freebie https://lkehub.cn/posts/agent-memory-design/ https://lkehub.cn/posts/agent-memory-design/ Wed, 15 Jul 2026 00:00:00 GMT 给 Agent 加记忆，大部分人的第一反应是"把所有历史丢进上下文"。这个方案在小规模下有效，规模化后必然崩溃。这篇讲三层记忆架构和什么时候该主动遗忘。 ai-learning skills https://lkehub.cn/posts/prompt-patterns-that-survive/ https://lkehub.cn/posts/prompt-patterns-that-survive/ Tue, 30 Jun 2026 00:00:00 GMT 大部分 Prompt 技巧在模型升级后会失效。这篇只讲那些我用了两年、跨了四代模型仍然有效的模式——它们的共同点是约束结构而非利用漏洞。 ai-learning